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Agent Skill · 研究检索

nano-banana-2(纳米香蕉 2)

nano-banana-2 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

nano-banana-2 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 1,810。

总安装 76,368周安装 3,182GitHub Stars 5下载 25,456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
0.1.1

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:nano-banana-2(纳米香蕉 2)
来源仓库:https://github.com/okaris/nano-banana-2
安装命令:
openclaw skills install nano-banana-2
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 nano-banana-2

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

nano-banana-2 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。适用于文本转图像、图像编辑和多图像输入等视觉内容生成需求。

通过 clawhub 安装并使用 openclaw skills install nano-banana-2 命令部署。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。可结合来源仓库和原始 README 继续核验具体用法和功能细节。

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 nano-banana-2;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

    它需要调用外部服务,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

nano-banana-2 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install nano-banana-2。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

nano-banana-2 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。

nano-banana-2 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

nano-banana-2 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。

nano-banana-2 用的人多吗?

公开数据是累计安装 76,368 次,近一周安装 3,182 次,下载 25,456 次,GitHub 5 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。

nano-banana-2 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

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
nano-banana-2

纳米香蕉 2 · 本页

76,3685调用外部服务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
nano-banana-2
description
Generate images with Google Gemini 3.1 Flash Image Preview (Nano Banana 2) via inference.sh CLI. Capabilities: text-to-image, image editing, multi-image input (up to 14 images), Google Search grounding. Triggers: nano banana 2, nanobanana 2, gemini 3.1 flash image, gemini 3 1 flash image preview, google image generation
allowed-tools
Bash(infsh *)

Nano Banana 2 - Gemini 3.1 Flash Image Preview

Generate images with Google Gemini 3.1 Flash Image Preview via inference.sh CLI.

Quick Start

curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login

infsh app run google/gemini-3-1-flash-image-preview --input '{"prompt": "a banana in space, photorealistic"}'
Install note: The install script only detects your OS/architecture, downloads the matching binary from dist.inference.sh, and verifies its SHA-256 checksum. No elevated permissions or background processes. Manual install & verification available.

Examples

Basic Text-to-Image

infsh app run google/gemini-3-1-flash-image-preview --input '{
  "prompt": "A futuristic cityscape at sunset with flying cars"
}'

Multiple Images

infsh app run google/gemini-3-1-flash-image-preview --input '{
  "prompt": "Minimalist logo design for a coffee shop",
  "num_images": 4
}'

Custom Aspect Ratio

infsh app run google/gemini-3-1-flash-image-preview --input '{
  "prompt": "Panoramic mountain landscape with northern lights",
  "aspect_ratio": "16:9"
}'

Image Editing (with input images)

infsh app run google/gemini-3-1-flash-image-preview --input '{
  "prompt": "Add a rainbow in the sky",
  "images": ["https://example.com/landscape.jpg"]
}'

High Resolution (4K)

infsh app run google/gemini-3-1-flash-image-preview --input '{
  "prompt": "Detailed illustration of a medieval castle",
  "resolution": "4K"
}'

With Google Search Grounding

infsh app run google/gemini-3-1-flash-image-preview --input '{
  "prompt": "Current weather in Tokyo visualized as an artistic scene",
  "enable_google_search": true
}'

Input Options

ParameterTypeDescription
promptstringRequired. What to generate or change
imagesarrayInput images for editing (up to 14). Supported: JPEG, PNG, WebP
num_imagesintegerNumber of images to generate
aspect_ratiostringOutput ratio: "1:1", "16:9", "9:16", "4:3", "3:4", "auto"
resolutionstring"1K", "2K", "4K" (default: 1K)
output_formatstringOutput format for images
enable_google_searchbooleanEnable real-time info grounding (weather, news, etc.)

Output

FieldTypeDescription
imagesarrayThe generated or edited images
descriptionstringText description or response from the model
output_metaobjectMetadata about inputs/outputs for pricing

Prompt Tips

Styles: photorealistic, illustration, watercolor, oil painting, digital art, anime, 3D render

Composition: close-up, wide shot, aerial view, macro, portrait, landscape

Lighting: natural light, studio lighting, golden hour, dramatic shadows, neon

Details: add specific details about textures, colors, mood, atmosphere

Sample Workflow

# 1. Generate sample input to see all options
infsh app sample google/gemini-3-1-flash-image-preview --save input.json

# 2. Edit the prompt
# 3. Run
infsh app run google/gemini-3-1-flash-image-preview --input input.json

Python SDK

from inferencesh import inference

client = inference()

# Basic generation
result = client.run({
    "app": "google/gemini-3-1-flash-image-preview@0c7ma1ex",
    "input": {
        "prompt": "A banana in space, photorealistic"
    }
})
print(result["output"])

# Stream live updates
for update in client.run({
    "app": "google/gemini-3-1-flash-image-preview@0c7ma1ex",
    "input": {
        "prompt": "A futuristic cityscape at sunset"
    }
}, stream=True):
    if update.get("progress"):
        print(f"progress: {update['progress']}%")
    if update.get("output"):
        print(f"output: {update['output']}")

Related Skills

# Original Nano Banana (Gemini 3 Pro Image, Gemini 2.5 Flash Image)
npx skills add inference-sh/skills@nano-banana

# Full platform skill (all 150+ apps)
npx skills add inference-sh/skills@inference-sh

# All image generation models
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation

Browse all image apps: infsh app list --category image

Documentation

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

平台分布

OpenClaw

85.3%
按下载量换算21,714

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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