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z-image
Z-Image 文生图:调用 ModelScope Z-Image-Turbo 生成多风格图片。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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Z-Image 文生图:调用 ModelScope Z-Image-Turbo 生成多风格图片。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
GEO 内容优化:调整文章结构,让内容更容易被 AI 搜索引用。
Grok X 实时抓取:让 Claude 调用本地 grok-build 获取真实 X (Twitter) 帖子。 X 模式必须优先驱动 Grok 原生 X 工具族:x_keyword_search、x_semantic_search、 x_user_search、x_thread_fetch;必要时再用 web_search/open_page 交叉验证。 返回带 @用户名、点赞/浏览数、链接、时间的真实帖子。复用用户已登录的 grok.com 订阅, 调用零额外成本(不像 MCP 方案要 xAI API key 按 token 付费)。 三种模式:x(X 实时抓取,主力)、ask(把 Grok 当独立第二意见)、continue(续接追问)。 当用户需要真实 X/Twitter 实时数据时使用,例如: 问问 grok X 上在聊什么、让 grok 搜 X 上对某事的实时讨论、grok 看看 @某账号最近发了什么、 X 上现在怎么说、X 实时热点、X 实时趋势、ask grok what X is saying about、 grok 第二意见、consult grok。 排除(不要触发本 skill):写 X 推文 → 用 x-twitter-writer;大规模历史语料采集 → 用 x-sousuo;泛网络调研 → 用 smart-research。本 skill 的差异点是 Grok 对公共 X 搜索 工具有原生路径,适合可复核的 X 话语采样;不是 firehose,也不是事实裁判。 没有"公共 X 搜索 / X 实时反馈 / thread 上下文"诉求时不要用它。
网红评估:分析社交账号公开数据,计算评分,辅助筛选 KOL 合作对象。
LinkedIn 帖子创作:根据品牌调性和主题生成专业帖子,并支持反馈优化。
Loopforge:把模糊工作流整理成可复用的 AI Agent 工作流循环规范和提示词。
SEO 分析:检查网站结构、技术指标和内容质量,输出搜索优化建议。
| name | z-image |
| description | Z-Image 文生图:调用 ModelScope Z-Image-Turbo 生成多风格图片。 |
| license | MIT |
| metadata | {"version":"1.0.0","model":"Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo","api":"ModelScope Inference API"} |
统一的 Z-Image-Turbo 文生图能力,内置 24+ 种视觉风格模板,支持自动风格检测。
# 基础文生图
python ~/.claude/skills/z-image/scripts/generate.py "一个程序员在深夜写代码"
# 指定风格
python ~/.claude/skills/z-image/scripts/generate.py "武侠少年仗剑天涯" --style anime_shonen
# 自动检测风格
python ~/.claude/skills/z-image/scripts/generate.py "纳瓦尔的智慧哲学" --auto-style
# 批量生成
python ~/.claude/skills/z-image/scripts/generate.py prompts.txt --batch --style neon_wisdom
# 列出所有风格
python ~/.claude/skills/z-image/scripts/generate.py --list-styles
生成图片 / 生图 / 做图z-image generate用万相生成text to imagegenerate image with style| Feature | Detail |
|---|---|
| API | ModelScope api-inference.modelscope.cn |
| Model | Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo |
| Cost | ~$0.01/image |
| Styles | 24+ presets in 7 categories |
| Auto-detect | Keyword chain + LLM fallback |
| Output | PNG, 1024x1024 default |
| Async | Submit + poll pattern |
用户输入 (prompt + style)
│
▼
┌─────────────────────────────┐
│ 1. Style Resolution │
│ • 指定风格 → 直接使用 │
│ • --auto-style → 检测链 │
│ Keyword → LLM fallback │
│ • 默认 → anime_japanese │
├─────────────────────────────┤
│ 2. Prompt Enhancement │
│ • base_style + colors │
│ • lighting + modifiers │
│ • negative prompt │
├─────────────────────────────┤
│ 3. API Call (Async) │
│ • POST /v1/images/gen │
│ • Poll task status │
│ • Download result │
├─────────────────────────────┤
