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Agent Skill · 图像处理

moark-image-gen(莫克图像生成器)

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。

moark-image-gen 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 159。

总安装 21,640周安装 867GitHub Stars 1下载 7,005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
1.0.1

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:moark-image-gen(莫克图像生成器)
来源仓库:https://github.com/fchange/moark-image-gen
安装命令:
openclaw skills install moark-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 moark-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。

用于辅助图像生成和图片编辑工作流。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。适合根据文本生成图片或处理视觉提示词。需确认输入图片版权、输出格式及模型限制。涉及人物或品牌素材时应额外核对授权与合规性。moark-image-gen 属于图像处理类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 moark-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

moark-image-gen 怎么安装?

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

moark-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。

moark-image-gen 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。

moark-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。

moark-image-gen 用的人多吗?

公开数据是累计安装 21,640 次,近一周安装 867 次,下载 7,005 次,GitHub 1 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。

moark-image-gen 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 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
moark-image-gen

莫克图像生成器 · 本页

21,6401需要联网MIT-0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

name
moark-image-gen
description
Generate high-quality images from text descriptions.
metadata

Image Generator

This skill allows users to generate high-quality images based on text descriptions using an external image generation API(Gitee AI).

Usage

Ensure you have installed the required dependencies (pip install openai). Use the bundled script to generate images.

Qwen-Image (Default)

python {baseDir}/scripts/perform_image_gen.py --prompt "your image description" --model Qwen-Image --size 1024x1024 --negative-prompt "elements to avoid" --num-inference-steps 30 --api-key YOUR_API_KEY

Kolors

python {baseDir}/scripts/perform_image_gen.py --prompt "your image description" --model Kolors --size 1024x1024 --num-inference-steps 25 --guidance-scale 7.5 --api-key YOUR_API_KEY

GLM-Image

python {baseDir}/scripts/perform_image_gen.py --prompt "your image description" --model GLM-Image --size 1024x1024 --negative-prompt "elements to avoid" --num-inference-steps 30 --guidance-scale 1.5 --api-key YOUR_API_KEY

HunyuanDiT-v1.2-Diffusers-Distilled

python {baseDir}/scripts/perform_image_gen.py --prompt "your image description" --model HunyuanDiT-v1.2-Diffusers-Distilled --size 1024x1024 --negative-prompt "elements to avoid" --num-inference-steps 25 --guidance-scale 5.0 --api-key YOUR_API_KEY

FLUX.2-dev

python {baseDir}/scripts/perform_image_gen.py --prompt "your image description" --model FLUX.2-dev --size 1024x1024 --negative-prompt "elements to avoid" --num-inference-steps 20 --guidance-scale 7.5 --api-key YOUR_API_KEY

Options

Sizes:

  • 256x256 - Small square format
  • 512x512 - Square format
  • 1024x1024(default) - Square format
  • 1024x576 - 16:9 landscape
  • 576x1024 - 9:16 portrait
  • 1024x768 - 4:3 format
  • 768x1024 - 3:4 portrait
  • 1024x640 - 16:10 landscape
  • 640x1024 - 10:16 portrait
  • 2048x2048 - High-resolution square format

Additional flags:

  • --model - Specify the model to use. Options include Qwen-Image (default), Kolors, GLM-Image, FLUX.2-dev, HunyuanDiT-v1.2-Diffusers-Distilled.
  • --negative-prompt - Specify what elements users want to avoid in the generated image(default: "低分辨率,低画质,肢体畸形,手指畸形,画面过饱和,蜡像感,人脸无细节,过度光滑,画面具有AI感。构图混乱。文字模糊,扭曲。").
  • --size - Specify the size of the generated image. Options include 256x256, 512x512, 1024x1024 (default), 1024x576, 576x1024, 1024x768, 768x1024, 1024x640, 640x1024, 2048x2048.
  • --guidance-scale - Float value to control how closely the model adheres to the prompt (default depends on model).
  • --num-inference-steps - Integer for denoise steps (default depends on model). Higher values typically increase quality but take longer.

Model Specific Defaults:

  • Kolors: steps 25 (range 20-30), scale 7.5 (range 0-100)
  • Qwen-Image: steps 30 (range 4-50)
  • GLM-Image: steps 30 (range 10-50), scale 1.5 (range 0-10)
  • HunyuanDiT-v1.2-Diffusers-Distilled: steps 25 (range 25-50), scale 5 (range 0-20)
  • FLUX.2-dev: steps 20 (range 10-50), scale 7.5 (range 0-100)

Workflow

  1. Execute the perform_image_gen.py script with the parameters from the user.
  2. Parse the script output and find the line starting with IMAGE_URL:.
  3. Extract the image URL from that line (format: IMAGE_URL: https://...).
  4. Display the image to the user using markdown syntax: 🖼️[Generated Image](URL).

Notes

  • You should not only return the image URL but also describe the image based on the user's prompt, and claim the hyperparameters used for generation.
  • You should always wait for the script to finish executing, don't shut it down prematurely.
  • The Lanaguage of your answer should be consistent with the user's question.
  • By default, return image URL directly without downloading.
  • If GITEEAI_API_KEY is none, the user must provide --api-key argument.
  • The script prints IMAGE_URL: in the output - extract this URL and display it using markdown image syntax: 🖼️[Generated image](URL).
  • Always look for the line starting with IMAGE_URL: in the script output and render the image for the user.
  • You should honestly repeat the description of the image from user without any additional imaginations.
  • Handling User Feedback on Quality: If the user states the image quality is low or lacks details, you should retry generating with a higher --num-inference-steps (e.g. 25 → 30).
  • Handling User Feedback on Prompt Adherence: If the user states the image doesn't follow the prompt closely enough or ignores details, increase the --guidance-scale parameter (e.g. 7.5 → 15). If they say it's oversaturated or distorted, decrease it.

平台分布

OpenClaw

89.76%
按下载量换算6,288

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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