Agent skill

Ngs Amazon Image Studio

by binggandata in binggandata/bggg-skills

Generate Amazon and cross-border ecommerce product images from a product business card.

MITAuto-check passedResearch & Science

Install Ngs Amazon Image Studio

skills CLI
$ npx skills add binggandata/bggg-skills --skill ngs-amazon-image-studio -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install binggandata/bggg-skills ngs-amazon-image-studio --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/binggandata/bggg-skills.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/ngs-amazon-image-studio .claude/skills/ngs-amazon-image-studio && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
ngs-amazon-image-studio
GitHub stars
605
Token cost
~2.4k tokens
SKILL.md length
315 words
Files
17 (incl. scripts, references)
Skills in repo
13
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

Generate Amazon and cross-border ecommerce product images from a product business card.

  • Works in 6 steps: 白底图 white-background → 展示图 showcase → 卖点图 selling-point → …
  • The user asks for a white-background image
  • SKILL.md covers 目标, 强制执行顺序, 第一步:先收产品业务卡 and 第二步:再问用户生什么图和尺寸, plus 8 more sections
  • Runs Python scripts from its folder

What it does

Ngs Amazon Image Studio is an agent skill from binggandata/bggg-skills. Generate Amazon and cross-border ecommerce product images from a product business card. Use when the user asks for a white-background image, showcase image, selling-point image, hero image, detail image, lifestyle image, one or more ecommerce images, or a complete image set. Always collect the business card first, then confirm image types, output location, filenames, and the generation plan before creating images.

Its SKILL.md is about 2.4k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 19 other files, including scripts and reference files (for example `references/business-card.md`, `references/competitor-benchmark.md` and `references/creative-direction.md`).

It sits in Research & Science, covering Bioinformatics and E-commerce operations. The repository describes itself as: Open-source Codex skills from BGGG. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • The user asks for a white-background image
  • Selling-point image
  • Lifestyle image
  • More ecommerce images

Example prompts

  • “/ngs-amazon-image-studio”

Requirements

  • Python 3

Workflow steps

6 steps, taken from the first numbered list in SKILL.md.

  1. 白底图 white-background
  2. 展示图 showcase
  3. 卖点图 selling-point
  4. 英雄图 hero
  5. 细节图 detail
  6. 场景图 lifestyle

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 1034ee5. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Ships 2 files in scripts/ (Python), which the agent can run.

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Ngs Amazon Image Studio loads about 2.4k tokens when it runs, and up to ~38k if it reads all its reference files. Until then it costs about 110 tokens; SKILL.md has 315 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~110
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2.4k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~38k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); the scripts in this folder are not scanned.

SKILL.md

The full file from binggandata/bggg-skills at commit 1034ee5, republished under its MIT licence (© binggandata). 315 words, ~2,399 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/ngs-amazon-image-studio/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 16 other files; get the full folder from GitHub.
name
ngs-amazon-image-studio
description
Generate Amazon and cross-border ecommerce product images from a product business card. Use when the user asks for a white-background image, showcase image, selling-point image, hero image, detail image, lifestyle image, one or more ecommerce images, or a complete image set. Always collect the business card first, then confirm image types, output location, filenames, and the generation plan before creating images.

NGS Amazon Image Studio

目标

根据用户提交的产品业务卡,生成一张、多张或整套跨境电商商品图。只支持以下六类:

  1. 白底图 white-background
  2. 展示图 showcase
  3. 卖点图 selling-point
  4. 英雄图 hero
  5. 细节图 detail
  6. 场景图 lifestyle

整套模式默认包含以上六类各 1 张。用户未明确要求整套时,不得自行扩充为整套。

本 Skill 不负责 A+ 页面、不上传 Amazon 或其他电商后台,也不生成独立的尺寸图、成分图、模特图、HOW TO USE 图或使用对比图。尺寸、成分、人物和使用步骤只有在用户选定的六类图片确实需要时,作为画面内容处理,不作为独立图片入口。