│ 4. Post-processing │
│ • Resize to target │
│ • Save to output dir │
└─────────────────────────────┘
| Category | Styles | Best For |
|---|---|---|
| Anime (5) | anime_japanese, anime_chibi, anime_shonen, anime_iyashikei, anime_cyberpunk | 故事/角色/动漫内容 |
| Neon (6) | neon_wisdom, neon_tech, neon_wealth, neon_contrast, neon_timeline, neon_mindmap | 知识/商业/哲理内容 |
| Tech (2) | tech_dark, tech_light | 科技/产品展示 |
| Documentary (3) | documentary, vintage_50s, vintage_80s | 传记/历史/纪录片 |
| Art (3) | watercolor, ink_chinese, comic_style | 艺术/文化内容 |
| Minimal (2) | minimal_white, flat_design | 简约/解释类内容 |
| Mood (2) | warm_cozy, dark_dramatic | 氛围/情感内容 |
| Command | Description |
|---|---|
generate.py "prompt" | 生成单张图片 |
generate.py "prompt" --style X | 指定风格生成 |
generate.py "prompt" --auto-style | 自动检测风格 |
generate.py prompts.txt --batch | 批量生成 |
generate.py --list-styles | 列出所有风格 |
generate.py --list-styles --category anime | 按分类列出 |
generate.py "prompt" --size 1920x1080 | 指定尺寸 |
generate.py "prompt" --output ./my-images/ | 指定输出目录 |
API Key 配置优先级:
--api-key 命令行参数MODELSCOPE_API_KEY 环境变量~/.claude/skills/z-image/config/secrets.md 文件# 方式1: 环境变量
export MODELSCOPE_API_KEY="ms-xxxxx"
# 方式2: 配置文件
echo "API_KEY=ms-xxxxx" > ~/.claude/skills/z-image/config/secrets.md
scripts/generate.py - CLI 入口主要的图片生成脚本,支持单张和批量模式。
# 单张生成
python scripts/generate.py "赛博朋克城市夜景" --style anime_cyberpunk --output ./output/
# 批量生成(从文件读取 prompt)
python scripts/generate.py prompts.txt --batch --style neon_tech
# 自动风格检测
python scripts/generate.py "纳瓦尔谈财富自由" --auto-style
Exit codes: 0=success, 1=failure, 10=API error, 11=style not found
scripts/style_templates.py - 风格模板库24+ 种视觉风格定义和自动检测逻辑。可独立导入使用:
from style_templates import get_style_prompt, auto_detect_style, STYLES
# 获取增强后的 prompt
enhanced = get_style_prompt("一个少年在山顶", "anime_shonen")
# 自动检测风格
style = auto_detect_style("纳瓦尔的智慧与幸福哲学") # → "neon_wisdom"
# 列出所有风格
for sid, s in STYLES.items():
print(f"{sid}: {s.name} - {s.description}")
其他 skill 可以直接调用 z-image:
import sys
sys.path.insert(0, str(Path.home() / ".claude/skills/z-image/scripts"))
from generate import ZImageClient
client = ZImageClient(api_key="ms-xxx")
result = await client.generate("prompt", style="neon_wisdom")
print(result) # 图片路径
以下 skill 依赖 z-image 能力:
| Skill | Usage |
|---|---|
| video-skill | 视频封面和帧图生成 |
| image-fenjing | 分镜图片生成 |
| videofree | Profile-based 视频图片 |
| voice-first-video | 语音视频配图 |
| novel-to-video | 网文转视频插图 |
| hunhe-video | 混合视频图片生成 |
| Avoid | Why | Instead |
|---|---|---|
| 硬编码 API Key | 安全风险 | 用环境变量或 secrets.md |
| 跳过风格增强 | 生成质量差 | 始终使用 style template |
| 同步等待 API | 阻塞进程 | 用 async + polling |
| 忽略 negative prompt | 出现瑕疵 | 每个风格都有专属 negative |
python scripts/generate.py --list-styles 输出 24+ 种风格python scripts/generate.py "test" --dry-run 输出增强后的 prompt