下载地址
https://www.zhengdianxue.com/wp-content/uploads/skills/org-5at8ibit--generate-images-all.zip将提示词发送给你的 AI 安装该 skills
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @org-5at8ibit/generate-images-all。- 【奎可智能·出品】全能绘图智能体无需写提示词，说人话就能出图。把一句话想法、一篇文章、一段产品介绍或参考图+要求直接交给它，自动完成意图理解与提示词工程，经网关生成高清图片，统一文生图(t2i)/图生图(i2i)。三模型任选——gpt-image-2/nano-banana-pro/nano-banana-2。典型用例：①给…
- ②「画张竖版封面，标题是XXX」自动选比例套版式
- ③给产品图走 i2i 出电商主图
- ④「我想要一张XX感觉的图」模糊意图自动扩写成结构化提示词
- ⑤「参考这张图的画风画XXX」i2i 风格迁移。首次使用需 API Key：访问 https://quakowork.com/console/api-key?source=workbuddy 注册并订阅/充值点数后获取，把 key 贴回对话即可。
阅读全文 （展开查看完整说明）
概述
经网关（http://cwapi.xiemoai.com/v1/gateway/proxy）调用服务器，统一 t2i/i2i。提交走 /model/t2i-pro 等 6 条路由，轮询走 /app/ai/query，本地图上传走 /app/upload。
首次使用 / 密钥（每次启动必查）
API Key 保存在本技能根目录的 key.txt（单行纯文本，按点数计费）。
启动时（本技能被调用）第一步：先检查 key.txt——
- 有 key（文件里有一个非空行）→ 直接继续出图任务；不要在对话中回显完整 key。
- 无 key / 文件为空或缺失 → 停止出图，向用户输出指引：
本技能需要 API Key（按点数计费）。请访问 https://quakowork.com/console/api-key?source=workbuddy 注册账号并订阅/充值点数，创建 API Key 后把它粘贴到对话里，我帮你保存后马上开始出图。
- 用户把 key 贴回来后：去掉首尾引号/空白，
Write单行到本技能根key.txt，然后跑python scripts/rh_image_api.py check验证（输出只显示 key 前 8 位），通过后继续原出图任务。 - key 无效 / 点数不足（网关返回鉴权类错误）→ 引导用户回到同一链接检查 key 或充值，更新
key.txt后重试。
无需提示词 · 自动出图（核心能力）
用户不需要会写提示词。以下输入都能直接出图：
| 用户给什么 | 技能做什么 |
|---|---|
| 一句话意图（「我想要一张XX感觉的图」） | 自动扩写为结构化提示词（按模型路由 JSON 结构化 / 身份锁）再出图 |
| 一篇文章 / 一段文案（正文或链接） | 读懂内容 → 提炼主视觉与要出现的文字 → 配图 / 封面 |
| 标题 + 用途（「画张竖版封面，标题是XXX」） | 自动选比例与版式，标题文字逐字锁进 labels |
| 参考图 + 要求（「参考这张画风」「把产品放进去」） | i2i，画风 / 产品保真 |
| 已是精修结构化提示词 | 直接出图，不再改写 |
出图前向用户一句话简述「我准备怎么画」（构图 / 文字 / 选了哪个模型），然后调用脚本。
用途 → 模型速查（用户没点名模型时自动选）：
- 文章配图 / 封面 / 信息图 / 电商主图（有文字、多元素）→
gpt-image-2（默认） - 人像写真 / 换装 / 换背景 / 产品保真 →
nano-banana-pro - 最高清 4K →
nano-banana-pro+--resolution 4K - 批量 / 要快 / 要省 →
nano-banana-2
默认值
| 项 | 默认 |
|---|---|
模型 --model | gpt-image-2 |
分辨率 --resolution | 2K（香蕉 PRO 可 4K；V2/GPT-image-2 固定 2K，传 4K 会报错） |
比例 --aspect | 1:1（按用途自动选：竖版封面 3:4、横版题图 16:9 等） |
三模型（–model 可切换）
--model | 中文名 | t2i 路由 | i2i 路由 | 分辨率 | 算力/张 | 实测耗时(2K) | 适用 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
nano-banana-pro | 香蕉 PRO | /model/t2i-pro | /model/i2i-pro | 2K/4K | 7 | ~30s（4K~55s） | 人像/产品保真、最高清 4K |
nano-banana-2 | 香蕉 V2 | /model/t2i-v2 | /model/i2i-v2 | 固定 2K | 3 | ~25s | 最便宜最快、批量 |
gpt-image-2（默认） | GPT-image-2 | /model/t2i-g2 | /model/i2i-g2 | 固定 2K | 3 | ~50-165s（波动大） | 多元素/文字/信息图/电商主图（JSON 结构化） |
三模型 t2i 与 i2i 同算力；轮询统一走
/app/ai/query。gpt-image-2 额外必填
quality（脚本内部固定high）；三模型均传aspectRatio。
提示词优化（出图前，agent 层自动完成）
用户的输入若是草稿 / 口语化 / 只有模糊风格词 / 多元素构图 / i2i 带参考图，先按 [references/prompt-optimization.md](references/prompt-optimization.md) 优化，再把优化后的提示词传给 rh_image_api.py。已是精修结构化提示词则直接出图。
按 --model 路由：