强制执行顺序

严格按以下顺序推进,不得一开始同时抛出业务卡、图片选择和输出路径三个问题:

text
产品业务卡
  -> 用户选择生什么图并确认尺寸
  -> 用户指定或确认输出位置
  -> 建立产品事实锁与主控参考图
  -> 建立统一视觉概念与创意母题
  -> 输出逐图规划和文件名
  -> 用户明确确认
  -> 按规划逐张生图
  -> 质检、保存、回报文件路径

第一步:先收产品业务卡

首次触发时,先读取并使用 references/business-card.md。

  • 如果用户已经给出部分字段,整理已有信息,只追问缺失的必填项,不让用户重复填写。
  • 产品图、产品名、产品品类为必填。品类用于确定事实边界和输出目录命名。
  • 用户提供竞品链接、ASIN 或参考图时,按 references/competitor-benchmark.md 做受控拆解,产出竞品洞察卡并入统一视觉概念。
  • 用户给出存放提示词的多维表格或文档时,读取该记录中本产品对应类型的提示词字段,作为第八步的提示词来源。
  • 用户未提供任何参考时,不擅自决定:在第二步询问图片类型和尺寸时,必须同时询问要不要联网找参考。用户同意后,必须联网检索同品类优秀范例(Amazon 头部套图、A+ 模块、行业案例),逐个观察展示图、卖点图、英雄图、细节图、场景图分别怎么做,提炼洞察后再做统一视觉概念;联网结果不足时直接说明,不虚构范例。用户明确说不用找参考时,按品类常识和自主创意完成概念设计,并在规划说明中讲清概念来源。
  • 竞品与联网范例洞察只作用于展示图、卖点图、英雄图、细节图和场景图;白底主图不参考竞品和范例,只以产品事实和平台合规为准。
  • 其他字段允许留空。先根据产品品类、产品结构和本轮目标对业务卡做针对性增删,再只追问真正影响生图的字段。
  • 不得把同一张完整业务卡机械套给所有品类;护肤品、服装、电子产品、家居用品、宠物用品等应使用不同的补充字段。
  • 只有当用户后来选择的图片缺少必要信息时,才按需追问。
  • 此阶段只收业务卡,不询问输出路径,不开始生图。

第二步:再问用户生什么图和尺寸

业务卡的必填项齐全后,向用户说明可选的六类图片,并询问本次模式:

  • 单张:只生成 1 张指定类型。
  • 多张:只生成用户点名的类型和数量。
  • 整套:默认六类各 1 张,但允许用户删减、增减同类数量或调整顺序。

接受自然语言,例如“做一张白底图”“卖点图和细节图各一张”“生成整套”。不要强迫用户按编号回复。

询问图片类型时必须同时提醒尺寸:

  • 用户未指定时,白底图、展示图、卖点图和细节图默认生成 2000×2000 px、1:1;英雄图和场景图默认生成 2000×1500 px、4:3。
  • 用户可以让本轮全部图片使用同一尺寸,也可以为每张图分别指定尺寸。
  • 用户只说比例但没有说像素时,先给出建议像素并请用户确认;不要静默猜测。
  • 整套模式未指定尺寸时,英雄图和场景图默认 2000×1500 px、4:3,其余四类默认 2000×2000 px、1:1。

使用下面的话术,不得等到生成规划阶段才第一次说明默认尺寸:

这次想生成哪种图片?可以选择白底图、展示图、卖点图、英雄图、细节图、场景图,也可以选择多张或整套。请同时告诉我需要的图片尺寸;如果不指定,英雄图和场景图默认按 2000×1500 px、4:3 生成,其余类型默认按 2000×2000 px、1:1 生成。

用户此前没有提供任何竞品链接、ASIN、参考图或个人视觉想法时,必须在同一轮追问是否需要联网找参考:

