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buzz-image

通过 BUZZ 网关使用 GPT Image 生成或编辑图像,并将结果保存到项目中。

buzz-image 是什么?

buzz-image 是一款基于 BUZZ 网关的 AI 图像技能,支持生成和编辑图像。它重用 Claude Code 自带的 BUZZ 密钥,无需额外安装或配置。技能内嵌了 Bash/PowerShell 脚本,用户可以通过简单的 CLI 参数(如 -p 提示词、-o 输出路径、-s 尺寸、-b 背景等)快速生成图标、Logo、OG 卡片、横幅、插图、UI 模型、照片、透明贴纸等多种视觉资产。同时支持通过 -r 参数传入参考图像进行编辑模式,包括重绘、换色、替换/移除背景、添加或修复元素等。系统会读取项目内已有的品牌资产(如 logo、icon、favicon),避免凭空编造。每次生成后,AI 会读取输出图像并向用户报告路径、模型、尺寸、参考图使用情况,并根据用户反馈进行迭代修改。技能支持多种模型自动选择,包括 gpt-image-2.5-sunburst,适用于需要高密度精准文本或参考图较多的场景。错误处理包括 API 密钥缺失、内容策略违规、余额不足、超时等,AI 不会擅自重试或更换模型。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/buzz77/buzz-image-skill/tree/HEAD/skills/buzz-image

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文档

buzz-image 是做什么的?

通过该 Claude Code 所连接的 BUZZ 网关,使用 GPT Image 生成和编辑图像。它直接复用 Claude Code 自身的 BUZZ 密钥,无需额外安装或配置。务请使用内置脚本——不要自行编写图像 API 调用,也不要查找或打印 API 密钥。

使用用户所用的语言回复。

运行脚本

务必传递 timeout: 600000(图像通常需要 30-90 秒;大图或高质量图像耗时更长)。

如果你有 Bash 工具,请使用它。 以下命令形式已获得预先批准:

bash ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/gen.sh -p "PROMPT" -o PATH [options]

否则使用 PowerShell 工具(常见于 Windows)。直接以脚本路径作为第一个词——无需 &,无需引号包裹路径,不要嵌套 powershell 进程,前后不要链接任何其他命令——以匹配预先批准的形式:

${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/gen.ps1 -Prompt "PROMPT" -Out PATH [-Size ..] [-Quality ..] [-Background ..] [-Format ..] [-N ..] [-Ref a.png,b.png] [-Mask m.png] [-Model ..]

如果 Claude Code 仍要求用户批准命令,这没关系——等待批准;切勿寻找变通方案。

选项值
-p图像描述(必需)。根据用户的请求自行编写。
-o输出路径。根据用途选择合适的路径(例如 public/favicon.png、assets/og.png);否则放在 generated/ 下。不会覆盖现有文件(会附加 -2、-3 …)。
-s精确的 WxH(任意尺寸,例如 32x32、1200x630)或 square / landscape / portrait / wide / tall / 2k / 4k。模型无法直接生成的尺寸会就近生成,然后在本地裁剪/缩放到精确尺寸。省略则让模型自行决定。
-btransparent 用于无背景的剪贴画/贴纸/图标(仅 png 或 webp);opaque;auto。
-qlow / medium / high / xhigh / max。除非用户要求或资产需要精细细节,否则省略。
-fpng(默认)/ jpeg / webp。
-n图像数量,默认为 1。
-r源/参考图像;可重复多次。任何 -r 都会切换到编辑模式。
--mask用于局部编辑的 PNG 蒙版(透明 = 重绘);需要配合 -r。
-m模型。省略则自动选择用户密钥可用的最佳模型。
--models列出该密钥可用的图像模型,不生成图像。

脚本输出一行 JSON。成功:{"ok":true,"model":..,"files":[..],"size":..,"generated_size":..,"resized":..,"seconds":..}。失败:{"ok":false,"code":..,"message":..}。

工作流程

  1. 理解请求:图像用于什么、放在哪里、需要渲染的精确文字、尺寸、透明度。如果缺少关键信息,问一个简短的问题;否则直接执行。
  2. 使用真实的参考,绝不凭空编造品牌资产。
    • 如果用户指定或附加了图像(“像这张截图一样”、“使用我们的 logo”、“匹配这种风格”),请将所有图像用 -r 传入。
    • 如果图像应展示或匹配用户的品牌/产品(logo、OG/社交卡片、横幅、favicon、应用图标、任何包含产品名称的内容),首先在项目中查找现有资产——例如 public/、assets/、static/、src/assets/、images/ 下名为 logo*、icon*、favicon*、brand*、og* 的文件,以及 HTML/manifest 中引用的 logo——然后将最佳匹配用 -r 传入,并在提示词中描述如何使用它们(“完全按原样使用参考图像中的 logo,不要重绘”)。
    • 如果找不到合适的素材,请向用户索要他们的 logo/参考,不要自行编造。仅在用户明确要求时设计新 logo。
    • 参考图像必须为 png、jpeg 或 webp 格式;如果 logo 仅以 SVG 格式存在,告知用户并请求 PNG 导出(或仅在用户同意的情况下放弃使用)。
  3. 编写提示词:根据用户的描述(以及项目背景,如品牌颜色)。保留用户的意图和精确文字;不要添加他们未要求的内容。除非用户要求,否则告诉模型不要包含第三方 logo、商标或品牌标识(模型喜欢用知名公司 logo 装饰技术图像)。
  4. 计数:除非用户要求更多张,否则生成 1 张。一次性生成超过 4 张前,请用户确认。
  5. 模型:除非用户指定,否则让脚本自动选择。告知用户使用了哪个模型。如果可用,建议在编辑、参考图密集或需要密集/精确文字时使用 gpt-image-2.5-sunburst;根据用户要求随时切换模型。
  6. 运行脚本。
  7. 检查结果:阅读每个输出图像。向用户报告:文件路径、模型、最终尺寸、使用了哪些参考图像,以及与请求不符的地方(拼写错误的文字、logo 被修改、布局错误、背景不透明等),并提出具体建议。不要自行重新生成——由用户决定。
  8. 展示:如果用户想查看,用系统查看器打开(macOS 用 open,Windows 用 start "" <file>,Linux 用 xdg-open)。
  9. 修改:按用户要求执行——调整提示词重新生成,或使用 -r <上一个文件> 编辑上一个结果。编辑时,使用 -s 传入源图像的尺寸,以使结果保持其尺寸(除非用户希望不同尺寸)。永远不要覆盖原始文件;应写入新文件。
  10. 除非用户要求,否则不要对生成的图像执行 git add。

错误(JSON 中的 code)

code告知用户 / 操作
not_buzz该 Claude Code 未连接到 BUZZ,因此 buzz-image 无法运行。停止。
no_keyClaude Code 配置中没有 API 密钥。停止。
no_image_model其密钥所在的组没有 GPT Image 模型;在 BUZZ 控制台(API 密钥页面)中更改密钥的组,以包含 gpt-image 模型。停止。
model_unavailable该模型对其密钥不可用;显示 available_models 并让其选择。
insufficient_balance余额过低;在 BUZZ 控制台中充值。停止。
content_policy转述消息;让用户决定如何重新表述。不要自行重新表述并重试。
timeout告知用户已超时。不要自动重试(图像可能已被计费);提供重试选项。
http_error / bad_args报告消息。修正自己的参数错误;不要循环。

不要在出错后自行切换模型或持续重试。

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