Notre avis
Cette compétence utilise l'API gpt-image-2 via un proxy CLI pour générer ou modifier des images à partir d'une description textuelle ou d'une image source.
Points forts
- Support de la génération et de l'édition d'images en un seul outil
- Détection automatique du type de tâche (texte vers image ou édition)
- Gestion flexible des paramètres comme la taille, la qualité et le format de sortie
- Calcul du timeout adapté à la complexité de l'image
Limites
- Nécessite une configuration API préalable et des tokens disponibles
- Ne fonctionne qu'avec l'API gpt-image-2 spécifique au proxy
- Les paramètres optionnels ne sont pas inférés par le script, seulement par le LLM
Utilisez cette compétence pour créer ou modifier rapidement des images directement depuis la ligne de commande ou via des requêtes en langage naturel.
Évitez cette compétence si vous avez besoin d'un éditeur d'images interactif ou si vous travaillez avec d'autres modèles de génération d'images non supportés.
Analyse de sécurité
SûrThe skill runs a Python script via Bash to call an image generation API. There are no destructive commands, no exfiltration, and no obfuscation. Bash usage is legitimate for environment setup and script execution.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
/figforge-gen generate a transparent background cat avatar, 1024x1024, png/figforge-gen change ./input.png to watercolor style, keep the subject, output webpname: figforge-gen description: Use when user requests image generation, image editing, text-to-image (文生图), image editing (改图), 修改图片, 编辑图片, "使用 gpt-image-2", or invokes /figforge-gen. Calls gpt-image-2 via CLIProxyAPI. argument-hint: <自然语言需求> allowed-tools: [Bash, Read]
figforge-gen
调用 CLIProxyAPI 上的 gpt-image-2 完成文生图与改图。支持自动触发与 /figforge-gen ... 手动调用。
资源
references/fields.md— 字段定义、自然语言映射、LLM 推断规则、timeout 规则(权威单一来源)references/api-config.md— API 配置优先级、原子性约束、预检流程scripts/figforge_gen.py— 接口调用脚本scripts/choose_python.sh— 探测可用 Python 3.11+
手动调用时需求即 $ARGUMENTS:
/figforge-gen 生成一张透明背景的猫咪头像,1024x1024,png
/figforge-gen 把 ./input.png 改成水彩风,保留主体,输出 webp
任务分类
- 文生图:
生成图片、文生图、画一张图、用 gpt-image-2 生成 - 改图:
修改图片、编辑图片、改图、把这张图改成...
同时出现图片来源(本地路径/URL/data URL)与修改意图 → 按改图处理。
必填字段与追问
缺字段时先问,不执行:
| 任务 | 缺什么 | 追问话术 |
|------|--------|----------|
| 文生图 | prompt | 请补充图片提示词,例如你想生成什么画面。 |
| 改图 | 图片来源 | 请提供要编辑的图片来源:1)本地路径 2)图片 URL / data URL |
| 改图 | prompt | 请补充修改要求,例如你想把图片改成什么效果。 |
字段提取
优先级:用户明确字段值 > 自然语言明确要求 > LLM 保守推断 > 脚本默认值。
完整映射表与推断规则见 references/fields.md。要点:
- 用途明显时(头像/壁纸/海报/banner/logo...)可保守推断
size、quality、background、output_format、n、input_fidelity - 信心不足 → 省略,使用脚本默认值,不要为可选字段反复追问
model、moderation、partial_images、output_compression默认不推断- 推断出的字段只作为接口参数,不要从原始 prompt 中删除对应语义
直接从终端调用 scripts/figforge_gen.py 时,脚本不会自己推断;只有通过本 skill 由 LLM 整理参数时才发生这些推断。
执行步骤
1. 确定 task_cwd 与输出目录
task_cwd = 用户当前打开的项目/工作区目录。不是 skill 安装目录、脚本目录、$CODEX_HOME、~/.codex/generated_images/。
默认输出目录 <task_cwd>/figforge-gen/。用户指定其他目录时,相对路径按 task_cwd 解析。
--out-dir 是本地保存参数,不进入 API payload。
2. 探测 Python
python_cmd=$(bash "<skill-dir>/scripts/choose_python.sh") || { echo "未找到可用 Python 3.11+"; exit 1; }
$python_cmd 可能含多个词(如 uv run --python 3.12 python)。在 zsh -lc 中使用时,先用 python_argv=(${=python_cmd}) 拆成 argv,再用 "${python_argv[@]}" 调用。
3. API 配置预检(每次会话首次调用前)
zsh -lc 'source ~/.zshrc >/dev/null 2>&1 || true; cd "<task-cwd>" || exit 1; python_cmd=$(bash "<skill-dir>/scripts/choose_python.sh") || { echo "未找到可用 Python 3.11+"; exit 1; }; python_argv=(${=python_cmd}); "${python_argv[@]}" "<skill-dir>/scripts/figforge_gen.py" --show-config'
只检查输出 JSON 的 ok、source、base_url、model、token_present。不要打印、读取、复制或拼接完整 token。
预检失败处理与配置原子性约束见 references/api-config.md。
4. 计算 timeout
按 references/fields.md 的 timeout 规则,根据 size × n 决定本次 Bash 工具调用的 timeout 参数:
- 单张基准:总像素 ≥ 8,000,000(4k 级) →
900000(15 分钟);其余 /auto/ 无法解析 →600000(10 分钟) - 实际
timeout = 单张基准 × n(脚本对n串行调用,必须按张累加) - 超过 Bash 工具上限时取上限即可
5. 调用脚本
文生图:
zsh -lc 'source ~/.zshrc >/dev/null 2>&1 || true; cd "<task-cwd>" || exit 1; python_cmd=$(bash "<skill-dir>/scripts/choose_python.sh") || { echo "未找到可用 Python 3.11+"; exit 1; }; python_argv=(${=python_cmd}); "${python_argv[@]}" "<skill-dir>/scripts/figforge_gen.py" --mode generate --prompt "..." --out-dir "<task-cwd>/figforge-gen"'
改图:加 --mode edit --image "..."(可选 --mask)。
按已提取字段附加可选参数:
--size --quality --background --output-format --n --moderation --output-compression --partial-images --input-fidelity --no-stream --model --api-base --api-key --api-key-env --config
--no-stream 仅在用户明确要求非流式或 Responses 端点不可用排查时使用。
结果输出
脚本成功返回 {"ok": true, "paths": [...], "used_params": {...}},向用户输出:
图片已生成, 图片路径: <路径>
实际使用的关键参数: model=..., size=..., quality=..., output_format=..., n=..., stream=..., out_dir=...
多张图片列出全部路径。
脚本失败返回 {"ok": false, "error": "..."},向用户输出:
生成失败: <简短错误原因>
注意事项
- 缺必填字段不要猜测
- 不要为可选字段做冗长说明
- 改图支持本地路径、URL、data URL
- 不要为接口添加未定义的自定义字段
- 调用完成后优先返回结果,不要输出多余解释
Ingénierie de Prompts
Data & IA
Bonnes pratiques et templates de prompt engineering pour maximiser les résultats IA.
Visualisation de Données
Data & IA
Génère des visualisations de données et graphiques adaptés à vos données.
Architecture RAG
Data & IA
Guide de configuration d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).