S
SkillNav

nano-banana-pro-custom

by chenxchen

Generate or edit images using OpenAI-compatible API. Supports multi-image input, fine-tuned models, and multiple configuration sources (env vars, openclaw.json, config.json). Use when generating images, editing images, or composing multiple images with OpenAI-style image APIs.

3.7kDevOps未扫描2026年3月23日

安装

claude skill add --url github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/chenxchen/nano-banana-pro-custom

文档

Nano Banana Pro (OpenAI-Compatible Image Generation)

使用 OpenAI 兼容 API 生成或编辑图片，支持多图输入、微调模型和多源配置。

配置方式（优先级从高到低）

  1. 命令行参数 --base-url, --api-key, --model
  2. 环境变量 NANO_BASE_URL, NANO_API_KEY, NANO_MODEL
  3. openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json 中的 skills.entries.nano-banana-pro-custom
    • apiKey 字段用于配置 API Key
    • env 字段用于配置其他环境变量
  4. 技能 config.json {baseDir}/config.json

环境变量配置

bash
export NANO_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
export NANO_API_KEY="your-api-key"
export NANO_MODEL="gpt-image-1"

openclaw.json 配置

使用命令行设置（推荐）

bash
# 设置 API Key（特殊字段）
openclaw config set skills.entries.nano-banana-pro-custom.apiKey "sk-your-api-key"

# 设置 Base URL（env 字段）
openclaw config set skills.entries.nano-banana-pro-custom.env.NANO_BASE_URL "https://api.openai.com/v1"

# 设置模型（env 字段）
openclaw config set skills.entries.nano-banana-pro-custom.env.NANO_MODEL "gpt-image-1"

OpenRouter 示例

bash
# OpenRouter 配置
openclaw config set skills.entries.nano-banana-pro-custom.env.NANO_BASE_URL "https://openrouter.ai/api/v1"
openclaw config set skills.entries.nano-banana-pro-custom.env.NANO_MODEL "google/gemini-3.1-flash-image-preview"

手动编辑文件

也可以直接编辑 ~/.openclaw/openclaw.json：

json
{
  "skills": {
    "entries": {
      "nano-banana-pro-custom": {
        "apiKey": "sk-your-api-key",
        "env": {
          "NANO_BASE_URL": "https://openrouter.ai/api/v1",
          "NANO_MODEL": "google/gemini-3.1-flash-image-preview"
        }
      }
    }
  }
}

技能 config.json 配置

在技能目录下创建 config.json 文件：

bash
# 创建配置文件
cat > {baseDir}/config.json << 'EOF'
{
  "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
  "apiKey": "your-api-key",
  "model": "gpt-image-1"
}
EOF

配置文件内容示例：

json
{
  "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
  "apiKey": "your-api-key",
  "model": "gpt-image-1"
}

查看当前配置

bash
uv run {baseDir}/scripts/generate_image.py --show-config

快速开始

生成新图片

bash
uv run {baseDir}/scripts/generate_image.py \
    --prompt "一只宇航员猫在月球上" \
    --output "cat_astronaut.png"

编辑单张图片

bash
uv run {baseDir}/scripts/generate_image.py \
    --prompt "给这只猫加上一顶帽子" \
    --input cat.png \
    --output "cat_with_hat.png"

多图合成

bash
uv run {baseDir}/scripts/generate_image.py \
    --prompt "将这两张图片融合成一个场景" \
    --input img1.png \
    --input img2.png \
    --output "merged.png"

使用微调模型

bash
uv run {baseDir}/scripts/generate_image.py \
    --prompt "以我训练的风格画一辆车" \
    --output "car_custom.png" \
    --model "ft:image-model:my-finetuned-model"

参数说明

参数说明必需默认值
--prompt, -p图片描述/提示词✓-
--output, -o输出文件名✓-
--input, -i输入图片路径（可多次使用）✗-
--base-urlAPI 基础 URL配置优先-
--api-keyAPI 密钥配置优先-
--model模型名称配置优先gpt-image-1
--size, -s输出尺寸✗1024x1024
--quality, -q图片质量✗auto
--n生成数量(1-10)✗1
--response-format响应格式(url/b64_json)✗b64_json
--timeout请求超时(秒)✗120
--verbose, -v详细输出✗false
--show-config显示当前配置✗false

