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Agent Skill · 效率

nano-banana-korean-rendering(纳米香蕉韩国渲染)

nano-banana-korean-rendering 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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-korean-rendering 是效率类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 1,069。

总安装 55,814周安装 2,280GitHub Stars 1下载 17,875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
1.0.3

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-korean-rendering(纳米香蕉韩国渲染)
来源仓库:https://github.com/wonyoung-huh/nano-banana-korean-rendering
安装命令:
openclaw skills install nano-banana-korean-rendering
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-korean-rendering

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

精准渲染非拉丁字符(包括韩文、中日文字)到 AI 图像中。采用 Canvas 预渲染与 Gemini 模型结合避免文字模糊。适用于多语言海报、广告图或国际化素材制作需求。目前主要针对东亚文字优化,其他语系支持有限。

nano-banana-korean-rendering 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。输出分辨率受底层模型限制,大字号文本可能出现锯齿。

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-korean-rendering;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

nano-banana-korean-rendering 怎么安装?

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

nano-banana-korean-rendering 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-korean-rendering 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。

nano-banana-korean-rendering 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-korean-rendering 用的人多吗?

公开数据是累计安装 55,814 次,近一周安装 2,280 次,下载 17,875 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。

nano-banana-korean-rendering 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。
  • 需要处理效率类任务、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。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
nano-banana-korean-rendering

纳米香蕉韩国渲染 · 本页

55,8141需要联网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
text-preserve
description
비라틴 문자(한글, 일본어, 중국어 등)를 AI 이미지에 정확히 렌더링하는 스킬. Canvas 프리렌더링과 Gemini를 활용하여 텍스트 깨짐 없이 이미지를 생성합니다.
tags

다국어 텍스트 프리렌더링 스킬

AI 이미지 모델은 한글·한자·일본어 등 비라틴 문자를 직접 그리면 글자가 깨지거나 오타가 생깁니다. 이 스킬은 웹앱과 완전히 동일한 파이프라인을 제공합니다:

  1. detect — 프롬프트에 비라틴 문자가 있는지 감지
  2. analyze — Gemini LLM으로 프롬프트에서 텍스트와 스타일 추출
  3. render — Canvas로 정확한 폰트를 사용해 텍스트를 PNG 프리렌더링
  4. generate — 프리렌더링 PNG를 Gemini 이미지 생성에 인풋으로 넣어 최종 이미지 생성

최초 설정 (한 번만)

cd {baseDir} && node setup.mjs
  • canvas + @google/generative-ai npm 패키지 설치
  • Noto Sans 폰트 파일을 {baseDir}/fonts/에 준비

환경 변수

변수필수설명
GEMINI_API_KEY⭐ 필수Gemini Flash(분석) + Gemini Image(생성) 모두에 사용
GEMINI_IMAGE_MODEL선택이미지 생성 모델 (기본: gemini-3-pro-image-preview)

사용 흐름 (Step-by-Step)

한 번에 실행: pipeline

전체 파이프라인을 한 명령어로 실행합니다:

node {baseDir}/render.mjs pipeline "욎홎 뙤앾뼡이라는 지역 축제 포스터 만들어줘" \
  --output /tmp/final-image.png --no-base64

결과:

{
  "detect": { "needsRendering": true, "primaryScript": "hangul", ... },
  "analyze": { "texts": [...], "style": {...}, "reasoning": "..." },
  "render": { "success": true, "outputPath": "/tmp/text-render-xxx.png", ... },
  "generate": { "success": true, "outputPath": "/tmp/final-image.png", ... }
}

단계별 실행

Step 1: 비라틴 문자 감지 (detect)
node {baseDir}/render.mjs detect "사용자 프롬프트 전체"
  • needsRendering: false → 프리렌더링 없이 일반 이미지 생성 진행
  • needsRendering: true → Step 2로 진행
Step 2: Gemini LLM 프롬프트 분석 (analyze)
node {baseDir}/render.mjs analyze "욎홎 뙤앾뼡이라는 지역 축제 포스터 만들어줘"

