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通用图片生成 Skill,支持多种 AI 模型(ModelScope、Gemini、RunningHub 等),可被其他 Skills 调用

DeepseekModel Curated skill Quality Excellent · 90 v1.0.0

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name image-generator description 通用图片生成 Skill,支持多种 AI 模型(ModelScope、Gemini、RunningHub 等),可被其他 Skills 调用 version 1.2.0 author M. 图片生成 Skill 通用的图片生成服务,支持多种 AI 模型,可被其他 Skills 直接调用。 功能特性 🎨 支持多种 AI 模型(ModelScope、Gemini、RunningHub 等) 📦 可作为库被其他 Skills 导入调用 ⚙️ 灵活的配置系统 🔄 异步任务支持(ModelScope、RunningHub) 💾 自动保存生成的图片 🛡️ 错误处理和重试机制 🧪 测试模式支持(无需 API Key) 使用方式 方式 1:直接命令行调用 # 基本用法(默认使用 gemini) python3 ~/.claude/skills/image-generator/generate_image.py "A golden cat" # 指定 API 类型 python3 ~/.claude/skills/image-generator/generate_image.py "A golden cat" --api-type modelscope # RunningHub 文生图 python3 ~/.claude/skills/image-generator/generate_image.py \ "一只金色的猫在阳光下打盹" \ --api-type runninghub # 指定输出路径 python3 ~/.claude/skills/image-generator/generate_image.py "A golden cat" --output /path/to/image.jpg # 参考图编辑/身份保持(Gemini 图片模型) python3 ~/.claude/skills/image-generator/generate_image.py \ "保留人物身份,改为正面摄影棚头肩照" \ --reference-image /path/to/person.png \ --size 1024x1280 \ --output /path/to/portrait.png # 指定模型 python3 ~/.claude/skills/image-generator/generate_image.py "A golden cat" --model "Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo" # 测试模式(无需 API Key) python3 ~/.claude/skills/image-generator/generate_image.py "A golden cat" -- test 方式 2:在其他 Skills 中导入调用 import sys from pathlib import Path # 添加 image-generator skill 到路径 image_gen_path = Path.home() / ".claude/skills/image-generator" sys.path.insert( 0 , str (image_gen_path)) from generate_image import ImageGenerator # 创建生成器实例(不传 api_type 时从 config.json 的 default_api 读取) generator = ImageGenerator() # 生成图片 image_path = generator.generate( prompt= "A beautiful landscape" , output_path= "/path/to/output.jpg" ) print ( f"图片已生成: {image_path} " ) # RunningHub 文生图示例 from generate_image import ImageGenerator generator = ImageGenerator(api_type= "runninghub" ) image_path = generator.generate( prompt= "一只金色的猫在阳光下打盹" , output_path= "/path/to/output.jpg" ) 配置 首次使用配置 复制配置模板文件: cp ~/.claude/skills/image-generator/config.json.example ~/.claude/skills/image-generator/config.json 编辑配置文件填入你的 API Key: 配置文件位于: ~/.claude/skills/image-generator/config.json { "default_api" : "runninghub" , "modelscope" : { "base_url" : "https://api-inference.modelscope.cn/" , "api_key" : "your-modelscope-token-here" , "model" : "Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo" , "timeout" : 300 , "poll_interval" : 5 } , "gemini" : { "api_key" : "your-gemini-api-key-here" , "model" : "gemini-3-pro-image-preview" , "api_url" : "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" , "timeout" : 120 , "size" : "1024x1024" , "quality" : "standard" } , "runninghub" : { "base_url" : "https://www.runninghub.cn/openapi/v2" , "api_key" : "your-runninghub-api-key-here" , "model" : "rhart-image-n-g31-flash/text-to-image" , "timeout" : 300 , "poll_interval" : 5 , "resolution" : "2k" } , "output_dir" : "~/Downloads/shell/work/generated_images" , "image_format" : "jpg" , "quality" : 95 } 配置参数说明 通用配置 : default_api : 默认使用的 API( modelscope 、 gemini 或 runninghub ) output_dir : 图片输出目录 image_format : 图片格式( jpg 、 png 、 webp ) quality : 图片质量(1-100) ModelScope 配置 : base_url : ModelScope API 地址 api_key : ModelScope API Token(从 https://modelscope.cn 获取) model : 使用的模型名称 timeout : 请求超时时间(秒) poll_interval : 轮询间隔(秒) Gemini 配置 : api_key : Google Gemini API Key(从 https://ai.google.dev 获取) model : 使用的模型名称(如 gemini-3-pro-image-preview ) api_url : API 端点地址 timeout : 请求超时时间(秒) size : 图片尺寸(如 1024x1024 ) quality : 生成质量( standard 或 high ) RunningHub 