支持的尺寸

  • 1024x1024 - 正方形（默认）
  • 1792x1024 - 横向
  • 1024x1792 - 纵向
  • 1536x1024 - 横向（部分模型）
  • 1024x1536 - 纵向（部分模型）
  • auto - 自动选择

图片质量

  • low - 快速生成，较低质量
  • medium - 平衡速度和质量
  • high - 最高质量
  • auto - 自动选择（默认）

注意事项

  • 输出文件会自动保存为 PNG 格式
  • 生成的图片会自动添加 MEDIA: 标记以便 OpenClaw 自动附加到消息
  • 多图输入功能取决于 API 提供商的支持程度
  • 微调模型需先完成模型训练并获得模型 ID

示例服务商

此技能兼容任何 OpenAI 风格的图像 API：

故障排除

检查配置

bash
# 查看当前配置来源
uv run {baseDir}/scripts/generate_image.py --show-config

常见问题

  1. No base_url provided: 检查上述 4 种配置方式是否正确设置
  2. No api_key provided: 同上，确保 API Key 已配置
  3. 连接超时: 使用 --timeout 增加超时时间

相关 Skills

可观测性设计

by alirezarezvani

Universal
热门

面向生产系统规划可落地的可观测性体系，串起指标、日志、链路追踪与 SLI/SLO、错误预算、告警和仪表盘设计，适合搭建监控平台与优化故障响应。

✎ 把监控、日志、链路追踪串起来，帮助团队从设计阶段构建可观测性，排障更快、系统演进更稳。

DevOps
未扫描9.0k

资深开发运维

by alirezarezvani

Universal
热门

覆盖 CI/CD 流水线生成、Terraform 基建脚手架和自动化部署，适合在 AWS、GCP、Azure 上搭建云原生发布流程，管理 Docker/Kubernetes 基础设施并持续优化交付。

✎ 把CI/CD、基础设施即代码、容器与监控串成一条交付链，尤其适合AWS/GCP/Azure多云团队高效落地。

DevOps
未扫描9.0k

环境密钥管理

by alirezarezvani

Universal
热门

统一梳理dev/staging/prod的.env和密钥流程，自动生成.env.example、校验必填变量、扫描Git历史泄漏，并联动Vault、AWS SSM、1Password、Doppler完成轮换。

✎ 统一管理环境变量、密钥与配置，减少泄露和部署混乱，安全治理与团队协作一起做好，DevOps 场景很省心。

DevOps
未扫描9.0k

相关 MCP 服务

kubefwd

编辑精选

by txn2

热门

kubefwd 是让 AI 帮你批量转发 Kubernetes 服务到本地的开发神器。

✎ 微服务开发者最头疼的本地调试问题，它一键搞定——自动分配 IP 避免端口冲突，还能用自然语言查询状态。但依赖 AI 工作流，纯命令行爱好者可能觉得不够直接。

DevOps
4.1k

Cloudflare

编辑精选

by Cloudflare

热门

Cloudflare MCP Server 是让你用自然语言管理 Workers、KV 和 R2 等云资源的工具。

✎ 这个工具解决了开发者频繁切换控制台和文档的痛点，特别适合那些在 Cloudflare 上部署无服务器应用、需要快速调试或管理配置的团队。不过，由于它依赖多个子服务器，初次设置可能有点繁琐，建议先从 Workers Bindings 这类核心功能入手。

DevOps
3.6k

Terraform

编辑精选

by hashicorp

Terraform MCP Server 是让 AI 助手直接操作 Terraform Registry 和 HCP Terraform 的桥梁。

✎ 如果你经常在 Terraform 里翻文档找模块配置，这个服务器能省不少时间——直接问 Claude 就能生成准确的代码片段。最适合管理多云基础设施的团队，但注意它目前只适合本地使用，别在生产环境里暴露 HTTP 端点。

DevOps
1.3k

评论