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Agent Skill · 图像处理

wan2.7-image-skill(wan2 7 形象技巧)

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。

wan2.7-image-skill 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,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,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 1,117。

总安装 1,335周安装 54GitHub Stars 38下载 419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:wan2.7-image-skill(wan2 7 形象技巧)
来源仓库:https://github.com/wan-video/wan-skills
仓库路径:skills/wan2.7-image-skill
安装命令:
npx skills add https://github.com/wan-video/wan-skills --skill wan2.7-image-skill
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/wan-video/wan-skills --skill wan2.7-image-skill

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。适合根据文本生成图片或处理视觉提示词。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装并使用。使用时需确认输入图片、版权来源和输出格式,涉及人物或品牌时需额外核对授权。wan2.7-image-skill 属于图像处理类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/wan2.7-image-skill

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/wan-video/wan-skills --skill wan2.7-image-skil…;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

wan2.7-image-skill 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/wan-video/wan-skills --skill wan2.7-image-skill。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

wan2.7-image-skill 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。

wan2.7-image-skill 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。

wan2.7-image-skill 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。

wan2.7-image-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,335 次,近一周安装 54 次,下载 419 次,GitHub 38 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。

wan2.7-image-skill 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

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 Codex,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。

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。

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
wan2.7-image-skill

wan2 7 形象技巧 · 本页

1,33538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

Wan2.7 Image Generation Skill (Wan2.7 图片生成编辑技能)

Generate AI images with "Wan2.7 Image" via direct API calls.


Quick Start

1. 配置环境 → common.md 2. 了解能力 → 阅读下文核心能力介绍 3. 选择模式 → 根据需求选择三种操作模式之一 4. 详细用法 → image-generation-editing.md

核心能力:

  • ✅ 文生图:纯文本生成单张图像
  • ✅ 图像编辑:基于参考图的编辑、风格迁移、多图融合
  • ✅ 组图生成:文生组图、图生组图(最多 12 张)

Workflow: Unified Image Generation & Editing(统一图像生成与编辑)

graph TB
    A[用户请求] --> B{是否有参考图?}
    B -->|无参考图 | C[文生图/文生组图]
    B -->|有参考图 | D[图生图/图像编辑/图生组图]
    C --> E[调用image-generation-editing.py]
    D --> E
    E -->|SUCCEEDED| I[返回图片 URL]
    E -->|FAILED| J[错误处理]

流程说明:

  1. 判断模式 - 根据是否有参考图以及用户内容,选择文生图,图生图还是组图生成
  2. 预处理脚本执行 - 根据输入情况自动选择:

- 有文件路径:调用 scripts/file_to_oss.py --file 上传文件到OSS - 有 base64 数据(如Claw chat框粘贴场景):调用 scripts/file_to_oss.py --base64 上传到OSS - 有分辨率和长宽比的需求:执行 scripts/parse_resolution.py 获取size配置

  1. 调用生成脚本 - 调用 scripts/image-generation-editing.py,根据下述三种操作模式进行对应的参数填充
  2. 获取结果 - 从响应中提取图片 URL(有效期 24 小时)
  3. 展示结果 - 把图片URL在用户交互界面中显示出来
  4. 保存图片 - 提示用户图片结果链接有有效期,如果用户想长期保存结果,让用户指定一个目录,把图片存进这个目录

📖 详细流程与参数: image-generation-editing.md


Three Operation Modes(三种操作模式)

Mode 1: 图像生成(文生图)

用途: 纯文本生成单张图像

输入: 文本提示词 输出: 图片 特点: 无需输入参考图

关键参数:

  • enable_sequential: false
  • n: 生成数量 1
  • size: 分辨率 (支持 1K/2K 或自定义)

📖 详细说明与用例: image-generation-editing.md#mode-1


Mode 2: 图像编辑(图生图、风格迁移、多图融合)

用途: 基于参考图像进行编辑、风格迁移或保持主体一致性生成

输入: 文本提示词 + 1-9 张参考图 输出: 图片 特点: 输入1-9张参考图进行参考生成

关键参数:

  • enable_sequential: false
  • n: 生成数量 1
  • size: 分辨率(支持 1K/2K 或自定义)

