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Agent Skill · 待分类

game-assets(游戏资产)

game-assets 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

game-assets 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 5,945。

总安装 504周安装 21GitHub Stars 3下载 168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:game-assets(游戏资产)
来源仓库:https://github.com/meowjitoai/meowa-skills
仓库路径:skills/game-assets
安装命令:
npx skills add https://github.com/meowjitoai/meowa-skills --skill game-assets
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/meowjitoai/meowa-skills --skill game-assets

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

game-assets 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合围绕仓库状态进行整理。适用于游戏资产相关协作事项管理和仓库状态分析等待分类任务。通过 GitHub 仓库安装,使用 npx skills add 命令添加,需结合原始 README 核验具体用法。

安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/game-assets

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/meowjitoai/meowa-skills --skill game-assets;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

    它需要需要联网,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

game-assets 怎么安装?

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

game-assets 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。

game-assets 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

game-assets 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。

game-assets 用的人多吗?

公开数据是累计安装 504 次,近一周安装 21 次,下载 168 次,GitHub 3 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。

game-assets 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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

  • 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。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
game-assets

游戏资产 · 本页

5043需要联网未明确有提醒

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

Meowart Game Asset

快速入口

  • 需要先判断用哪个命令、参数怎么写、输出会落到哪里时,先读 meowart_api.md。
  • 需要确认精确 CLI 参数、请求结构、轮询逻辑、下载逻辑,或者准备扩展脚本时,直接读 meowart_api.py。
  • 需要快速执行资产生成任务时,先看下面的“核心规则”,再按后文的“实战指南”选择具体工作流。

AI生图基础

  • 基本原理:

- 原理一:输出的图片的各个位置的画风可以做到非常一致,但是不一定能够和输入图一致(输出的各个位置本质上还在一个图上,而输入是经过了深度网络转换)。 - 原理二:VLM通常有一些默认的输出尺寸,如果输入尺寸和这些尺寸不一致可能有隐含的形变(缩放,裁剪),会产生一些意料之外的情况,尽量避免。

  • 常用方法:保证输入和输出相同尺寸,且让参考图和生成的图在一张图上,这样不仅可以严格控制风格一致性,也能精准修改画面的指定位置。

- 留白生成:在参考图中放上数个参考对象,并留出空白,通过 prompt 引导大模型在空白处生成新的对象。这样确保了参考对象和生成的对象出现在一张画布。基于原理一,这可以让生成的对象的风格严格和参考对象一致。 - 批量生成:一次性生成 N 个对象,由于这 N 个对象在一张画布上,基于原理一,因此也能确保彼此的风格是一致的。 - 轮廓生成:先用 python 或者让用户在图片中 Mark 出要修改的区域,然后通过 prompt 引导大模型修改指定位置,或者生成指定轮廓的图。这样可以严格的控制生成出来对象的外形,位置,大小等 (尽量确保输入输出都是标准尺寸,反之隐含的偏移,导致 mark 不准)

画布尺寸注意事项

使用 AI 生图时,输入输出尺寸是一个非常重要的参数!

推荐尺寸

下面这些尺寸可以作为调用 nano banana 时优先采用的标准目标尺寸。调用生图工具时,尽量确保输入输出图片尺寸一致且符合下述尺寸。。

比例1k2k
1:11024 x 10242048 x 2048
3:4896 x 12001792 x 2400
4:31200 x 8962400 x 1792
2:3848 x 12641696 x 2528
3:21264 x 8482528 x 1696
9:16768 x 13761536 x 2752
16:91376 x 7682752 x 1536
1:4512 x 20641024 x 4128
4:12064 x 5124128 x 1024
1:8352 x 2928704 x 5856
8:12928 x 3525856 x 704
9:21336 x 792672 x 1584
21:9792 x 3361584 x 672

