面向 GPT Image 2 的图像生成/編輯技能，支援三種執行模式：Garden 本地直出、Host-Native 提示詞轉交、Advisor 顧問，涵蓋 18 大類、80+ 結構化模板。
此技能專為 GPT Image 2 設計，提供強大的圖像生成與編輯能力。它支援三種靈活的執行環境：(A) Garden 本地模式，透過 OpenAI 兼容 API 直接生成圖像並儲存至本地磁碟；(B) Host-Native 模式，將技能本身作為提示詞工程指引，渲染好的 prompt 交由宿主 Agent (如 Claude Code、Cursor) 內建的圖像工具進行繪圖；(C) Advisor 模式，當宿主無任何圖像生成能力時，退化為高品質的 prompt 顧問，提供結構化的提示詞建議。技能涵蓋 18 大類、80 多個結構化模板，應用場景包括海報設計、UI 介面、產品圖、資訊圖表、學術圖、技術架構圖、漫畫、頭像、流程圖、電影分鏡、IP 周邊及編輯工作流等。無論是獨立開發者還是團隊協作，都能透過此技能快速產出具專業水準的視覺內容。
npx skills add https://github.com/conardli/garden-skills/tree/main/skills/gpt-image-2Installed? Explore more 影像 skills: steipete/songsee, affaan-m/frontend-design, mattpocock/improve-codebase-architecture · View all 6 →
面向 GPT Image 2 的圖像生成/編輯技能。可在 3 種環境下使用：(A) Garden 本地模式，透過 OpenAI 兼容介面直接出圖並落盤；(B) Host-Native 模式，把本 Skill 當作提示詞工程指引，把渲染好的 prompt 交給宿主 Agent 自帶的圖像工具出圖；(C) Advisor 模式，宿主無任何圖像工具時退化為高品質 prompt 顧問。涵蓋 18 大類、80+ 個結構化模板，涵蓋海報 / UI / 產品 / 資訊圖 / 學術圖 / 技術架構圖 / 漫畫 / 頭像 / 流程板 / 電影分鏡 / IP 周邊 / 編輯工作流等場景。
This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.
面向本地知识库目录的检索和问答助手。核心流程：(1)分层索引导航 (2)遇到PDF/Excel时必须先读取references学习处理方法 (3)处理文件后再检索。按文件类型组合使用 grep、Read、pdfplumber、pandas 进行渐进式检索，避免整文件加载。用户问题涉及"从知识库目录回答问题/检索信息/查资料"时使用。
Build polished visual web artifacts with HTML/CSS/JavaScript/React: pages, dashboards, prototypes, slide decks, animations, UI mockups, and data visualizations. Use when the user wants a browser-rendered, interactive, or presentational front-end deliverable. Not for back-end, CLI, or non-visual coding tasks.
把一篇文章或口播稿，做成"看起来像视频"的点击驱动 16:9 网页演示，可选合成口播音频。流程：原始文章 → **一次产出**口播稿 + outline 开发计划 → 用户**一次对齐** 5 件事（稿子 / outline / 主题 / 素材 / 开发模式）→ 网页开发（逐章 / 顺序 / 并行）→ 可选音频合成（provider-agnostic：内置 MiniMax mmx-cli + OpenAI TTS，可换 ElevenLabs / edge-tts / Azure / 自带 TTS）。**outline 只规划节奏与信息密度，不规划动画** —— 动画由章节开发时按 PRINCIPLES + ANTI-AI 法则即时设计。每次点击推进口播稿的一个节拍，每一步独占整屏，进度条平时隐藏只在悬浮时出现。适用场景：用网页做视频（动态 PPT 但不像 PPT）、把口播稿 / 文章变成可交互的解说、为 B 站 / YouTube / 视频号录屏教程、做有电影感的产品 / talk demo。本 Skill 沉淀的是设计方法论 + 协作流程 —— 不绑定任何特定样式 / 字体 / 颜色 —— 因此能复用到任意主题与美学。
Generate spectrograms and feature-panel visualizations from audio with the songsee CLI.
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.
Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual HTML report, then grill through whichever one you pick.
Add documentation for a new AI provider — usage docs, env vars, Docker config, image resources.
Tests in real browsers via Chrome DevTools MCP. Use when building or debugging anything that runs in a browser. Use when you need to inspect the DOM, capture console errors, analyze network requests, profile performance, or verify visual output with real runtime data. Requires the chrome-devtools MCP server to be configured.
This skill should be used when the user wants to visualize data. It intelligently selects the most suitable chart type from 26 available options, extracts parameters based on detailed specifications, and generates a chart image using a JavaScript script.