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图像处理敏感数据github未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示

lovstudio%3aimage-creatorlovstudio%3a 图像创建者

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

1,307

周安装

55

GitHub Stars

45

下载量

458
CodexClaudeCursorGemini CLI

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

unknown

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:lovstudio%3aimage-creator(lovstudio%3a 图像创建者)
来源仓库:https://github.com/lovstudio/skills
仓库路径:skills/lovstudio%3Aimage-creator
安装命令:
npx skills add https://github.com/lovstudio/skills --skill lovstudio:image-creator
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/lovstudio/skills --skill lovstudio:image-creator

简介

lovstudio%3aimage-creator 用于辅助图像生成、图片编辑和视觉素材处理。

  • 适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景或调用图像工具。
  • 使用时需确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制。
  • 涉及人物、品牌或公开展示素材时,应核对授权与内容合规性。
  • 建议结合具体任务场景验证输出质量和适用边界。

SKILL.md

Image Creator — Multi-Mechanism Framework

Mechanism Selection

Choose the mechanism based on user intent:

MechanismWhen to UseOutput
end-to-endUser wants AI-generated artwork, photos, illustrationsPNG image
codeUser wants designed layouts (posters, cards, banners) with editable contentHTML file + PNG
promptUser wants a prompt for external model (Midjourney, nano-banana-pro, etc.)Text prompt

If the user doesn't specify, infer from context:

  • "生成一张猫的图片" → end-to-end
  • "做一张活动海报" → code
  • "帮我写一个 Midjourney prompt" → prompt

Mechanism 1: End-to-End (Gemini)

python3 ~/.claude/skills/lovstudio-image-creator/gen_image.py "PROMPT" [-o output.png] [-q low|medium|high] [--ascii]
  • Generates image directly via Gemini 3 Pro (through ZenMux)
  • Requires ZENMUX_API_KEY environment variable
  • First run auto-installs google-genai and Pillow via pip --user (no manual setup)
  • Display result with Read tool after generation

Mechanism 2: Code-Based Rendering

Step 1: Generate HTML

Write a single self-contained HTML file that includes all styles inline. Use:

  • React 19 via CDN (https://cdn.jsdelivr.net/npm/react@19/umd/react.production.min.js)
  • ReactDOM 19 via CDN
  • Tailwind CSS via CDN (https://cdn.tailwindcss.com)
  • Google Fonts via <link> for CJK: Noto Sans SC, Noto Serif SC

Template structure:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/react@19/umd/react.production.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/react-dom@19/umd/react-dom.production.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
  <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Noto+Sans+SC:wght@300;400;500;700;900&family=Noto+Serif+SC:wght@400;700&display=swap" rel="stylesheet">
  <script>
    tailwind.config = {
      theme: { extend: { /* custom theme */ } }
    }
  </script>
  <style>
    /* Reset & base styles */
    * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; }
    body { width: {{WIDTH}}px; height: {{HEIGHT}}px; overflow: hidden; }
  </style>
</head>
<body>
  <div id="root"></div>
  <script type="text/babel" data-type="module">
    // React component here
    function Poster() {
      return (/* JSX */);
    }
    ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root')).render(<Poster />);
  </script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@babel/standalone/babel.min.js"></script>
</body>
</html>

IMPORTANT: Babel standalone script MUST come AFTER the text/babel script block.

Step 2: Render to PNG

python3 ~/.claude/skills/lovstudio-image-creator/scripts/render_to_png.py \
  /path/to/poster.html \
  -o output.png \
  -W 1200 -H 630 \
  --scale 2

Common aspect ratios:

RatioDimensionsUse Case
16:91200×675Social media banner
4:31200×900Presentation
1:11080×1080Instagram post
9:161080×1920Story / mobile poster
3:4900×1200Portrait poster
A4794×1123Print poster (210mm×297mm @96dpi)

Step 3: Display & Iterate

  • Use Read to display the PNG
  • Open with open output.png on macOS
  • User can request edits → modify the HTML → re-render

Mechanism 3: Prompt Engineering

Generate optimized prompts for external models. Include:

  • Positive prompt: subject, style, lighting, quality tags
  • Negative prompt: common defects to avoid

Format output as copyable code block.

Reference Image Support

When user provides a reference image:

  • End-to-end: describe the style/composition in the prompt
  • Code: analyze the layout, colors, typography → replicate in HTML/CSS
  • Prompt: extract style keywords for the external model

Aspect Ratio

Always ask or infer the desired aspect ratio. Map to pixel dimensions using the table above.

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

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

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

Codex

33.74%
按下载量换算155

Claude

31.31%
按下载量换算143

Cursor

17.96%
按下载量换算82

Gemini CLI

9.84%
按下载量换算45

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。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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