Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 图像处理

image-gen(图像生成器)

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

image-gen 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 1,522。

总安装 198周安装 8GitHub Stars 4下载 62核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:image-gen(图像生成器)
来源仓库:https://github.com/krishagel/geoffrey
仓库路径:skills/image-gen
安装命令:
npx skills add https://github.com/krishagel/geoffrey --skill image-gen
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/krishagel/geoffrey --skill image-gen

这个 Skill 是做什么的

图像处理类 Skill 处理生成、裁剪、压缩和批量转换图片的任务。

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。适合根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制。涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或文件读写。

来源仓库内路径:skills/image-gen

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/krishagel/geoffrey --skill image-gen;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

image-gen 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/krishagel/geoffrey --skill image-gen。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

image-gen 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

image-gen 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

image-gen 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

image-gen 用的人多吗?

公开数据是累计安装 198 次,近一周安装 8 次,下载 62 次,GitHub 4 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

image-gen 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理图像处理类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

图像处理类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
ai-image-generation

AI 图像生成 · Codex、Claude

4,365,552382调用外部服务未明确有提醒
openai-image-gen

OpenAI 图像生成 · OpenClaw

1,906,88432需要联网MIT-0有提醒
image

图像 · OpenClaw

525,99926需要联网MIT-0通过
baoyu-cover-image

宝玉封面图 · Codex、Claude

474,24016,779只读MIT有提醒
baoyu-image-gen

宝玉图像生成器 · Codex、Claude

468,00716,778接触敏感数据MIT通过
image-gen

图像生成器 · 本页

1984接触敏感数据未明确未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Image Generation Skill

Generate professional images, infographics, and diagrams using Google's Nano Banana 2 model (gemini-3.1-flash-image-preview).

Model Capabilities

Nano Banana 2 (released February 26, 2026):

  • Text rendering - Accurate, legible text in images
  • Google Search grounding - Real-time data (weather, stocks, etc.)
  • Subject consistency - Up to 5 characters maintained across generations
  • Multi-turn conversation - Iterative refinement
  • Up to 14 reference images - For composition and style transfer
  • Resolutions: 1K, 2K, 4K
  • Aspect ratios: 1:1, 2:3, 3:2, 4:3, 16:9, 21:9

Scripts

All scripts use Python via uv run with inline dependencies.

generate.py - Text to Image

uv run scripts/generate.py "prompt" output.png [aspect_ratio] [size]

Examples:

# Basic image
uv run scripts/generate.py "A cozy coffee shop in autumn" coffee.png

# Infographic with specific aspect ratio
uv run scripts/generate.py "Infographic explaining how neural networks work" nn.png 16:9 2K

# 4K professional image
uv run scripts/generate.py "Professional headshot, studio lighting" headshot.png 3:2 4K

edit.py - Image Editing

uv run scripts/edit.py input.png "edit instructions" output.png

Examples:

# Edit existing image
uv run scripts/edit.py photo.png "Change the background to a beach sunset" edited.png

compose.py - Multi-Image Composition

uv run scripts/compose.py "prompt" output.png --refs image1.png image2.png

Examples:

# Combine styles from multiple images
uv run scripts/compose.py "Combine these styles into a logo" logo.png --refs style1.png style2.png

Workflows

Workflows provide structured approaches for specific visual types. Each workflow follows the PAI 6-step editorial process:

  1. Extract narrative - Understand the complete story/concept
  2. Derive visual concept - Single metaphor with 2-3 physical objects
  3. Apply aesthetic - Define style, colors, mood
  4. Construct prompt - Build detailed generation instructions
  5. Generate - Execute via script
  6. Validate - Check against criteria, regenerate if needed

Available Workflows

  • infographic.md - Data visualization, statistics, explainers
  • diagram.md - Technical diagrams, flowcharts, architecture

Workflow Usage

When generating images, follow the appropriate workflow:

For Infographics

1. What data/concept needs visualization?
2. What's the key insight or takeaway?
3. Aspect ratio: 16:9 (landscape) recommended
4. Include: clear hierarchy, minimal text, supporting icons
5. Generate at 2K minimum for text clarity

For Diagrams

1. What system/process is being illustrated?
2. What are the key components and relationships?
3. Style: flat colors, clean lines, minimal detail
4. Generate at 2K for label clarity

Environment Setup

Requires GEMINI_API_KEY environment variable. This should be set from Geoffrey's secrets:

source ~/Library/Mobile\ Documents/com~apple~CloudDocs/Geoffrey/secrets/.env

Best Practices

Infographics

  • Use simple, direct prompts: "Infographic explaining how X works"
  • Model auto-includes relevant icons/logos
  • 16:9 aspect ratio works best
  • Generate at 2K+ for readable text

General

  • Multi-turn refinement: generate, then ask for specific changes
  • Reference images improve consistency
  • Be specific about style, mood, lighting
  • SynthID watermark is automatic (Google provenance)

Output Location

By default, save images to /tmp/ or user-specified paths. For persistent storage, use:

~/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Geoffrey/images/

⚠️ CRITICAL: Never Read Generated Images

DO NOT use the Read tool on generated images.

Why:

  • 4K images (3840x2160) are within the 8000px limit
  • 2K images (2560x1440) are also safe
  • BUT: Do not Read them - they're for user consumption, not analysis
  • For edits, use edit.py script, not Read tool

Workflow:

  1. Generate image with script
  2. Return file path to user
  3. User views the high-quality output

Limitations

  • No photorealistic humans (safety filter)
  • No copyrighted characters
  • Maximum 14 reference images for composition
  • 4K only available with Nano Banana 2 and Nano Banana Pro

Pricing

SizeCost per Image
1KFree tier / $0.04
2K$0.134
4K$0.24

平台分布

Codex

38.6%
按下载量换算24

Claude

31.07%
按下载量换算19

Cursor

17.46%
按下载量换算11

Gemini CLI

10.23%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

未通过

Snyk

未通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills