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图像处理需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计提醒

image-assets-resize图像资源调整大小

Agent Skill

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

总安装

1,409

周安装

57

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

442
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:image-assets-resize(图像资源调整大小)
来源仓库:https://github.com/siconvip/image-assets-resize
安装命令:
openclaw skills install image-assets-resize
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install image-assets-resize

简介

直接以参考KV/海报/拍脸图为输入,调用 gpt-image-2 或 Nano Banana 模型,按目标规格批量生成精确尺寸的图片文件,交付前AI自检文字裁切、元素完整性等问题。支持自定义规范学习、产品设计语言积累。

SKILL.md

name
image-assets-resize
description
直接以参考KV/海报/拍脸图为输入,调用 gpt-image-2 或 Nano Banana 模型,按目标规格批量生成精确尺寸的图片文件,交付前AI自检文字裁切、元素完整性等问题。支持自定义规范学习、产品设计语言积累。
version
1.0.0
author
OrangeMoon
trigger
用户需要根据参考KV/海报/拍脸图适配生成不同尺寸的图片物料、延展KV尺寸、批量生产多平台配图
metadata
openclaw
requires
env
bins
emoji
🖼️
homepage
https://github.com/openclaw/clawhub
skillKey
image-resize
args
description
参考KV/海报路径(直接作为 edit 输入)
required
false
description
目标平台Key,逗号分隔。支持内置平台(wechat-cover/douyin-cover/xiaohongshu-cover/bilibili-cover等) 或自定义格式"名称:宽x高
required
true
description
活动/场景名称(用于文件名和 prompt)
required
true
description
品牌名称
required
false
description
生成质量 low/medium/high
required
false
description
输出目录
required
false
description
额外指令。添加元素如"顶部加'五一狂欢'文字";去除元素如"不要带logo
required
false
description
生成后 AI 自检验证
required
false
output
type
object
properties
success
boolean
total
number
ok
number
results
type
array
items
type
object
properties
platform
string
output_path
string
success
boolean
error
string
output_dir
string
scene
string
example
|

Image Assets Resize — 图片物料尺寸延展

直接以参考KV/海报/拍脸图为输入,调用 gpt-image-2 或 Nano Banana 模型原图延展, 按目标规格批量生成精确尺寸的图片文件,交付前AI自检文字裁切、元素完整性等问题。

核心思路

把参考图直接传给图像模型的 edit 模式,用一句中文描述目标尺寸即可。模型原生理解图片内容,无需先分析再描述,也无需中间裁切。

快速开始

# 0. 首次使用:初始化配置(选择模型、设置API密钥)
python scripts/generate_image.py --setup

# 1. 根据参考图生成单平台配图
python scripts/generate_image.py \
  -i 参考KV.png \
  -p wechat-cover \
  -s "五一福利活动"

# 2. 多平台批量生成
python scripts/generate_image.py \
  -i 参考KV.png \
  -p wechat-cover,xiaohongshu-cover,douyin-cover \
  -s "618大促"

# 3. 高质量 + AI自检
python scripts/generate_image.py \
  -i 参考KV.png \
  -p wechat-cover,weibo-horizontal \
  -s "双11活动" \
  -q high \
  --verify

# 4. 需要添加文字/图标时使用 --extra-prompt
python scripts/generate_image.py \
  -i 参考KV.png \
  -p douyin-cover \
  -s "五一活动" \
  --extra-prompt "在顶部添加文字'五一狂欢',底部加一个红色按钮"

# 5. 需要纯净版(去除原图LOGO/文案)
python scripts/generate_image.py \
  -i 参考KV.png \
  -p douyin-cover \
  -s "王者荣耀" \
  --extra-prompt "不要带logo"

# 6. 查看所有平台
python scripts/generate_image.py --list-platforms

# 7. 查看平台规格详情
python scripts/generate_image.py --get-spec wechat-cover

# 8. 自定义平台规格(临时使用,自动学习)
python scripts/generate_image.py \
  -i 参考KV.png \
  -p "我的海报:1200x800" \
  -s "五一活动"
# 首次使用后自动保存为 custom_我的海报_1200x800,下次可直接用 -p custom_我的海报_1200x800

# 9. 永久添加自定义平台规格
python scripts/generate_image.py --add-spec "我的海报" 1200 800

# 10. 列出所有自定义规格
python scripts/generate_image.py --list-custom

支持的模型

模型配置名称说明
GPT Image 2gpt-image-2OpenAI 官方图像生成模型,速度快,质量稳定
Nano Banana 2nano-banana-2Google Gemini 3.1 Flash Image,性价比高,中文渲染好
Nano Banana Pronano-banana-proGoogle Gemini 3 Pro Image,专业级画质

通过 --setup 选择模型,或直接编辑 ~/.content-marketing/config.json

完整流程

首次使用: --setup 选择模型 → 配置API地址/密钥
  ↓
输入参考图 (-i)
  ↓
[1] 查询平台规格 → 确定目标尺寸
  ↓
[2] 计算合法生成尺寸 → 16 的倍数且 ≥ 1MP
  ↓
[3] 一句话 prompt 调用 backend(gpt-image-2 / nano-banana)
     → "以这张参考图为基准,适配生成一张【平台名】,尺寸WxH..."
  ↓
[4] 微缩放至精确尺寸(通常 ≤ 1%,无视觉损失)
  ↓
[5](可选)AI 自检验证
  ↓
[6] 规范命名保存 + 记录品牌学习数据

命令行参数

参数简写说明必填
--image-path-i参考KV/海报路径(直接作为 edit 输入)推荐
--brand-b品牌名称(默认 "default")
--platforms-p目标平台Key,逗号分隔
--scene-s活动/场景名称
--quality-qlow/medium/high(默认 medium)
--output-dir-o输出目录(默认 output/)
--version版本号(默认 1)
--verify生成后执行 AI 自检验证
--extra-prompt额外指令。添加元素:"顶部加'五一狂欢'文字";去除元素(纯净版):"不要带logo"
--dry-run预览 prompt 不生成图片
--setup初始化配置向导(选择模型、设置API)
--show-config显示当前配置
--add-spec添加自定义平台规格,如 --add-spec "我的平台" 1200 800
--remove-spec删除自定义平台规格,如 --remove-spec custom_我的平台_1200x800
--list-custom列出所有自定义规格
--base64云端模式:结果 JSON 中包含 base64 编码图片,供 OpenClaw 直接展示给用户

输出规范

output/{场景}_{平台名称}_{宽}x{高}_v{版本}.png

示例:

output/五一福利活动_微信公众号封面_900x383_v1.png
output/五一福利活动_抖音视频封面_1080x1920_v1.png
output/618大促_小红书笔记封面_1242x1660_v1.png

尺寸处理逻辑

图像模型要求宽高为 16 的倍数且总像素数不低于约 1MP。工具自动处理:

  1. 以目标尺寸为基准,等比例放大到满足最低像素预算
  2. 对齐到最近的 16 倍数
  3. 生成后微缩放至精确目标尺寸(缩放因子通常 ≥ 0.94,无视觉损失)

例如:目标 900×383 → 生成尺寸 1536×656 → 缩放至 900×383(比例差 < 1%)

Prompt 模式

模式触发条件行为
完整版(默认)不加 --extra-prompt保留原图所有视觉元素(角色/文字/图标/装饰),仅调整构图
纯净版--extra-prompt "不要带logo"仅保留角色和背景,去除文字/LOGO/装饰
添加元素--extra-prompt "加文字..."在保留原图基础上按指令添加新元素

AI 自检(可选)

添加 --verify 参数启用 GPT-4o 质量检查,检测文字裁切、元素完整性等问题。

自学习与反馈

每次生成后可通过 feedback 记录评分和意见,系统会累积品牌设计语言。

python scripts/generate_image.py --feedback "品牌名" 0 5 "配色准确,继续保持"