📖 详细说明与用例: image-generation-editing.md#mode-2


Mode 3: 组图生成

用途: 根据文本描述生成系列图像(一次生成多张关联的图片,教程、故事等)

输入: 文本提示词 + 可选参考图(最多 9 张) 输出: 最多 12 张图片 特点: 一次生成多张关联的图片,实际数量由模型决定

关键参数:

  • enable_sequential: true
  • n: 生成数量范围 [1-12]
  • size: 分辨率 (支持 1K/2K 或自定义)

📖 详细说明与用例: image-generation-editing.md#mode-3


Documents Structure(文档结构)

📖 Common Configuration

用途: 通用配置和环境变量管理

包含内容:

  • API Key 获取和配置步骤
  • 环境变量配置(DASHSCOPE_API_KEY, DASHSCOPE_BASE_URL)
  • 地域选择(北京、新加坡)

何时查阅: 首次配置环境或需要修改配置时


📖 Image Generation & Editing

用途: Wan 2.7 统一技能详细文档

包含内容:

  • 三种操作模式的详细说明和用例(Mode 1/2/3)
  • 图像输入要求(格式、分辨率、大小、宽高比)
  • 分辨率转换脚本使用说明(parse_resolution.py)

何时查阅: 需要了解具体 API 用法、参数配置或排查问题时


📖 Upload to OSS

用途: 本地文件或 base64 图片数据上传到临时 OSS 存储的 Python 脚本

包含内容:

  • 文件上传功能实现
  • 获取 oss:// URL
  • 支持文件路径和 base64 两种输入方式
  • 支持所有需要本地文件的场景,如果用户在聊天框粘贴传入参考图,请把这些参考图,以 base64 形式传递给脚本

何时查阅: 需要上传本地图片用于图生图、图像编辑、图生组图时

使用示例:

# 方式 1: 从文件路径上传
python scripts/file_to_oss.py --file /tmp/image.jpg --model wan2.7-image

# 方式 2: 从 base64 数据上传(OpenClaw 场景)
python scripts/file_to_oss.py --base64 "<base64_data>" --model wan2.7-image

# 输出:oss://dashscope-instant/xxx/cat.png

📖 Parse resolution

用途: 解析用户输入的分辨率描述,转换为 API 所需的 size 参数。

包含内容:

  • 用户输入中有分辨率,1K,2K,2:4 等相关内容
  • K + 比例:"2K 3:4", "1K 16:9"
  • 仅 K 值:"1K", "2K"(默认 1:1)
  • 直接指定:"1024*1024", "2048*2048"

何时查阅: 需要解析用户分辨率需求时(如:当用户即对分辨率有要求又对宽高比有要求时,解析用户输入的分辨率描述),转换使用

使用示例:

python scripts/parse_resolution.py "2K 3:4"
# 输出:1774*2364

📖 生成任务耗时过长及异步任务查询

何时使用: 当用户调用scripts/image-generation-editing.py 用时太长时,脚本不会等待最终输出结果,会主动输出task_id。 后续每隔10秒用scripts/check_wan_task_status.py 脚本,查询该task_id所对应的任务的状态。连续查询3次,若有url输出则说明最终完成了任务;若还在进行中,则显示该task_id,提示用户之后再用task_id进行查询。

重要原则 当多次查询都还在生成进行中(RUNNING),则告知用户task_id,提示用户之后再用task_id进行查询。绝对不要私自更改用户的需求,例如减少参考图片的张数和生成组图的张数。

使用示例:

python scripts/check_wan_task_status.py "<task_id>"

Error Handling

常见错误及解决方案:

错误原因解决方案
API key not provided未设置 API Key设置 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量
请求失败:code=XXXAPI 调用失败检查网络连接、API Key 有效性、模型可用性
解析响应失败响应格式异常查看原始响应,参考 DashScope 文档

详细错误码参考:DashScope 错误码文档


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平台分布

Claude

33.92%
按下载量换算142

Codex

33.67%
按下载量换算141

Cursor

20.22%
按下载量换算85

Gemini CLI

9.54%
按下载量换算40

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。

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