最佳实践

  • 除非 API 的官方说明明确写明“支持任意尺寸输入,并且不会引入隐含缩放/裁剪问题”,否则最佳实践是先把输入图片整理为模型的标准目标尺寸之一。
  • 如果任务是局部修改,而不是整图重绘,那么“输入尺寸 = 输出尺寸”几乎应视为默认前提,且都是 Nano banana 的标准尺寸
  • 如果原图不是标准尺寸,先决定是 padding,还是 Crop;不要把这个决定留给模型隐式处理。
  • 如果后续还要继续多轮编辑,第一轮就应把画布尺寸固定下来,后面每一轮都保持一致,这样最容易维持对位关系和像素稳定性。
  • Sprite 生成:如果使用 meowart api 的 pixel_gen,那么生成的 sprite 默认都是白色背景,或者透明背景。如果是通用生成,则最好自己在 prompt 里约束 sprite 背景色为白色。

像素风格注意事项

为什么像素图更敏感

  • 像素图本质上依赖严格的像素网格,普通图片即使发生轻微缩放很多时候肉眼还能接受,但像素图一旦被错误缩放,边缘、色块和像素颗粒都会被破坏。
  • 大模型在做隐含缩放时,采用的通常是双线性采样一类的连续插值(兼容主流的高清图),但对像素图会明显伤害清晰的像素边界。
  • 像素图如果必须缩放,原则上应使用邻近采样,而不是双线性或其他平滑插值。
  • 因此对于像素资产,最稳妥的做法是先把输入整理到目标尺寸,再要求输出保持同尺寸,确保不要发生缩放。

像素风格的最佳实践

  • 像素风格图片尽量不要做拉伸,只做整数倍且等比例 resize,且必须使用邻近采样。
  • 对像素风格的 sprite,例如角色、物品、icon 通常都是较小尺寸的 32x32、64x64、128x128 这类 2^n 的方形尺寸, 因此1K 和 1024 x 1024是Sprite 生成的最优解。
  • 如果是基于参考图生成,最佳做法是先把参考图 padding 到合适的 2^n 方形,再用邻近采样等比例放大到 1024 x 1024,送入 nano banana 生成,并继续输出同样的 1024 x 1024 (2K则是 2048)。 生成完成后,再用邻近采样等比例缩回目标 sprite 尺寸。这样很多情况下即使不依赖完美像素算法,也能得到严格对齐、边界干净的“完美像素”结果。
  • 同时,因为像素块天然是 1:1 的方形,在 1:1 画布里也更容易保持较高的像素块质量。
  • 如果是背景图生成等场景,最好一次性生成目标尺寸附近的图,之后稍微 crop 即可,减少缩放导致的像素挤压效应。

MeowArt API 相关文档

  • meowart_api.md:面向日常使用的快速说明,重点整理了最常用的命令入口、鉴权方式和典型调用示例。适合在已经明确需求后,直接查“该用哪个命令、参数怎么写”。
  • meowart_api.py:实际调用 MeowArt API 的脚本封装,包含各个子命令的参数定义、请求发送、轮询、下载和输出目录处理逻辑。遇到需要更细粒度控制参数、确认底层行为,或者扩展新调用方式时,应直接阅读这个脚本。

输出目录规则

  • 用户要求一批资产或统一位置时,先创建本次任务专用资产根目录,例如 ./.meowart-test/<task_slug>/ 或项目约定的 assets/generated/<task_slug>/;之后所有生成、后处理、动画命令都显式传这个根目录下的子目录作为 --output-dir。
  • --work-dir 是命令日志/元数据目录;--output-dir 才是图片、动画、sprite 等资产目录。只有 meta.json 的目录通常不是最终资产目录。
  • credits-balance、pixel-gen-template-info 这类查询命令通常只生成 JSON;gemini-generate-content 和各类 *-run 命令才会下载资源文件。
  • 任务完成后,用图片尺寸/帧数做一次快速校验,确认关键文件实际落在用户指定的统一目录下。