gpt-image-2（默认）→ 多元素/有布局/有文字/参考表/信息图/电商主图 → JSON 结构化（count+labels[]）+REFERENCE_0锚定nano-banana-pro/nano-banana-2→ 人像写真/换装/换背景/产品保真 → 身份锁（identity_lock_strength/modification_permission: NONE）+Image 1+ raw 美学 + 详尽负面词
优化后向用户简述改了什么（一行），再调用命令。决策树、骨架与示例见参考文档。
个人风格库（保存 / 复用）
~/.claude/styles/ 是用户个人的风格库（在技能目录外，技能更新不会覆盖）。完整格式规范见 [~/.claude/styles/_风格库说明.md](../../styles/_风格库说明.md)。
- 启动时：先
Glob ~/.claude/styles/*.md（跳过_*前缀），若有风格则向用户列出（名 + description + model/aspect），问「套用某个已有风格 / 新建不套风格」；没有则跳过。 - 套用已有风格：
Read选中文件 → 问占位符的值 → 「固定调性串」整段照搬 + 填好的「提示词骨架」拼成最终提示词 → 按 frontmatter 的model/aspect出图。 - 出图后（用户对画风满意时）：主动问「要把这次风格存成模板吗？」→ 随图变化的部分抽成
<...>占位符、固定不变的部分锁为调性串 → 按规范Write新文件到~/.claude/styles/<中性名>.md。 - 列出 / 查看 / 删除风格：直接
Glob/Read/rm。
密钥（脚本层）
scripts/rh_image_api.py 与 scripts/fetch_task.py 从本技能根目录的 key.txt 读 key（首个非空行，自动去引号/空白）。无 key 时脚本报错信息自带注册链接。网关双头鉴权（jh-api-key 头 + 占位 Authorization）不变。
命令（入口 scripts/rh_image_api.py）
# 零成本自检：验证 key + 列路由表
python rh_image_api.py check
# 打印路由表 + 探测每条路由必填字段（排错）
python rh_image_api.py discover
# 文生图（默认 gpt-image-2/2K）
python rh_image_api.py t2i "提示词" [--model gpt-image-2] [--resolution 2K] [--aspect 1:1] [-n 1]
# 图生图 / 编辑（参考图 | 分隔，最多 10；本地图自动上传拿 download_url，URL 透传）
python rh_image_api.py i2i "提示词" --images "<图片路径1>|<图片路径2>" [--model nano-banana-pro] [--resolution 2K] [--aspect 1:1]
# 自动判断（给图走 i2i，否则 t2i）
python rh_image_api.py auto "提示词" [--images "..."] [--model ...]参考图支持 jpg/png/webp/bmp，单张 ≤ 10 MB（服务器限制）；本地图脚本自动经网关 /app/upload 上传拿 download_url，URL 透传。
运行模式：前台 / 后台 + 轮询 + 中止取回
rh_image_api.py 一次调用 = 上传(i2i) + 提交 + 轮询 + 下载。慢图必须后台跑，否则会被前台 Bash 工具 2 分钟超时杀掉。
- 快图（预计 <90s）：香蕉 2K（~25-35s）、香蕉 4K（~55s）→ 可前台。
- 慢图（预计 ≥90s）：gpt-image-2（实测 50-165s 波动）、批量
-n>1→ 必须后台（Bashrun_in_background: true）+TaskOutput主动轮询（block=true，30-60s 一轮）。脚本持续报进度：[SUBMITTED] task_id=…、[poll Xs] 状态/心搏，不会静默。 - 中止 / 报错必取回（铁律）：任何运行被中断 →
tail <输出目录>/_tasklog_pro.jsonl（WindowsD:generate_images_tasklog_pro.jsonl；macOS/Linux~/generate_images/_tasklog_pro.jsonl）取最近task_id→python scripts/fetch_task.py <task_id>把服务端已生成的图取回。
铁律
- 绝不 Read 生成结果图：只轮询 + 下载 + 保存；验证只看落盘成功数与 PIL 量尺寸（
from PIL import Image; Image.open(f).size）。文字/画风核对交用户。 - 密钥安全：完整 key 绝不回显到对话、不写进日志；日志只打前 8 位 + 长度。
- 优化只在 agent 层：提示词优化由调用者（Claude）读
references/prompt-optimization.md后完成；rh_image_api.py永远原样透传，不引入任何 LLM 调用。 - 风格库在技能目录外：个人风格一律存
~/.claude/styles/，绝不写入本技能目录（技能更新会整体覆盖）。key.txt是唯一放技能根的用户数据（丢了重新贴一次 key 即可）。
常见坑
- gpt-image-2 比 banana 慢 5-6 倍（~165s vs ~30s）：慢图走后台 + TaskOutput，别前台硬等。
- V2 / GPT-image-2 传
--resolution 4K会报错：脚本按模型校验，仅香蕉 PRO 支持 4K。 - gpt-image-2 耗时波动大（实测 50-165s）：慢图走后台 + TaskOutput，别前台硬等。
--aspect三模型均生效（脚本已传aspectRatio）。 - 鉴权失败 / 点数不足：引导用户到 https://quakowork.com/console/api-key?source=workbuddy 检查 key 或订阅/充值，更新
key.txt后重试。 - 实际算力消耗以控制台为准（表中所列 7/3/3 为技能报告口径）。
© 奎可智能体出品 · https://quakowork.com/
