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Agent Skill · 前端设计

muapi-photo-pack-generator(muapi 照片包生成器)

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。

muapi-photo-pack-generator 是前端设计类 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,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 1,658。

总安装 4,425周安装 179GitHub Stars 3,081下载 1,389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:muapi-photo-pack-generator(muapi 照片包生成器)
来源仓库:https://github.com/samuraigpt/generative-media-skills
仓库路径:skills/muapi-photo-pack-generator
安装命令:
npx skills add https://github.com/samuraigpt/generative-media-skills --skill muapi-photo-pack-generator
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/samuraigpt/generative-media-skills --skill muapi-photo-pack-generator

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

用于辅助图像生成、图片编辑或视觉素材处理,支持文本生成图片和提示词整理。适用于图像模型工作流、背景处理或视觉内容创作等前端设计场景。通过 npx skills add 命令从 samuraigpt/generative-media-skills 仓库安装。

使用时需确认输入图片、版权来源、输出格式及模型限制;涉及人物或品牌时应核对授权。muapi-photo-pack-generator 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/muapi-photo-pack-generator

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/samuraigpt/generative-media-skills --skill mua…;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

muapi-photo-pack-generator 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/samuraigpt/generative-media-skills --skill muapi-photo-p…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

muapi-photo-pack-generator 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。

muapi-photo-pack-generator 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。

muapi-photo-pack-generator 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。

muapi-photo-pack-generator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,425 次,近一周安装 179 次,下载 1,389 次,GitHub 3,081 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。

muapi-photo-pack-generator 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。
  • 来源仓库有 3,081 星,维护活跃度相对可查。

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。
  • 需要处理前端设计类任务、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。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
muapi-photo-pack-generator

muapi 照片包生成器 · 本页

4,4253,081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

📸 Photo Pack Generator Expert Skill (Identity-Lock Edition)

Transform a single reference photo into a collection of themed images while maintaining extremely high facial identity fidelity.

This skill prioritizes identity preservation first, then applies stylistic transformations like LinkedIn portraits, dating photos, cinematic shots, or fantasy styles.

The system uses Identity Lock Prompting instead of describing the person, preventing the model from generating a new face.


Core Principles

1️⃣ Identity Lock (MOST IMPORTANT)

The generated images must always depict the same person from the reference image.

All prompts MUST include identity lock instructions.

Required identity rules:

  • Preserve the exact facial identity from the reference image
  • Do not modify eye shape or spacing
  • Do not modify nose structure
  • Do not modify jawline or chin shape
  • Do not modify cheekbones
  • Do not modify face proportions
  • Identity must remain identical to the reference photo

2️⃣ Vision-First Scene Analysis

The agent MUST analyze the reference image before generation.

However the analysis must NOT describe the person (age, ethnicity, hair etc).

Allowed analysis fields:

  • head orientation
  • facial angle
  • expression
  • lighting direction
  • framing (portrait / half body / full body)

Example:

Head orientation: slight left tilt Expression: neutral friendly Lighting: soft frontal light Framing: head and shoulders portrait


Agent Execution Flow

Step 1 — Grounding Check

Ensure the user has provided a reference image.

Supported inputs:

  • local image
  • URL
  • uploaded file

Step 2 — Vision Analysis

Extract scene attributes only.

DO NOT describe:

  • age
  • ethnicity
  • beard
  • hair
  • body type

Identity must come directly from the image.


Step 3 — Category Selection

If the user does not specify a category suggest:

  • LinkedIn
  • Tinder
  • OldMoney

Step 4 — Prompt Construction

Use the reference image as the identity source.

Preserve the exact facial identity from the reference image.

Identity must remain identical to the reference photo.

Do not change:

  • eye shape
  • eye spacing
  • nose structure
  • jawline
  • cheekbones
  • face proportions

Maintain similar head orientation as the reference.

Scene example:

Outdoor café portrait Soft natural daylight 35mm portrait lens Shallow depth of field Photorealistic skin texture


Step 5 — Negative Prompt

Always include:

different person altered face changed facial features new identity generic face beautified face plastic skin face distortion


Step 6 — Execution

Example:

bash scripts/generate-pack.sh --image "./my_face.jpg" --category "LinkedIn" --identity-lock true --num 5


Supported Categories

CategoryBest ForAesthetic
LinkedInProfessionalStudio
CEOFoundersOffice
TinderDatingLifestyle
OldMoneyLuxuryEstate
CyberpunkFantasyNeon
FitnessGymAthletic
TravelSocialBali/Paris
90sRetroVintage
HolidaySeasonalFestive

Guardrails

Fidelity First

Identity preservation is always more important than style.

Never Re-Describe the Person

Avoid prompts like:

"Indian man in his 20s with short hair"

This causes the model to generate a new face.

Identity must come from the reference image only.


Recommended Models

Best results with:

  • nano-banana-edit

Result

This system produces:

  • consistent identity
  • photorealistic images
  • multi-style photo packs
  • professional outputs

平台分布

Codex

37.96%
按下载量换算527

Claude

29.65%
按下载量换算412

Cursor

18.94%
按下载量换算263

Gemini CLI

9.78%
按下载量换算136

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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