配置 : base_url : RunningHub OpenAPI 地址 api_key : RunningHub API Key model : 使用的模型路径(如 rhart-image-n-g31-flash/text-to-image ) timeout : 请求超时时间(秒) poll_interval : 轮询间隔(秒) resolution : 默认分辨率(如 2k ) 注意 : config.json 包含敏感的 API Key,已被 .gitignore 忽略 不要将包含真实 API Key 的配置文件提交到版本库 使用 config.json.example 作为模板参考 支持的模型 ModelScope Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo - 高速图片生成 damo/text-to-image-synthesis - 文本到图片 其他 ModelScope 支持的模型 Gemini gemini-3-pro-image-preview - Gemini 3 Pro 图片生成 其他 Gemini 支持的模型 RunningHub rhart-image-n-g31-flash/text-to-image - 文生图(2K 分辨率) 其他 RunningHub OpenAPI 兼容模型 API 参数 generate() 方法 generator.generate( prompt: str , # 图片描述(必需) output_path: str = None , # 输出路径(可选) model: str = None , # 指定模型(可选) size: str = "1024x1024" , # 图片尺寸 quality: str = "standard" , # 生成质量 style: str = None , # 风格(可选) timeout: int = 300 , # 超时时间(秒) max_retries: int = 3 , # 最大重试次数 test_mode: bool = False , # 测试模式 reference_images: list [ str ] = None # Gemini 参考图片,可传多张 ) -> str # 返回图片路径 错误处理 自动重试失败的请求(最多 3 次) 详细的错误日志 优雅的降级处理 测试模式 支持测试模式,无需配置 API Key 即可快速测试图片生成流程: # 命令行使用测试模式 python3 ~/.claude/skills/image-generator/generate_image.py "A golden cat" -- test # Python 代码中使用测试模式 generator = ImageGenerator(api_type= "gemini" ) image_path = generator.generate( prompt= "A beautiful landscape" , test_mode= True # 启用测试模式 ) 测试模式会生成一张包含提示词内容的示例图片,适合在开发调试或无网络环境时使用。 示例 示例 1:基本使用 python3 ~/.claude/skills/image-generator/generate_image.py "A futuristic city" 示例 2:测试模式(无需 API Key) python3 ~/.claude/skills/image-generator/generate_image.py "A golden cat" -- test 示例 3:在 Python 中使用 from generate_image import ImageGenerator gen = ImageGenerator() image = gen.generate( "A beautiful sunset over the ocean" ) print ( f"Generated: {image} " ) 示例 4:在其他 Skill 中集成 # 在 write-article skill 中 from pathlib import Path import sys sys.path.insert( 0 , str (Path.home() / ".claude/skills/image-generator" )) from generate_image import ImageGenerator def generate_article_cover ( title ): gen = ImageGenerator() cover_image = gen.generate( prompt= f"Professional article cover for: {title} " , output_path= f"./covers/ {title} .jpg" ) return cover_image 注意事项 API Key 配置 : 需要在 config.json 中配置相应的 API Key 不要将 API Key 提交到版本控制 网络要求 : 需要稳定的网络连接 某些 API 可能需要科学上网 生成时间 : ModelScope 通常需要 10-30 秒 Gemini 通常需要 5-15 秒 RunningHub 通常需要 15-30 秒 成本考虑 : 某些 API 可能产生费用 建议监控 API 使用情况 输出格式 : 支持 JPG、PNG、WebP 等格式 默认输出为 JPG 格式 故障排除 问题 1:API Key 无效 错误: Unauthorized 解决: 检查 config.json 中的 API Key 是否正确 问题 2:生成超时 错误: Timeout 解决: 增加 config.json 中的 timeout 值 问题 3:网络连接失败 错误: Connection Error 解决: 检查网络连接,某些 API 可能需要科学上网 依赖 requests Pillow (PIL) 其他 Skills 可选依赖 许可证 MIT
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Field Description
formatFormat tag (skill/v1)
skill_idUnique skill ID
nameSkill name
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descriptionDescription
categoryCategories (array)
trigger_wordsTrigger words
tagsTags
sourceSource
source_urlSource URL (this page)
exported_atExported at (set per download)
system_promptSystem prompt body
model_configModel config: provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesExamples
install_guideImport guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks
The same skill can be exported in different platform formats.
.skill Standard format with system_prompt and model_config, ready for any agent framework Download
.skillpro Enhanced format with scripts, tools, dependencies and hooks Download
.json Plain JSON export with system_prompt and model parameters only Download
Coze Markdown with frontmatter, for Coze platform import Download
Dify Dify DSL, import directly after creating an app Download

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