技术鸭生图

Que fait 技术鸭生图 ?

Utilisez le programme Go de cette compétence pour générer et modifier des images. Le dossier entier se décompresse et s'utilise immédiatement, sans que l'utilisateur n'ait besoin de Python, Node.js ou Go, ni d'exécuter des commandes d'installation. Exécutez en utilisant le chemin absolu du programme ; ne supposez pas qu'il est dans le PATH.

Sélection du programme

Le dossier bin/ du paquet général contient les programmes pour les cinq plateformes. Lors du premier appel, choisissez le système et l'architecture CPU en fonction de l'environnement réel d'exécution de la commande ; WSL utilise le programme Linux. macOS/Linux peut utiliser uname -s et uname -m pour déterminer ; x86_64 correspond à amd64, arm64/aarch64 correspond à arm64.

Environnement d'exécution	Chemin relatif vers le programme dans ce dossier de compétence
Windows Intel/AMD x64	bin/jishuya-image-windows-amd64.exe
macOS Intel	bin/jishuya-image-darwin-amd64
macOS Apple Silicon	bin/jishuya-image-darwin-arm64
Linux x64	bin/jishuya-image-linux-amd64
Linux ARM64	bin/jishuya-image-linux-arm64

Sous Windows, vous pouvez interroger [System.Runtime.InteropServices.RuntimeInformation]::OSArchitecture. Les systèmes/architectures non listés indiquent l'absence du programme correspondant ; ne devinez pas la compatibilité. PowerShell utilise & "chemin absolu du programme" ; sous macOS/Linux, si la décompression n'a pas conservé les permissions d'exécution, exécutez chmod +x "chemin absolu du programme" pour le programme choisi. Le paquet macOS n'est pas signé/notarié par le développeur ; si le système l'intercepte, informez l'utilisateur de confirmer la source selon les instructions système, sans désactiver automatiquement la protection système.

Flux d'exécution

1. Lors de la première utilisation ou en cas d'erreur de configuration, exécutez doctor ; il interroge uniquement le modèle, ne génère pas d'images. Si la clé est configurée et la demande est claire, exécutez directement, sans reconfirmation pour chaque image. Si la clé est manquante, donnez la commande complète init que l'utilisateur peut exécuter dans son terminal local ; l'utilisateur peut également définir JISHUYA_IMAGE_API_KEY pour le processus hôte. Ne demandez pas à l'utilisateur de coller la clé dans la conversation, et n'attendez pas une entrée interactive en arrière-plan. Si une configuration ou une variable d'environnement existe déjà, utilisez-la directement ; init est une étape optionnelle pour enregistrer la configuration.
2. Pour un besoin clair de nouvelle image, utilisez generate ; pour une modification avec une image de référence ou "la précédente...", utilisez edit, en passant le chemin absolu de l'image locale fournie par l'utilisateur ou générée précédemment. Si l'image de référence réelle manque, déterminez d'abord son emplacement ; n'inventez pas de chemin.
3. Sélectionnez les paramètres selon les besoins ; si aucun nombre n'est spécifié, générez une image. Si aucun modèle n'est spécifié, utilisez le modèle configuré ; s'il n'y a pas de modèle configuré disponible, utilisez gpt-image-2 par défaut ; utilisez models pour voir les modèles visibles. Ne changez pas de modèle pour réessayer sans instruction.
4. Laissez la demande en cours s'exécuter jusqu'à la fin ; si l'hôte retourne une session d'exécution, continuez à attendre le même processus. Après succès, affichez l'image en fonction des chemins réels dans paths et indiquez son emplacement, tout en informant des exigences non satisfaites dans warnings ; en cas d'échec, vérifiez result.paths / result.partial_paths retournés, expliquez les résultats et erreurs existants.

La clé est d'abord lue dans JISHUYA_IMAGE_API_KEY, puis dans le fichier de configuration utilisateur géré par le programme. Le mode variable d'environnement peut être utilisé directement même sans répertoire de configuration utilisateur ; init nécessite toujours ce répertoire pour enregistrer la configuration. Ne lisez, n'affichez et ne copiez pas la clé du fichier de configuration. L'API est fixée à https://www.jishuya.net/v1. Si bin/ manque le programme correspondant, expliquez d'abord qu'une archive ZIP complète est nécessaire ; le simple téléchargement du code source ou la copie de SKILL.md ne contient pas l'exécutable, le point d'entrée de téléchargement se trouve dans README.md.

Le bac à sable de l'hôte doit permettre au programme de lire la configuration locale, d'écrire dans le répertoire de sortie spécifié et d'accéder à 技术鸭. En cas de refus de permission, demandez l'approbation selon la méthode fournie par l'hôte pour les permissions nécessaires à cette commande ; dans les environnements où l'approbation est interdite, expliquez le blocage et donnez la commande terminal locale. Ne fermez pas le bac à sable, n'assouplissez pas les ACL du fichier de clé et ne copiez pas la clé vous-même pour contourner les restrictions. Si l'utilisateur a déjà configuré la variable d'environnement pour le processus hôte, le programme peut l'utiliser directement, même si le fichier de configuration local n'est pas lisible.

Exemples de commandes

Remplacez PROGRAM ci-dessous par le chemin absolu du programme système actuel ; PowerShell utilise & "chemin complet" pour les chemins avec espaces.