支持的平台规格

场景尺寸比例
微信公众号封面900×383900:383
公众号方形缩略图300×3001:1
朋友圈竖版海报1080×19209:16
朋友圈方版海报1080×10801:1
小红书封面1242×16603:4
小红书方版1080×10801:1
抖音封面1080×19209:16
微博横版1200×67516:9
微博方版1200×12001:1
微博竖版1200×15004:5
视频号封面1080×10801:1
B站封面1146×71716:10
知乎封面1080×10801:1
淘宝主图800×8001:1
快手封面1080×19209:16
Facebook 方版贴文1200×12001:1
Facebook 横版贴文1200×63040:21
Facebook 封面照片1200×628300:157
Facebook 快拍1080×19209:16
Instagram 方版贴文1200×12001:1
Instagram 竖版贴文630×120021:40
Instagram 快拍1080×19209:16
X (Twitter) 方版贴文1200×12001:1
X (Twitter) 横版贴文1200×9004:3
X (Twitter) 封面横幅1500×5003:1
X (Twitter) 信息流图片1600×90016:9
Pinterest 图钉1000×15002:3
Pinterest 方版图钉1000×10001:1
Pinterest Idea Pin1080×19209:16
LinkedIn 横版贴文1200×6271200:627
LinkedIn 方版贴文1080×10801:1
LinkedIn 公司封面1128×1911128:191

完整规格含安全区说明见 references/platform-specs.md

云端 OpenClaw 部署

当这个 skill 部署在云端 OpenClaw 时,用户通过会话交互:

用户 ──(上传参考图 + 文字需求)──→ OpenClaw Agent
                                      │
                         保存上传图片到临时目录
                                      │
                         调用 python generate_image.py \
                           -i <临时路径> -p wechat-cover -s "五一" --base64
                                      │
                         脚本输出 JSON(含 base64 图片)
                                      │
                         Agent 解析 JSON,将会话中的图片展示给用户
                                      │
用户 ←──(收到适配后的图片)──── OpenClaw Agent

输入流程

  1. 用户在会话中直接上传原始图片素材
  2. OpenClaw Agent 收到上传文件,保存到服务器临时目录
  3. Agent 调用 generate_image.py,将临时路径传入 --image-path
  4. 如果 OpenClaw 不支持文件上传,需要将图片先转存到可访问的 URL,或通过其他方式传入

输出流程

  1. 脚本生成图片后保存到本地,同时输出 ## Result JSON
  2. 普通模式(不加 --base64):JSON 只包含路径,需要 Agent 自行读取文件返回给用户
  3. 云端模式--base64):JSON 中每个成功结果包含 image_base64 字段,Agent 可直接用 data:image/png;base64,... 在会话中展示
  4. 建议云端调用始终加 --base64 参数

示例输出(--base64 模式)

{
  "tool": "image-assets-resize",
  "success": true,
  "total": 2,
  "ok": 2,
  "results": [
    {
      "platform": "wechat-cover",
      "output_path": "output/五一_微信公众号封面_900x383_v1.png",
      "success": true,
      "image_base64": "iVBORw0KGgo..."
    }
  ],
  "output_dir": "output",
  "scene": "五一"
}

配置文件位置:~/.content-marketing/config.json

{
  "backend": "gpt-image-2",
  "base_url": "https://api.openai.com/v1",
  "api_key_env": "OPENAI_API_KEY"
}
字段说明
backendgpt-image-2 / nano-banana-2 / nano-banana-pro
base_urlAPI 地址(可配置中转网关)
api_key_env环境变量名(推荐,避免密钥明文存储)
api_key密钥明文(不推荐,仅当无法使用环境变量时)

通过 --setup 交互式配置,或直接编辑 JSON 文件。

自定义平台规格

三种方式新增自定义规格:

1. 内联格式(即用即学)

-p "我的平台:宽x高"

首次使用自动保存,下次可直接用 key 调用。

2. 永久添加

--add-spec "平台名称" 宽度 高度

保存后永久可用,--list-custom 查看所有自定义规格。

3. 删除

--remove-spec custom_key

自定义规格存储在 ~/.content-marketing/custom_specs.json,可与他人共享复制。

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

74.46%
按下载量换算329

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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