实战指南

  • 多做对齐:每次生图图片之前,尽量先确认好需求。生成之后也让用户确认一下品质(或者你自己确认),最好不要一上来就大规模生成,而是先选一两个模板,
  • 文档编写:随着开发,交流,生成的过程,最好持续的更新文档,例如写到项目根目录下的 AGENTS.md里,在里面开一个章节,记录美术相关的只是,例如美术风格,资产要求(如画布尺寸,sprite 尺寸等),资产分布,生成过程的记录等。这可以让提高整体美术开发的效率和一致性。

场景生成

  • 游戏背景图或者场景图,通常优先使用通用的 gemini-generate-content。
  • 固定尺寸背景图:直接走通用生成模式,在描述里明确风格、主体和镜头关系。例如“像素风格的夜空和烟花”。这里最重要的是先选一个接近最终画布的尺寸比例,例如 16:9,这样后续通常只需要轻微 crop,不必再做大幅缩放。
  • 如果用户明确要 2K、16:9 等尺寸,不要只在 prompt 里写尺寸;同时传 generationConfig.imageConfig,例如: python3 skills/game-assets/meowart_api.py gemini-generate-content \ --text "Generate a 2K 16:9 game background..." \ --generation-config '{"responseModalities":["TEXT","IMAGE"],"imageConfig":{"aspectRatio":"16:9","imageSize":"2K"}}' \ --output-dir./outputs/background_2k_16x9 生成后必须检查实际尺寸;16:9 2K 期望是 2752 x 1536。
  • 无限循环背景图:先生成一张普通背景图(最好在 prompt 中提前说明这是横向游戏还是纵向游戏的背景,否则图片的横纵比或者内容太差,可能无法改造为自我循环)。然后再调用 self-loop-run,把它转成横向或纵向可无缝循环的背景,用于卷轴场景或重复平铺纹理。需要四向连续时传 --mode full。

角色生成

  • 人物、怪物、道具、Icon 这类资源,通常先通过 pixel-gen-template-info 查看可用模板。选择模板生成之前如果条件允许,可选择几个备选项,将 preview_image_url 的图片下载下来,并在对话窗口里直接展示给用户,进行一次风格的对齐。
  • 不同模板的主要差异在于美术风格、单张图片尺寸,以及一次可批量生成的数量。原则上模板本身都是通用的,都可以通过 prompt 生成任意内容;但选一个更合适的模板,会明显提高结果确定性,也更容易维持整个项目的美术统一。
  • 模板选择建议:

- 物品、Icon、小动物:优先考虑 food、object 模板(这两个模板最好看也最通用),单次通常可以生成 8 个 64x64 像素对象。 - 人物、主角、怪物角色:优先考虑 pixel_char 模板,单次通常可以生成 2 个 128x128 对象。 - 具体模板名称和批量数量仍以 pixel-gen-template-info 的返回为准;如果服务端模板列表发生变化,先按返回信息调整。

