Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 开发

chen-nano-banana-pro(陈纳米香蕉 Pro)

chen-nano-banana-pro 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 Local Agent 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。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。

chen-nano-banana-pro 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 21,023。

总安装 196周安装 8下载 63核验 2026-05-01
开发接触敏感数据unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

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。
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:chen-nano-banana-pro(陈纳米香蕉 Pro)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:chen-nano-banana-pro
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

chen-nano-banana-pro 用于处理图像、截图或视觉素材。适合在 Local Agent 中分析图片或辅助图像流程。应结合具体用例查看是否支持 OCR 或对象识别。需评估其是否安全处理敏感视觉数据。chen-nano-banana-pro 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

功能归类为‘开发’,但实际用途待验证。

来源仓库内路径:chen-nano-banana-pro

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 chen-nano-banana-pro。

  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

chen-nano-banana-pro 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 chen-nano-banana-pro。

chen-nano-banana-pro 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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。

chen-nano-banana-pro 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。

chen-nano-banana-pro 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。

chen-nano-banana-pro 用的人多吗?

公开数据是累计安装 196 次,近一周安装 8 次,下载 63 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。

chen-nano-banana-pro 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

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。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、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。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
chen-nano-banana-pro

陈纳米香蕉 Pro · 本页

196—接触敏感数据未明确未收录

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

Nano Banana Pro Image Generation & Editing

Generate new images or edit existing ones using Google's Nano Banana Pro API (Gemini 3 Pro Image).

Usage

Run the script using absolute path (do NOT cd to skill directory first):

Generate new image:

uv run ~/.codex/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py --prompt "your image description" --filename "output-name.png" [--resolution 1K|2K|4K] [--api-key KEY]

Edit existing image:

uv run ~/.codex/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py --prompt "editing instructions" --filename "output-name.png" --input-image "path/to/input.png" [--resolution 1K|2K|4K] [--api-key KEY]

Important: Always run from the user's current working directory so images are saved where the user is working, not in the skill directory.

Default Workflow (draft → iterate → final)

Goal: fast iteration without burning time on 4K until the prompt is correct.

  • Draft (1K): quick feedback loop

- uv run ~/.codex/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py --prompt "<draft prompt>" --filename "yyyy-mm-dd-hh-mm-ss-draft.png" --resolution 1K

  • Iterate: adjust prompt in small diffs; keep filename new per run

- If editing: keep the same --input-image for every iteration until you’re happy.

  • Final (4K): only when prompt is locked

- uv run ~/.codex/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py --prompt "<final prompt>" --filename "yyyy-mm-dd-hh-mm-ss-final.png" --resolution 4K

Resolution Options

The Gemini 3 Pro Image API supports three resolutions (uppercase K required):

  • 1K (default) - ~1024px resolution
  • 2K - ~2048px resolution
  • 4K - ~4096px resolution

Map user requests to API parameters:

  • No mention of resolution → 1K
  • "low resolution", "1080", "1080p", "1K" → 1K
  • "2K", "2048", "normal", "medium resolution" → 2K
  • "high resolution", "high-res", "hi-res", "4K", "ultra" → 4K

API Key

The script checks for API key in this order:

  1. --api-key argument (use if user provided key in chat)
  2. GEMINI_API_KEY environment variable

If neither is available, the script exits with an error message.

Preflight + Common Failures (fast fixes)

  • Preflight:

- command -v uv (must exist) - test -n \"$GEMINI_API_KEY\" (or pass --api-key) - If editing: test -f \"path/to/input.png\"

  • Common failures:

- Error: No API key provided. → set GEMINI_API_KEY or pass --api-key - Error loading input image: → wrong path / unreadable file; verify --input-image points to a real image - “quota/permission/403” style API errors → wrong key, no access, or quota exceeded; try a different key/account

Filename Generation

Generate filenames with the pattern: yyyy-mm-dd-hh-mm-ss-name.png

Format: {timestamp}-{descriptive-name}.png

  • Timestamp: Current date/time in format yyyy-mm-dd-hh-mm-ss (24-hour format)
  • Name: Descriptive lowercase text with hyphens
  • Keep the descriptive part concise (1-5 words typically)
  • Use context from user's prompt or conversation
  • If unclear, use random identifier (e.g., x9k2, a7b3)

Examples:

  • Prompt "A serene Japanese garden" → 2025-11-23-14-23-05-japanese-garden.png
  • Prompt "sunset over mountains" → 2025-11-23-15-30-12-sunset-mountains.png
  • Prompt "create an image of a robot" → 2025-11-23-16-45-33-robot.png
  • Unclear context → 2025-11-23-17-12-48-x9k2.png

Image Editing

When the user wants to modify an existing image:

  1. Check if they provide an image path or reference an image in the current directory
  2. Use --input-image parameter with the path to the image
  3. The prompt should contain editing instructions (e.g., "make the sky more dramatic", "remove the person", "change to cartoon style")
  4. Common editing tasks: add/remove elements, change style, adjust colors, blur background, etc.

Prompt Handling

For generation: Pass user's image description as-is to --prompt. Only rework if clearly insufficient.

For editing: Pass editing instructions in --prompt (e.g., "add a rainbow in the sky", "make it look like a watercolor painting")

Preserve user's creative intent in both cases.

Prompt Templates (high hit-rate)

Use templates when the user is vague or when edits must be precise.

  • Generation template:

- “Create an image of:. Style:. Composition: <camera/shot>. Lighting:. Background:. Color palette:. Avoid:.”

  • Editing template (preserve everything else):

- “Change ONLY:. Keep identical: subject, composition/crop, pose, lighting, color palette, background, text, and overall style. Do not add new objects. If text exists, keep it unchanged.”

Output

  • Saves PNG to current directory (or specified path if filename includes directory)
  • Script outputs the full path to the generated image
  • Do not read the image back - just inform the user of the saved path

Examples

Generate new image:

uv run ~/.codex/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py --prompt "A serene Japanese garden with cherry blossoms" --filename "2025-11-23-14-23-05-japanese-garden.png" --resolution 4K

Edit existing image:

uv run ~/.codex/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py --prompt "make the sky more dramatic with storm clouds" --filename "2025-11-23-14-25-30-dramatic-sky.png" --input-image "original-photo.jpg" --resolution 2K

平台分布

Local Agent

71.23%
按下载量换算45

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills