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Agent Skill · 图像处理

minimax-image-gen(极小极大图像生成)

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。

minimax-image-gen 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 316。

总安装 10,282周安装 420GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,293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
MIT-0
版本
1.1.0

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:minimax-image-gen(极小极大图像生成)
来源仓库:https://github.com/bluestar-34/minimax-image-gen
安装命令:
openclaw skills install minimax-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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install minimax-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。

使用Minimax Image API生成图片。支持文生图、13+种风格预设、跨平台。neuroXY独有画图技能!使用时:用户想生成图片、AI画图、创建。不适用于:视频生成、动画制作。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install minimax-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

minimax-image-gen 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install minimax-image-gen。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

minimax-image-gen 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

minimax-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。

minimax-image-gen 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

minimax-image-gen 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,282 次,近一周安装 420 次,下载 3,293 次。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。

minimax-image-gen 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

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。
  • 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 OpenClaw,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
minimax-image-gen

极小极大图像生成 · 本页

10,282—接触敏感数据MIT-0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

name
minimax-image-gen
description
使用 Minimax Image API 生成图片。支持文生图、13+ 种风格预设、跨平台。 neuroXY 专属画图技能! Use when: 用户想生成图片、AI 画图、创建图像。 NOT for: 视频生成、动画制作。
homepage
https://platform.minimaxi.com/docs/api-reference/image-generation-t2i
metadata
openclaw
emoji
🎨
requires
bins
["python3"]
env
["MINIMAX_API_KEY"]
primaryEnv
MINIMAX_API_KEY
install
kind
note
label
Python 3 已预装 (OpenClaw 环境)

🎨 minimax-image-gen

neuroXY 专属 AI 画图技能 | 基于 MiniMax Image API

![GitHub](https://github.com/Bluestar-34/neuroXY-space) ![Version]() ![Platform]() ![License]()

📌 什么时候用

✅ 使用这个 skill:

  • "画一张图片"
  • "生成一张可爱猫咪的照片"
  • "用动漫风格画少女"
  • "创建一个赛博朋克风格的城市图"

❌ 不要用这个 skill:

  • 视频生成 → 找其他工具
  • 动画制作 → 找其他工具

🚀 快速开始

# 基本用法
python {baseDir}/scripts/gen.py -p "可爱的猫"

# 使用风格预设
python {baseDir}/scripts/gen.py -s "小猫" --preset 萌宠

# 生成并预览
python {baseDir}/scripts/gen.py -p "风景" --preview

⚙️ 配置

API Key 配置

方式一:环境变量(推荐)

# Windows
$env:MINIMAX_API_KEY = "your-api-key"

# Mac/Linux
export MINIMAX_API_KEY="your-api-key"

方式二:OpenClaw 配置

{
  "skills": {
    "entries": {
      "minimax-image-gen": {
        "enabled": true,
        "env": {
          "MINIMAX_API_KEY": "your-key"
        }
      }
    }
  }
}

方式三:自动加载 本技能会自动从 ~/.openclaw/openclaw.json 读取已配置的 Minimax API Key。

获取 API Key

访问:https://platform.minimaxi.com/user-center/interface-key

📖 使用指南

命令行参数

参数简写说明默认值
--prompt-p图片描述(必填)-
--subject-s主体描述(用于预设)-
--count-c生成数量 (1-9)1
--aspect-ratio-a宽高比1:1
--model-m模型image-01
--preset-风格预设-
--style-风格类型-
--out-dir-o输出目录./output
--preview-生成后预览false
--list-presets-列出所有预设-

宽高比选项

值尺寸适用场景
1:11024×1024头像、方形图
16:91280×720壁纸、横幅
4:31152×864照片
3:21248×832摄影
2:3832×1248竖版人物
3:4864×1152竖版肖像
9:16720×1280手机壁纸
21:91344×576超宽屏

模型说明

模型说明
image-01默认模型,高质量,支持所有宽高比
image-01-live动漫/生活风格,支持风格参数

🎭 风格预设

本技能内置 13 种 精心调优的风格预设:

动漫/二次元

预设说明推荐宽高比
动漫少女动漫少女风格,大眼睛,精致五官3:4
漫画风漫画风格,简洁线条1:1

艺术风格

预设说明推荐宽高比
水彩画水彩艺术风格,梦幻氛围16:9
浮世绘日本传统浮世绘风格16:9
像素艺术8-bit 复古游戏风格1:1

人物/肖像

预设说明推荐宽高比
证件照专业证件照,白底3:4
肖像专业人像摄影,影棚灯光3:2

创意/科幻

预设说明推荐宽高比
赛博朋克霓虹灯光,未来科技感16:9

风景/建筑

预设说明推荐宽高比
风景画油画风格风景16:9
建筑摄影现代建筑摄影3:2

动物/宠物

预设说明推荐宽高比
萌宠可爱宠物风格,大眼睛1:1

产品/美食

预设说明推荐宽高比
美食摄影餐厅风格美食1:1
产品图商业产品摄影1:1

使用预设

# 使用预设 + 主体
python gen.py -s "穿校服的少女" --preset 动漫少女

# 纯手动
python gen.py -p "赛博朋克城市" --preset 赛博朋克

仅 image-01-live 可用风格

风格值说明
漫画漫画风格
元气元气满满
中世纪中世纪风格
水彩水彩画风

💻 示例

示例 1:生成萌宠图片

python gen.py -s "英国短毛猫" --preset 萌宠 --preview

示例 2:创建风景壁纸

python gen.py -p "日落时的海滩" -a 16:9 -c 3 --preview

示例 3:动漫少女

python gen.py -s "粉色头发的女孩" --preset 动漫少女 --style 元气 --preview

示例 4:赛博朋克城市

python gen.py -p "未来的东京街头" --preset 赛博朋克 -c 4 --preview

示例 5:列出所有预设

python gen.py --list-presets

🔧 高级用法

自定义输出目录

python gen.py -p "图片" -o "E:/my-images"

禁用 Prompt 优化

python gen.py -p "具体描述" --no-optimizer

保存到指定位置并预览

python gen.py -p "猫" -o "C:/Users/asus/Pictures" --preview

📁 输出

  • 目录: ./output (默认)
  • 格式: PNG
  • 命名: minimax-{时间戳}-{描述}-{序号}.png

⚠️ 错误处理

错误码说明解决方案
1002限流稍后重试
1004API Key 错误检查 Key 是否正确
1008余额不足充值
1026内容敏感修改 prompt
2013参数错误检查参数
2049无效 API Key重新获取 Key

🔐 安全特性

  • ✅ 输入验证和清理
  • ✅ API Key 不写入日志
  • ✅ 敏感信息错误提示
  • ✅ SSL/TLS 加密传输
  • ✅ 超时保护

🌍 跨平台支持

平台预览方式
Windows默认图片查看器
macOSPreview / Finder
Linuxxdg-open

📝 更新日志

v1.1.0 (2026-03-18)

  • 🎉 添加 13 种风格预设
  • ✨ 支持风格类型 (漫画/元气/中世纪/水彩)
  • 🔧 优化跨平台兼容性
  • 🛡️ 增强安全性
  • 📖 完善文档

v1.0.0 (2026-03-17)

  • 🎨 初始版本
  • ✨ 基本生成功能

📄 License

MIT License - Created by neuroXY


*有问题随时问 neuroXY!🦐*

平台分布

OpenClaw

89.06%
按下载量换算2,933

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

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。

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