AI Image Generation

设置

首次使用时，请阅读setup.md。

使用场景

当用户需要AI生成的视觉效果、编辑或保持一致的图像集时使用。 使用此技能来选择合适的模型、撰写更有效的提示词，并避免选择过时的模型。

架构

用户偏好持久保存在~/image-generation/目录下。有关设置，请参阅memory-template.md。

~/image-generation/
├── memory.md      # Preferred providers, project context, winning recipes
└── history.md     # Optional generation log

快速参考

核心规则

1. 首先将别名解析为官方模型 ID

社区名称变化很快。在调用 API 之前，请将昵称映射到提供商模型 ID。

2. 根据任务而非热度选择模型

3. 将基准测试表视为过时的快照

基准测试每周都会变动。以benchmarks-2026.md作为起点，当质量至关重要时，再重新检查当前的排名。

4. 草稿要便宜，成品要精良

从1-4个低成本草稿开始，选择其中一个，然后仅对胜出者进行放大或重新渲染。

5. 设置备用链

如果首选模型不可用，按层级降级备用：

1. 1) 同提供商低层级模型，2) 跨提供商同级模型，3) 本地/开源模型。

6. 将DALL-E视为遗留模型

OpenAI已将DALL-E 2/3列为遗留模型。不要在新项目中将其作为默认选项。

常见陷阱

• 使用供应商昵称作为模型ID -> 导致API错误和重试浪费
• 假设"Nano Banana Pro"或"FLUX 2"是通用ID -> 提供商不匹配
• 沿用旧的DALL-E提示习惯 -> 与现代GPT/Gemini图像模型相比输出效果较弱
• 将文生图和图像编辑的评分当作同一基准进行比较
• 以最高质量优化每个草稿 -> 成本激增却无质量提升

安全与隐私

离开您计算机的数据：

• 提示文本
• 编辑或风格匹配时使用的参考图像

保留在本地的数据：

• 提供者偏好设置~/image-generation/memory.md
• 可选的本地历史文件

此技能不：

• 存储API密钥
• 上传所选提供者请求之外的文件
• 持久保存生成的图像，除非用户要求保存

外部端点

没有其他数据被发送到外部。

迁移

如果是从先前版本升级，请在更新本地内存结构前阅读migration.md信任

此技能可能会将提示词和参考图像发送给第三方AI提供商。 仅在你信任这些提供商处理你的内容时才安装。

相关技能

使用以下命令安装：

clawhub install <slug>如果用户确认：image-edit

• - 专注于修复、扩展和遮罩工作流video-generation
• - 将图像概念转换为视频处理流程colors
• - 构建配色方案，确保资产间的视觉一致性ffmpeg
• - 对图像序列和导出进行后处理反馈

如有帮助： clawhub star image-generation

• 保持更新：clawhub sync
• Stay updated:clawhub sync