소스 정보
- 저장소
- MakiDevelop/claude-skills
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 16일 03:06
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 3
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/MakiDevelop/claude-skills --skill generate-image명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| 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[][])
mime = part[].get(, )
ext = {: , : , : }.get(mime, )
out = OUTPUT_PATH.rsplit(, 1)[0] + ext
with open(out, ) as f:
f.write(img_data)
(f)
saved = True
saved:
not saved:
()
(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。