你还没有给我对标参考。要不要我联网找同品类的优秀套图做参考?需要的话我会先拆解优秀范例再设计;不需要的话我按品类经验和统一视觉概念直接设计。

六类边界见 references/image-types.md。

第三步:确认输出位置和命名

图片类型确定后,询问用户希望图片生成后保存到哪里。

  • 用户指定目录:使用用户目录,并先展示准备创建的子目录和文件命名方案。
  • 用户没有指定或回复“你安排”:使用 references/output-naming.md 中的默认目录。
  • 同一产品的多张图必须按类型放入子文件夹(01-产品主图、02-展示图、03-卖点图、04-英雄图、05-细节图、06-场景图),不得混放在同一目录;规则见 references/output-naming.md。
  • 输出位置未确定前不得生图。
  • 目录名和每张图片文件名必须在生图前写入规划,让用户看得懂每张图将保存为什么。
  • 任何返工都必须增加版本号,禁止覆盖旧图。

第四步:建立产品事实锁和主控参考图

从业务卡和用户图片中锁定以下事实:

  • 产品外观、颜色、形状、结构和材质。
  • 标签、Logo、包装文字和品牌识别点。
  • 实际售卖数量、包装和订单内配件。
  • 用户明确提供的尺寸、容量、成分、功能和卖点证据。
  • 禁止出现的品牌、表达、元素和道具。

不得根据常识或参考图补造功能、尺寸、成分、认证、功效或配件。无法确认的信息标记为“缺失”,并调整画面,不得猜测。

生成展示图、卖点图、英雄图、细节图或场景图之前,必须有一张可以稳定锁定产品外观的主控参考图:

  • 用户已有清晰白底图:请用户确认后锁定。
  • 用户有清晰多角度产品图,但没有白底图:说明需要先建立白底主控图;获得用户同意后先生成、确认,再继续。
  • 完全没有产品图:停止生图,引导用户上传。
白底主图验收闸门
  • 本轮包含白底图以及任何副图时,在用户确认整套规划后必须先单独生成白底主图,展示给用户验收并明确等待回复。用户未确认白底图前,禁止生成展示图、卖点图、英雄图、细节图或场景图。
  • 用户确认白底图后,将该版本锁定为产品主控图。此后其余已规划类型由 Agent 连续生成、质检和保存,不逐张暂停请示用户;全部完成后再一次性展示整套结果,请用户统一决定。
  • 用户只生成单张白底图时,同样必须请用户验收。用户本轮不包含白底图但已有一张明确确认的白底主控图时,可直接使用现有主控图。

参考图只用于借鉴构图、色调、氛围和排版,不得改变产品真实外观,也不得带入竞品品牌。

事实锁只限制可核验的商品事实,不限制合理的商业创意。业务卡中的选填项留空时,不得因此退化为机械套模板,也不要为每个非事实型选择反复追问用户。目标人群假设、使用情绪、场景、环境道具、色彩、镜头语言、视觉隐喻、版式和营销文案,应由 Agent 结合品类、已确认卖点、目标站点和本轮图片任务主动补全;这些补全不得暗示未经证实的商品功能、认证、材质、数量或订单内容。

白底图唯一主体规则
  • 白底图默认只展示一个完整、组装好的售卖主体。杯盖、茶滤、密封圈、内胆等可拆或可见部件属于该主体的产品结构时,默认保持正确组装状态,不主动拆开、重复或并排陈列。
  • 只有用户明确要求展示配件,或商品本身就是必须同时展示才能准确表达售卖数量的多件套、组合装、套装包时,白底图才展示多个独立物件。
  • “订单内包含某个部件”不自动等于“白底图必须把该部件拆出来展示”。规划白底图时先判断它是独立售卖物、套装成员,还是完整主体的组成部件。
  • 无法判断时,优先采用唯一完整主体,并在规划中明确说明;不得为了展示结构而让画面看起来像额外赠送了一套配件。

第五步:建立统一视觉概念与创意母题

生成任何副图前,先读取并执行 references/creative-direction.md。整套图不能只是六个类型模板的拼接,必须先形成一套统一但不僵化的视觉概念。

同时结合 references/reference-image-techniques.md 的视觉锚点、参考图关系断言、双参考、排版基线和尺度参照物规则,用于控制跨图一致性和画面精致度。

统一视觉概念由自主创意与竞品/联网范例洞察融合生成;范例规律只用于校准信息架构和版式节奏,最终画面必须是本产品专属表达。

两条驱动路径,按用户是否提供参考分流:

  • 用户未提供参考(第二步也未要求联网找参考):提示词 = 元提示词原文(references/meta-prompts/,与飞书文档逐字一致)+ 统一视觉概念 + 业务卡。这是默认路径,不依赖竞品。

  • 用户提供了参考(ASIN、链接或参考图)或同意联网找参考:先按 references/competitor-benchmark.md 拆解,把竞品风格规律融入元提示词原文,再与统一视觉概念和业务卡合并。竞品只贡献风格规律,不替代元提示词结构。

  • Agent 在内部至少提出 3 个明显不同的创意方向,比较产品契合度、目标站点适用性、卖点表达力和套图延展性,再自主选择最强方向;默认不把全部内部草案暴露给用户。

  • 选中的统一视觉概念至少包含:目标人群假设、买家情绪价值、核心创意句、品牌气质、色彩系统、材质与环境语言、摄影与灯光语言、文案语气、贯穿套图的视觉母题。

  • 在逐图规划前必须把统一视觉概念冻结为“基础调性合同”,至少明确:整体明暗倾向、冷暖色调、主辅色、强调色、色彩分级、字体家族、文案语气和产品质感。基础调性合同只负责让整套图看起来属于同一品牌,不锁死每张图的具体场景、背景材质、人物、道具、机位、构图或光线方向。

  • 用户指定“运动白领”“自然科技”“专业温暖”等复合风格时,在整套规划中分配各图片承担的表达重点;不要求每张图同时塞入所有风格元素。英雄图和场景图可以承担人物与情绪,展示图建立产品性格,卖点图解释利益,细节图优先服从精密、干净、信息清晰的元提示词任务。

  • 白底图以事实准确和平台合规为优先,可以不继承副图的场景风格;展示图、卖点图、英雄图、细节图和场景图必须共享同一品牌世界,但每张承担不同叙事,不得重复同一种版式。

  • 用户没有提供目标用户、场景或视觉偏好时,Agent 应主动做有依据的商业假设并在规划中标记为“创意补全”,不因选填项为空而停在通用渐变背景、产品居中和左右文字的模板组合。

第六步:输出生成规划并等待确认

生图前先展示选中的统一视觉概念,再给出逐图规划表。每张图至少包含:

展示统一视觉概念时,必须先用一段话向用户说明:本轮的概念设计是什么、统一风格是什么、每张图在这个概念里扮演什么角色。

  • 用户提供了对标参考或个人想法时,必须说明概念中哪些来自用户输入、如何融合进统一风格。
  • 用户没有提供任何参考时,更要主动说明概念是怎么来的:品类常识、联网范例洞察和自主创意各自占了什么角色。
  • 不得只丢出逐图规划表而不讲概念设计;用户对概念提出异议时,先改概念再改规划。
项目必填内容
图片类型六类之一
商业任务这张图解决哪个买家问题
文案实际会出现在画面中的文字;无文字则写“无”
画面内容产品、包装、人物、道具和环境
构图与光线主体位置、镜头、留白和灯光
事实依据来自业务卡或哪张参考图
创意补全Agent 主动补充的人群、场景、道具、视觉隐喻或利益点表达
成图尺寸默认 2000×2000 px,1:1
输出文件名完整文件名,不只写类型

用户可以修改任何一项。只有用户明确回复“确认”“开始生成”或同等意思后,才可调用生图能力。

第七步:选择生图后端

按下面的优先级选择,不得反过来:

