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调用 ZenMux 中转平台的 openai/gpt-image-2 模型生成 AI 图片(文生图)。当用户要求"生成图片/画一张图/AI画图/做张图/文生图/出图",或需要把文字描述、提示词变成图片时,必须使用本技能,即使用户没明说"用 AI 生成"。流程为:设计提示词(确定主题/内容/主体元素/尺寸/清晰度,缺失项先用 AskUserQuestion 询问)→ 把完整提示词与参数展示给用户确认 → 确认后调用 scripts/generate_image.py 生成,保存到 AI_output 且文件名与内容相符 → 用视觉模型检查主体是否清晰无遮挡、文字是否完整 → 有问题告知用户,由用户决定是否重新生成。

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name: generate-image description: 调用 ZenMux 中转平台的 openai/gpt-image-2 模型生成 AI 图片(文生图)。当用户要求"生成图片/画一张图/AI画图/做张图/文生图/出图",或需要把文字描述、提示词变成图片时,必须使用本技能,即使用户没明说"用 AI 生成"。流程为:设计提示词(确定主题/内容/主体元素/尺寸/清晰度,缺失项先用 AskUserQuestion 询问)→ 把完整提示词与参数展示给用户确认 → 确认后调用 scripts/generate_image.py 生成,保存到 AI_output 且文件名与内容相符 → 用视觉模型检查主体是否清晰无遮挡、文字是否完整 → 有问题告知用户,由用户决定是否重新生成。

生成 AI 图片(ZenMux · openai/gpt-image-2)

用 ZenMux 中转平台的 gpt-image-2 模型把文字描述生成成图片,保存到 AI_output/,并做视觉质检。

关键约束(硬性)

  1. 模型固定 gpt-image-2,端点 POST https://zenmux.ai/api/v1/images/generations,认证 Authorization: Bearer $ZENMUX_API_KEY,base_url https://zenmux.ai/api/v1。
  2. API Key:从环境变量 ZENMUX_API_KEY 读取。若环境无此变量,先向用户索取,绝不硬编码 key。
  3. 生成一律走脚本 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/generate_image.py(参数化、含尺寸校验、JSON 输出)。主程序不自己拼 HTTP 请求。
  4. 返回是 b64_json:gpt-image-2 只返回 base64 图片、不返回 url,脚本自动解码落盘。
  5. 生成必须经用户确认:提示词与参数先展示给用户,确认后才调脚本。

工作流程

1. 明确需求(缺失项用 AskUserQuestion 询问)

需确定:

  • 内容 / 主题 / 主体元素:画什么、主体、风格、构图、色调、是否含文字。
  • 尺寸 size:默认 1024x1024。常用 1024x1024(方) / 1536x1024(横) / 1024x1536(竖) / auto;也支持任意 WIDTHxHEIGHT(宽高均被 16 整除、比例 1:3~3:1)。
  • 清晰度 quality:low/medium/high/auto,默认 auto;要高清选 high。
  • 输出格式 / 背景:png(默认)/jpeg/webp;需透明背景选 png 或 webp 并设 --background transparent。 用户未明确的,用 AskUserQuestion 一次性问清(尺寸、清晰度、是否透明背景),不要自行臆断。

2. 构建并展示提示词

  • 写出完整、具体、画面感强的提示词(主体 + 风格 + 构图 + 色调 + 细节)。AI 生图对"含文字"的指令要尽量给出确切的文字内容与位置。
  • 把提示词全文 + size/quality/格式 列给用户看,请其确认或修改后再生成。

3. 用户确认后,调用脚本生成

python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/generate_image.py \
  --prompt "<提示词>" \
  --size 1024x1024 --quality high \
  --output AI_output/<与内容相符的文件名>.png
  • 文件名必须与内容相符(如 暑假计划海报.png、弹簧振子示意图.png),放 AI_output/,路径用正斜杠;从项目根目录运行。
  • 脚本输出 JSON:{"ok":true,"path":...,"size":...,"usage":...} 或 {"ok":false,"error":...,"http_code":...,"retryable":...},据此判断成败。

4. 视觉质检(生成后必做)

用 Read 读取刚生成的图片(Read 支持图片并做视觉理解),重点检查:

  • 主体元素是否清晰,有无遮挡 / 变形 / 残缺;
  • 文字是否完整 —— AI 生图常出现"文字生成一半、缺笔画、乱码",务必逐字核对图中文字;
  • 整体是否符合提示词意图。

5. 反馈与重生成决策

  • 质检若发现问题(主体糊 / 遮挡 / 文字残缺 / 偏离提示词),如实告知用户具体问题,由用户决定是否重新生成(不擅自重生成)。
  • 重生成时可微调提示词或参数(如加强文字指令、换 size/quality)。

size / quality 速查

  • size:1024x1024(方) / 1536x1024(横) / 1024x1536(竖) / auto;任意 WxH 需 W、H 均被 16 整除、比例 1:3~3:1,最大 3840x2160(2560x1440 以上为实验性)。
  • quality:low(快/省) / medium / high(最清晰) / auto。

常见错误

  • HTTP 401/403:API Key 无效 / 欠费 / 配额用尽 → 请用户检查 Key 与余额。
  • HTTP 422/400 报 size:尺寸不合规 → 改用标准尺寸或确保被 16 整除。
  • HTTP 413:prompt 过长(>32000 字符)→ 精简提示词。
  • HTTP 429:限流 → 稍后重试。
  • 文字残缺 / 主体异常:调提示词重生成(需用户同意)。

参考资料

  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/generate_image.py —— 生成脚本(参数见 --help)。
  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/api-reference.md —— 完整 API 参数、size 规则、返回结构、错误码、计费。
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