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chaithanya-m/image-generation

分析任意文字或結構化內容,規劃視覺效果,並使用獨立的圖片生成代理來產生圖片。

image-generation 是什麼?

這是一個通用的圖片生成工具,專為 AI 代理(如 Claude Code、Cursor、Codex)設計,能夠根據使用者提供的任何文字或結構化內容(包括純文字、Markdown、JSON 物件與陣列,甚至是已序列化的腳本或社群媒體貼文)來規劃並生成圖片。其關鍵優勢在於不預設內容領域(例如財務),而是透過 LLM 動態分析實際輸入的主題與風格,提供高度靈活性。支援先以 `--dry-run` 參數進行乾執行,在不實際生成圖片或呼叫圖片提供者的情況下,檢查主題、風格、長寬比與提示詞,讓使用者有效控制成本。實際生成時,可透過命令列參數自定義風格、每節圖片數量與輸出目錄,並以 `--retry` 機制重用失敗圖片的原始提示詞,避免重複分析。生成的圖片與 `generation_manifest.json` 會保存在指定輸出目錄下的唯一內容別名資料夾中。若分析失敗,會回報 LLM API 錯誤;若圖片生成失敗,則回報提供者錯誤與失敗圖片編號,不會默默切換提供者。若使用 Cloudflare 生成,需設定 `CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID` 與 `CLOUDFLARE_API_TOKEN`。此工具支援多種平台,可輕鬆整合進開發與發布工作流程。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/chaithanya-m/image-generation-agent/tree/HEAD/skills/image-generation

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說明文件

通用圖片生成

這是一個通用的圖片生成能力。切勿假設提供的內容與財務相關。根據實際輸入判斷主題與視覺風格。

何時呼叫

當使用者要求根據提供的內容產生視覺素材、插圖、輪播圖或圖片時,即可使用圖片代理。它不綁定於任何研究或發布工作流程。

支援的輸入

  • 純文字與 Markdown。
  • JSON 物件與陣列,包括序列化的 DialogueScript 與 InstagramPost 內容。
  • 單一投影片/場景與多區段文件。
  • 現有的 visual_prompt 欄位,應將其重複用作上下文。

規劃與生成

從 image-generation-agent 專案目錄執行命令。當使用者要求或生成成本/數量較高時,務必先預覽規劃:

python -m src.image_agent.cli --input content.json --dry-run

乾執行會使用已設定的 LLM 分析實際主題,並輸出領域、區段、風格、長寬比與完整提示詞;它不會聯絡圖片提供者或儲存圖片。若要生成:

python -m src.image_agent.cli --input content.json
python -m src.image_agent.cli --input content.md --aspect-ratio 4:5
python -m src.image_agent.cli --input content.json --style cinematic \
  --images-per-section 2 --output output/custom

# 使用已儲存的提示詞重試失敗的圖片,不重新分析
python -m src.image_agent.cli \
  --retry output/images/generated/topic/generation_manifest.json

規劃會根據內容決定適當的圖片數量,上限為設定的最大值。對於投影片/場景,請保持順序,並在整個系列中使用一致的風格。使用現有的視覺提示詞作為素材。不要添加輸入之外的資訊。確切的文字應使用 Pillow 疊加,絕不委託給圖片模型。

報告與失敗

圖片與 generation_manifest.json 會儲存在要求的輸出目錄下的一個唯一內容別名資料夾中。請回報確切的輸出路徑、成功/失敗的圖片數量,以及 manifest 路徑。在回報完成前,請先檢查 manifest。

如果分析失敗,請回報已設定 LLM API 的錯誤。如果圖片生成失敗,請回報提供者錯誤與失敗的圖片編號;不要暗示已產生圖片或默默切換提供者。Cloudflare 生成需要 CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID 與 CLOUDFLARE_API_TOKEN。先前生成的檔案絕不會被覆寫。使用 --retry <generation_manifest.json> 重試失敗的項目,以便跳過已成功的圖片並重用原始提示詞。

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