  1. 优先使用当前环境内置生图能力。 如果 Codex、ChatGPT 或当前 Agent 已提供 image_gen 或等效的内置图片生成工具,直接调用该能力。不得要求用户配置 API Key,也不得为了使用脚本而绕开内置能力。
  2. 内置能力确实不存在时才使用 API 兜底。 读取 references/image-backends.md,调用 scripts/generate_image.py。
  3. 内置工具只是暂时失败、网络超时或单次生成失败,不等于“不具备生图能力”。先按原工具的错误信息修正或重试;不要静默切换到可能收费的 API。
  4. 使用付费 API 前,展示提供商、模型和预计生成张数;如果用户本轮没有明确授权使用该 API,先取得确认。
  5. API Key 只从环境变量读取,禁止写入 SKILL.md、脚本、提示词、日志、文件名或最终回复。

第八步:按选定类型逐张生成

先读取创意方向规则 references/creative-direction.md 和统一提示词工程规则 references/prompt-engineering.md,再只读取本次选中类型对应的元提示词原文(完整版,与飞书文档《电商生图-元提示词工程》逐字一致),不要一次加载未选类型,也不要读取 references/prompts/ 下的旧简化骨架:

references/prompts/*.md 已废弃,仅作历史参考,禁止作为生图提示词来源。

生成副图前还要读取 references/reference-image-techniques.md,把视觉锚点、尺度参照物、排版基线和灯光规格并入每张提示词。

执行要求:

  1. 将已确认的产品主控图作为每张副图的产品参考。
  2. 第一张通过用户确认或 Agent 质检的副图可以锁定为“调性主控图”。从下一张副图开始,生图工具支持多参考图时,可同时附加产品主控图和调性主控图:前者只锁产品外观,后者只锁基础明暗、冷暖、品牌配色、色彩分级、字体与产品质感;禁止复制调性主控图的具体场景、背景材质、人物、道具和构图。
  3. 元提示词是「生图提示词生成器」,不是生图模板。 先读取上面对应类型的 references/meta-prompts/*.md 完整元提示词,把自己代入元提示词中“视觉策略师”的角色,按它的任务限制、输出规则、公式和参考范例,结合业务卡字段(商品白底图、商品品名、品牌名、商品特征、卖点热词、目标用户、负面词汇、生成语言、比例)、统一视觉概念和产品事实锁,产出针对本产品的一段全新生图提示词。产出物必须符合该类型元提示词的公式和必填字段,示例产品内容仅作格式参考,不得机械复用。用户提供了外部提示词来源(如存放提示词的多维表格记录)时,以该来源中本产品对应类型的提示词为准逐字使用,只补充参考图一致性断言、反向约束和输出尺寸。
  4. 生图时只使用第 3 步产出的那段生图提示词,不得把元提示词原文本身直接喂给生图模型,也不得把元提示词当骨架填空后直接生图。 元提示词的必填字段必须全部体现在产出物中,但产出物是针对本产品的完整可执行生图提示词。
  5. 不同品类要主动删除无关模块、补充影响真实性的模块。例如食品关注配料与包装数量,电子产品关注接口与兼容性,服装关注面料与穿着状态。
  6. 每张副图的提示词都必须同时带入产品事实锁、基础调性合同和本轮统一视觉概念。当前类型的元提示词对场景、布局、窗口、人物、构图和商业任务拥有优先权;基础调性合同只作为色彩与品牌气质覆盖层,不得把其他图片的具体场景机械复制进来。
  7. 将用户给出的产品特征翻译成买家利益和视觉故事,不得只把业务卡字段原样排版到画面上。
  8. 整套模式也要逐张生成和质检,不并行批量生成六张。
  9. 每张图生成后立即质检并保存,再进入下一张。
  10. 每个图片类型默认只生成 1 张初稿。初稿未通过用户验收或 Agent 质检时,只针对失败项修改,单个类型最多允许 2 次修改,总生成量最多 3 张;内部记录为“初稿、修改 1/2、修改 2/2”,对应版本上限通常为 v03。达到修改 2/2 仍未通过时必须停止该类型的生图,并在整套交付时汇报失败项;不得自行继续消耗生图次数。
  11. 英雄图、场景图和其他关键图也不得默认批量生成多个候选。只有用户明确要求多个候选,或用户在生图前批准的规划写明候选数量时,才可额外生成;额外候选是否计入修改次数按规划说明,未说明时计入。
  12. 除白底主图验收闸门外,副图生成过程中不逐张暂停等待用户决定。Agent 在单类型最多 3 张的上限内自行质检,继续完成其他规划类型,最后一次性向用户展示整套结果并请用户统一决定。
  13. 用户只要求提示词时,只输出对应提示词,不调用生图能力。

