wuyoscar/GPT-Image2-Skill

解决的问题

此项目提供了一套完整的工具包，用于操作 GPT Image 2 和 2.5，简化了生成、编辑和逆向工程图像的流程。它通过精选的图库和专用工具，解决了为高质量 AI 图像生成编写精确提示词的困难，以及管理参考图像工作流程的复杂性。

运作方式

本项目包含三个主要组件：

• Prompt Gallery：包含 31 个类别、163 个编号条目的集合，提供经过验证的提示词和参考图像。
• Agent Skills：两项特定技能（gpt-image 和 get-prompt-from-image），可整合至 Claude Code、Codex 和 OpenClaw 等代理执行环境中，以处理图像生成/编辑与提示词提取。
• CLI：一个命令行界面，允许用户从文本生成图像、使用参考图像或遮罩（inpainting）编辑图像，并指定模型版本（例如 gpt-image-2.5-flare 或 gpt-image-2.5-sunburst）。

适用对象

专为设计师、工业设计师和 AI 艺术家设计，他们需要对图像生成进行精确控制，特别是那些使用参考图像进行布局或建筑剖面图设计的人，以及希望将图像生成功能直接整合到 AI 代理工作流程中的用户。

特色亮点

• 基于参考的生成：支持多参考编辑和基于遮罩的修复（inpainting），在改变风格或细节的同时保持布局锚点。
• 提示词提取：包含一项具备视觉能力的代理技能，可从参考图像中逆向工程出可重复使用的英文提示词。
• 模型多样性：支持多种 GPT Image 模型，包括 2.5 系列，以实现更高质量和精确的编辑。
• 丰富的图库：提供庞大且精选的提示词库，涵盖各种风格，包括技术插图和等距立体模型（isometric dioramas）。