Gemini Flash가 프롬프트를 분석하여:

  • 이미지에 들어갈 텍스트 추출 (따옴표, 레이블, 맥락 기반)
  • 디자인 맥락에 맞는 스타일 결정 (폰트, 크기, 색상)
  • 각 텍스트의 역할(headline/subheadline/body/caption) 지정
  • 각 텍스트의 스크립트·언어 자동 감지
GEMINI_API_KEY가 없으면 규칙 기반 fallback이 동작합니다.
Step 3: Canvas 프리렌더링 (render)

analyze 결과를 그대로 render에 전달합니다:

node {baseDir}/render.mjs render \
  --json '{"texts":[...],"style":{...}}' \
  --output /tmp/rendered-text.png

또는 JSON 파일로:

node {baseDir}/render.mjs render --input /tmp/analysis.json --output /tmp/rendered-text.png
Step 4: Gemini 이미지 생성 (generate)

프리렌더링된 텍스트 PNG를 Gemini에 인풋 이미지로 넣어서 최종 이미지를 생성합니다.

node {baseDir}/render.mjs generate \
  --prompt "욎홎 뙤앾뼡이라는 지역 축제 포스터 만들어줘" \
  --rendered /tmp/rendered-text.png \
  --analysis '{"texts":[...],"style":{...}}' \
  --output /tmp/final-image.png \
  --no-base64

이 명령어는 내부적으로:

  1. 프리렌더링 PNG를 첫 번째 참조 이미지로 Gemini에 전달
  2. buildTextRenderFinalPrompt로 프롬프트를 구성 (텍스트 목록 + 스타일 + "텍스트를 다시 그리지 말고 그대로 사용하라" 지침)
  3. Gemini가 텍스트를 자연스럽게 통합한 최종 이미지를 생성

추가 참조 이미지가 있으면 --ref로 전달:

node {baseDir}/render.mjs generate \
  --prompt "포스터 만들어줘" \
  --rendered /tmp/rendered-text.png \
  --ref /tmp/user-reference.jpg \
  --output /tmp/final-image.png

지원 폰트

언어sans-serifserifdisplayhandwriting
한국어Noto Sans KRNoto Serif KRBlack Han SansNanum Pen Script
일본어Noto Sans JPNoto Serif JPNoto Sans JPNoto Sans JP
중국어Noto Sans SCNoto Serif SCNoto Sans SCNoto Sans SC
태국어Noto Sans Thai———
영어InterGeorgiaImpactComic Sans MS

텍스트 역할별 크기

role용도크기 비율
headline메인 제목1.0x
subheadline부제목0.7x
body본문0.5x
caption캡션/설명0.4x

폰트 크기 매핑

fontSize픽셀
small24px
medium36px
large48px
xlarge72px

트리거 키워드

이 스킬은 사용자 프롬프트에 다음 키워드가 포함되어 있을 때 자동 활성화됩니다:

텍스트, 글자, 문구, 로고, 워터마크, 브랜드, 글씨, 제목, 헤드라인, text, logo, title, headline, 또는 프롬프트에 한글/한자/일본어/태국어/아랍어 등 비라틴 문자가 포함된 경우.

규칙 (Do)

  • 비라틴 문자가 감지되면 반드시 전체 파이프라인 (detect→analyze→render→generate)을 실행한다
  • analyze로 LLM이 텍스트와 스타일을 추출하도록 한다
  • render로 Canvas 프리렌더링 PNG를 생성한다
  • generate로 프리렌더링 PNG를 Gemini에 인풋으로 넣어 최종 이미지를 생성한다

금지사항 (Don't)

  • AI 모델에게 비라틴 문자를 직접 그리라고 요청하지 않는다
  • 프리렌더링 없이 한글/한자/일본어 텍스트를 이미지 프롬프트에 포함하지 않는다
  • render 단계를 건너뛰고 바로 generate하지 않는다
  • analyze 결과에서 텍스트를 임의로 수정하지 않는다

平台分布

OpenClaw

94.73%
按下载量换算16,933

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

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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