  • 正式生成时使用 pixel-gen-run,模板通常都已经自带了一套风格,因此无需再大量的笔墨去描述风格,只用简单描述一下外观,批量生成多个内容的时候可以说清楚每一个物体的类型(例如折耳猫,波斯猫……)。
  • 对于批量模板,requirement 更接近“这一批要生成什么”,而不是最终直接发给模型的完整 prompt。系统会结合模板自己的 target_count 再包装成真正的生成提示词。例如 cat_2 默认会生成 8 个 sprite,因此写 猫咪 也会被解释成“生成 8 个猫咪”;如果想让这一批结果更有区分度,应该直接写变体列表,例如“三花、橘猫、奶牛猫、暹罗、英短、美短、狸花、纯白猫”。
  • 批量生成时,既可以在 requirement 里分别描述多个对象的外观,也可以用一句话简单描述整体需求,让服务端的 Agent 自己细化。尽量一次性生成模板支持的最大数量,因为同一模板下价格和质量通常没有区别,多生成一些更方便挑选。
  • 对于 pixel-gen 模板,像“白色背景”“像素风格”这类模板本身已经隐含的约束,通常不需要在 requirement 里重复强调,除非这次任务确实要覆盖模板默认行为。
  • 如果是横版过关游戏,或者类吸血鬼幸存者游戏,优先考虑带 direction 的模板,用 left 或 right 这类侧面视角会更贴合游戏表现;如果还是用普通模板,也要在 prompt 里明确写清楚角色视角。
  • 当前这套模板主要面向 Pixel 风格 Sprite;如果要做高清二次元、厚涂、插画风角色,只能先用通用的 gemini-generate-content 生成,再自行抠图或后处理。
  • 如果用户明确“不使用 template”但要像素角色,走通用生图生成白底单角色,再按顺序执行:pixelate-run 收敛成像素图,remove-background-run --method pixel 去白底,最后校验 PNG 是 RGBA 且尺寸符合接入需求。默认不要手动传 --pixel-size,优先让服务端自动估计;只有明确目标尺寸或已验证参数时才指定,例如同一输入下 --pixel-size 16 可能比 --pixel-size 8 更接近 128x128 sprite。
  • 人物主角、Boss、立绘感更强的角色,通常更适合选单次只生成 1 到 2 个的大尺寸模板。批量敌人、批量道具、Icon 等,则更适合一次生成 8 个左右的模板,提高效率并确保同批资源风格一致。
  • 不同模板生成出来的 sprite 尺寸可能不同,接入游戏代码时要注意统一 resize。像素图只能使用邻近采样,并尽量保持整数倍缩放,例如 2x、3x;不要使用 0.85x、1.2x 这类非整数缩放,否则会破坏像素质感。

动画生成

  • 角色或物体的攻击、死亡、移动、跳跃、弹跳等动作,通常使用 animate-run。
  • 输出通常会包含 gif、webp、png 三种格式;其中 png 一般已经去掉背景,可以直接作为 sprite sheet 接入游戏。
  • 最佳顺序通常不是一开始就做动画,而是先把静态 Sprite 做出来,并在游戏里验证尺寸、透视、美术风格、碰撞盒、游戏性都没有问题后,再进入动画阶段。
  • 这样做的原因是 animate-run 相对更慢、费用也更高,更适合作为资产定稿前的最后一步,而不是前期反复试错的主流程。
  • 动画接口偶尔会返回临时 502 或轮询异常:如果提交阶段已经打印 api_job_id,用 animate-poll --api-job-id <id> 复查并下载;如果提交阶段没有拿到 job id,直接重试 animate-run。

UI 生成

  • 目前工具里没有真正端到端的 UI 生成接口,但可以通过通用生图和其他 API 组合出一套可用流程。
  • 第一步:先截取真实游戏画面。
  • 第二步:使用 gemini-generate-content 做通用生成,例如让模型“在这个游戏画面左上角添加一个角色状态栏 UI,包含血量,经验,头像等,并保持整体美术风格一致”。
  • 第三步:拿到视觉稿后,一般有两条路线。

- 编程复刻:根据视觉稿,用代码来复刻 UI。这条路线更可控,生成之前可以先给用户看一下 UI是否符合要求。。 - 提取 UI Sprite:继续使用通用生图,把 prompt 改成“将画面左上角人物角色状态栏的 UI 提取到白色背景上,删除其他所有背景、人物和 UI,只保留角色状态栏,并保持白色背景”。得到结果后,再调用 remove-background-run 去除白底;最后结合 crop 或手工微调尺寸,就可以得到可直接用于游戏中的 UI Sprite。

平台分布

Codex

34.24%
按下载量换算58

Claude

28.6%
按下载量换算48

Cursor

18.71%
按下载量换算31

Gemini CLI

10%
按下载量换算17

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。

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