nanobanana

name	nanobanana
description	Gemini の画像生成モデル (nanobanana) で画像を生成する。`gemini-3.1-flash-image-preview` (デフォルト) と `gemini-3-pro-image-preview` に対応。
allowed-tools	Bash, Read, Write, AskUserQuestion

Gemini の画像生成モデルで画像を生成し tmp/images/ に保存する。API キーは環境変数 GEMINI_API_KEY を使用する。

パラメータの enum・モデル別の対応状況は assets/parameters.md を参照。curl サンプルは assets/flash.sh / assets/pro.sh。

1. $ARGUMENTS から プロンプト本文 と以下のオプションを抽出する。プロンプトが空ならユーザーに質問する
   • --model (flash | pro | 任意のモデル ID) / --aspect / --size (デフォルト 1K) / --person (Flash のみ) / --thinking (Flash のみ)
   • モデルは --model で明示指定されない限り常に flash (gemini-3.1-flash-image-preview) を使う。ユーザーが暗に Pro を示唆していても確認なしに Pro へ切り替えない
   • Pro で --person / --thinking が指定されたら警告し、該当フィールドは request に含めない
   • Pro で --size 512 や Pro 非対応の --aspect（1:4 / 4:1 / 1:8 / 8:1）が指定されたらユーザーに確認
2. 実行ごとに一意の ID を作る（例: ID=$(date +%Y%m%d-%H%M%S)-$$）。中間ファイルは tmp/images/${ID}.request.json / tmp/images/${ID}.response.json のように ID 付きで扱い、並列実行時の衝突を防ぐ
3. 選択したモデルの curl サンプルをベースに、INSERT_INPUT_HERE をプロンプト（JSON エスケープ済み）に、imageConfig の各フィールドを指定値に差し替えて tmp/images/${ID}.request.json を生成する。Pro では thinkingConfig を含めない
4. curl -sS -X POST -H "Content-Type: application/json" "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent?key=${GEMINI_API_KEY}" -d @tmp/images/${ID}.request.json -o tmp/images/${ID}.response.json を実行
5. レスポンス（JSON 配列）の candidates[].content.parts[].inlineData から base64 画像を取り出し、mimeType に応じた拡張子で tmp/images/${ID}.<ext> に保存する。parts[].text があれば報告に含める。抽出は jq | base64 -d を 1 パイプで行い、.b64 等の中間ファイルは作らない
6. 画像が正常に生成できたら tmp/images/${ID}.request.json と tmp/images/${ID}.response.json を削除する（生成に失敗した場合は調査用に残す）
7. 使用モデル・保存パス・テキスト応答をユーザーに報告する。error フィールドがあれば内容を報告

注意事項

• GEMINI_API_KEY 未設定時は export を案内して中断。API キーをログに出力しない
• プロンプトは JSON エスケープする（jq -Rs や heredoc + jq を推奨）
• 生成画像には SynthID ウォーターマークが自動付与される