PROGRAM generate --prompt "Un petit canard jaune assis près de la fenêtre" --output-dir "répertoire_du_projet/output/imagegen"
PROGRAM edit --image "chemin_absolu_image_originale.png" --prompt "Garder le sujet inchangé, changer l'arrière-plan en bleu" --output-dir "répertoire_du_projet/output/imagegen"
PROGRAM edit --image "image_référence1.png" --image "image_référence2.png" --prompt "Référence pour la composition de la première et les couleurs de la seconde"
PROGRAM generate --prompt "Image produit fond transparent" --background transparent
PROGRAM generate --model gpt-image-2.6-sunburst --prompt "Générer une véritable animation GIF : boule rouge se déplaçant de gauche à droite, boucle à 2 images, chaque image 200 ms, sortie fichier GIF" --format gif --frame-count 2 --frame-duration-ms 200
PROGRAM generate --help
PROGRAM edit --help

Les images normales utilisent par défaut PNG, 1024x1024 et qualité auto ; ajustez la taille, la qualité et le ratio selon les besoins. Si l'utilisateur demande une taille spécifique, indiquez-la également dans le prompt ainsi que le ratio hauteur/largeur, puis vérifiez l'image réelle après la génération. --output-dir privilégie le répertoire de sortie actuel de la tâche ; s'il est omis, écrit dans jishuya-output/ du répertoire de travail courant. Délai d'attente par défaut : 600 secondes.

Paramètres avancés et capacités de la plateforme

Testé le 2026-11-09 : gpt-image-2, gpt-image-2.6-sunburst, gpt-image-2.6-flare peuvent tous retourner du PNG ; l'édition avec image de référence, plusieurs références, deux sorties et PNG transparent ont des cas de succès. Sur 2.6 Sunburst/Flare, après une demande explicite d'animation GIF dans le prompt, des animations en boucle avec 2 images/200 ms et 4 images/120 ms ont été vérifiées. L'image finale en streaming de Flare a été validée, le client est compatible avec les événements de résultats de 技术鸭. Les limitations suivantes proviennent de tests sur le terrain de l'endpoint, et ne représentent pas les capacités du modèle lui-même :

• La demande par défaut 1024x1024 retourne souvent 1254x1254 ; spécifier à la fois dans le prompt et les paramètres 1536x1024 a un cas de succès, mais il faut vérifier la taille réelle.
• JPEG, WebP, SVG natif n'ont pas encore été validés ; même avec un prompt explicite, il arrive que du PNG soit retourné, ne vous fiez pas uniquement à l'extension pour juger du succès.
• L'image finale en streaming est disponible, mais les images d'aperçu intermédiaires demandées ne sont pas retournées ; le client le signale via warnings, ne prétendez pas avoir un aperçu en temps réel.
• Les demandes low/medium/high de Flare réussissent et le niveau de qualité retourné correspond ; xhigh/max retourne medium, ne prétendez pas que la génération a été faite à un niveau supérieur. Le client signalera les différences de taille et de qualité rapportées par la plateforme.
• Le mask modifie encore les pixels en dehors du masque. Le markup a un cas de succès après avoir ajouté la position en haut à gauche et les coordonnées dans le prompt, mais ne peut garantir une contrainte stricte de zone ou d'autres pixels inchangés.

Si l'utilisateur a besoin des capacités non validées ci-dessus, expliquez d'abord les limitations actuelles des tests ; ne présentez pas un résultat avec un format incorrect, une zone incorrecte ou seulement un code de sortie réussi comme répondant au besoin. La correspondance détaillée entre modèles et cas d'usage se trouve dans README.md. Les points d'entrée des paramètres sont conservés pour validation après réparation de l'endpoint.

• Paramètres généraux : --model, --size, --quality, --complexity, --count, --format, --background, --compression, --moderation. La qualité peut être auto/low/medium/high/xhigh/max, la sortie peut être png/jpeg/webp/gif/svg ; ce n'est que l'étendue des paramètres du client, se fier à ce que supporte réellement l'endpoint 技术鸭.
• Édition : répéter --image jusqu'à 16 images ; --mask et --markup sont mutuellement exclusifs et doivent être en PNG. La taille doit correspondre à celle de la première image de référence ; l'image d'annotation doit être un calque transparent indépendant. Le programme vérifie la signature des fichiers d'entrée, ne remplace pas la vérification de taille et de transparence de l'endpoint.
• GIF : en plus de --format gif, le prompt doit explicitement demander "générer une animation GIF", le contenu en mouvement, le nombre d'images et la durée par image ; le simple passage du paramètre de format a déjà retourné du PNG. --frame-count 2–16, --frame-duration-ms 20–2000 ; ne peut pas être utilisé avec mask, streaming ou taux de compression. Le programme rejette les GIF corrompus ou à une seule image, l'effet d'animation et le nombre/durée spécifiés doivent encore être vérifiés.
• SVG : une image à la fois, peut ajouter --svg-model et --svg-reasoning, ce dernier nécessite un modèle auteur ; ne peut pas être utilisé avec streaming ou taux de compression. L'édition SVG, SVG transparent, niveaux de qualité supplémentaires, etc. nécessitent des tests sur l'endpoint, ne promettez pas la disponibilité.
• SSE : --stream ou --partial-images 1–3. Le programme enregistre les images reçues au fur et à mesure des événements, retourne les chemins via JSON à la fin ; pas d'aperçu en temps réel dans la conversation. En cas d'interruption du streaming, conservez les fichiers déjà enregistrés.

La génération et l'édition consomment du crédit 技术鸭. En cas d'échec de la demande, de délai d'attente ou d'interruption du streaming, ne soumettez pas automatiquement à nouveau ; informez d'abord l'utilisateur et vérifiez les enregistrements de la plateforme. models réussi ne signifie pas que la fonction de génération d'images est validée. Pour la première utilisation, la configuration, la mise à niveau, la désactivation et la désinstallation, voir README.md. Le programme ne copie pas la compétence, ne réécrit pas les règles personnelles, et ne se met pas à jour automatiquement.