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使用 Gemini Nano Banana 2 產生圖片。當用戶說「產圖」「生成圖片」「generate image」「畫一張圖」時使用。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
| name | generate-image |
| description | 使用 Gemini Nano Banana 2 產生圖片。當用戶說「產圖」「生成圖片」「generate image」「畫一張圖」時使用。 |
| argument-hint | [圖片描述 prompt，或留空進入互動模式] |
| allowed-tools | Bash(python3*), Bash(echo*), Read, Write |
| author | Maki |
| version | 1.0.0 |
| tags | ["image","gemini","ai"] |
| required_env | ["GEMINI_API_KEY"] |
透過 Google Gemini 最新圖像模型（Nano Banana 2）生成圖片，儲存到本機。
在做任何事之前，先確認用戶有 API Key。依序檢查：
python3 -c "
import os
key = os.environ.get('GEMINI_API_KEY') or os.environ.get('GOOGLE_API_KEY') or ''
if key:
print('KEY_FOUND')
else:
print('KEY_NOT_FOUND')
"
找不到 Gemini API Key。請提供你的 API Key：
1. 到 https://aistudio.google.com/apikey 申請（免費）
2. 然後用以下任一方式提供：
a) 直接貼給我（本次 session 有效）
b) 加到 shell 環境：export GEMINI_API_KEY="your-key-here"
c) 加到 .env 檔案：echo 'GEMINI_API_KEY=your-key-here' >> ~/.env
等用戶提供 key 後，用他給的值繼續。不要在沒有 key 的情況下嘗試呼叫 API。
根據 $ARGUMENTS 判斷：
將用戶描述優化為英文 prompt（Gemini 對英文 prompt 效果最好）。遵循原則：
Prompt 範例：
Clean modern tech blog illustration, 16:9 aspect ratio, minimalist style.
Visual metaphor for AI-powered knowledge management.
Cool blue and grey tones with warm orange accent colors.
Abstract geometric shapes representing data flow, no text, no human faces.
向用戶展示優化後的 prompt，確認後繼續。
python3 << 'PYEOF'
import json, os, sys, base64, urllib.request, urllib.error
# --- API Key ---
API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY") or os.environ.get("GOOGLE_API_KEY") or "USER_PROVIDED_KEY_HERE"
# --- 設定 ---
PROMPT = """USER_PROMPT_HERE"""
OUTPUT_PATH = "/tmp/generated-image.png"
MODEL = "gemini-3.1-flash-image-preview" # Gemini 圖像生成（穩定版）
# --- 呼叫 Gemini API ---
url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{MODEL}:generateContent?key={API_KEY}"
payload = {
"contents": [{
"parts": [{"text": PROMPT}]
}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
}
}
req = urllib.request.Request(
url,
data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),
headers={"Content-Type": "application/json"},
method="POST",
)
try:
with urllib.request.urlopen(req, timeout=120) as resp:
result = json.loads(resp.read().decode())
except urllib.error.HTTPError as e:
body = e.read().decode()
print(f"API Error {e.code}: {body}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
# --- 從回應中提取圖片 ---
saved = False
for candidate in result.get("candidates", []):
for part in candidate.get("content", {}).get("parts", []):
if "inlineData" in part:
img_data = base64.b64decode(part["inlineData"]["data"])
mime = part["inlineData"].get("mimeType", "image/png")
ext = {"image/png": ".png", "image/jpeg": ".jpg", "image/webp": ".webp"}.get(mime, ".png")
out = OUTPUT_PATH.rsplit(".", 1)[0] + ext
with open(out, "wb") as f:
f.write(img_data)
print(f"IMAGE_SAVED:{out} ({len(img_data)} bytes)")
saved = True
break
if saved:
break
if not saved:
# 印出回應以便 debug
print("No image in response. Full response:")
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)[:2000])
sys.exit(1)
PYEOF
重要替換：
USER_PROVIDED_KEY_HERE → 用戶提供的 API Key（如果環境變數沒有的話）USER_PROMPT_HERE → Step 2 優化後的 promptOUTPUT_PATH → 依用途調整檔名圖片生成後：
圖片已生成！
檔案：/tmp/generated-image.png
大小：{size}
Prompt：{prompt}
滿意嗎？如果要調整，告訴我哪裡需要修改。
如果用戶指定了儲存位置：
cp /tmp/generated-image.png "{TARGET_PATH}"
| 模型 ID | 特性 |
|---|---|
gemini-3.1-flash-image-preview（預設） | 最新圖像生成，品質好 |
gemini-2.0-flash-preview-image-generation | 備用（舊版） |
模型 ID 可能隨 Google 更新而變動。如果遇到 404 錯誤，請查閱 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation 確認最新模型 ID。
Generate self-contained HTML architecture diagrams (inline SVG, dark theme, no JS) for blogs/READMEs. Triggers on system architecture, microservices, cloud/AWS/GCP, K8s, network topology, data flow diagrams. Use `drawio` instead when the output needs to be editable.
Generate draw.io diagrams (.drawio files) with optional PNG/SVG/PDF export. Triggers on diagram/flowchart/ER/sequence/class/network/architecture/wireframe/mockup/UI sketch requests.
Resume/CV optimization. Analyze a resume, reposition strengths, and produce an optimized PDF tailored to a target role.
Virtual expert roundtable. Multiple thinkers analyze a document with different frameworks, then synthesize consensus/disagreements/blind spots.
Vendor proposal evaluation. Analyze technical architecture, pricing, and market benchmarks from a proposal PDF/Doc. Output evaluation report + comparison.
把 CSV/TSV 資料自動生成圖表（line/bar/pie/scatter）。當用戶說「畫圖表」「csv 圖表」「chart」「visualize data」時使用。