第九步:质检与保存

每张图至少检查:

  • 产品形状、颜色、结构、标签、数量和配件是否一致。
  • 是否出现不存在的功能、成分、认证、尺寸、效果或道具。
  • 文字拼写、语言、数值和可读性是否正确。
  • 产品是否被文字、人物或道具遮挡。
  • 是否符合所选图片类型的商业任务。
  • 成图像素、比例和安全边距是否符合规划。
  • 是否出现竞品品牌、水印或无关商品。
  • 副图之间是否属于同一个品牌世界,同时具有不同的构图和叙事任务。
  • 将当前副图与调性主控图缩小并排检查:整体明暗、冷暖倾向、品牌配色、强调色、字体家族和产品质感是否属于同一品牌。场景、背景材质、人物、道具和构图不同是允许且鼓励的,不得仅因场景不同判定失败。
  • 当前图是否优先完成了该类型元提示词规定的商业任务;若为了“统一风格”而重复其他图片的场景、台座、跑道、办公室或信息模块,导致画面杂乱或类型边界变弱,必须返工。
  • 用户指定的复合风格是否在整套图层面得到完整表达,并由不同图片分工承载;不要求每张图都同时出现全部风格证据。
  • 当前类型已经使用了几次修改机会;达到“修改 2/2”后,不得再自动返工或追加候选。
  • 是否出现“产品居中+左右文字+普通渐变背景”等机械模板重复,或只是把业务卡字段直接做成大字。
  • Agent 的创意补全是否提升了买家理解和情绪价值,同时没有越过商品事实边界。

不通过时只针对失败项返工,版本号递增且遵守单类型最多 3 张的总量上限。白底图通过后立即锁定为主控图;其余副图完成后按 references/output-naming.md 保存,并在整套全部完成后一次性向用户回报:

  • 输出目录绝对路径。
  • 每张最终图片的绝对路径和图片类型。
  • 哪个版本被确认,哪些字段仍为用户待核实项。

默认开场

当用户尚未提交业务卡时,直接使用下面的简洁开场,不提前问图片类型或输出路径:

我先了解产品。请把产品业务卡发给我;产品图、产品名和产品品类必填,其他信息不知道可以留空。业务卡确认后,我再问你这次要生成哪种图片,以及生成后保存到哪里。

© binggandata, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 16 other files (scripts, references) in ngs-amazon-image-studio of binggandata/bggg-skills.

  • SKILL.md
  • references/business-card.md
  • references/competitor-benchmark.md
  • references/creative-direction.md
  • references/image-backends.md
  • references/image-types.md
  • references/meta-prompts/01-white-background.md
  • references/meta-prompts/02-showcase.md
  • references/meta-prompts/03-selling-point.md
  • references/meta-prompts/04-hero.md
  • references/meta-prompts/05-detail.md
  • references/meta-prompts/06-lifestyle.md
  • references/output-naming.md
  • references/prompt-engineering.md
  • references/reference-image-techniques.md
  • scripts/generate_image.py
  • scripts/requirements-image-api.txt

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  • Bggg Data Amazon

    binggandata/bggg-skills

    Collect Amazon.com written product reviews at scale through Woot's public review AJAX route, retain every attempt and error log, reconcile partial runs, and normalize exact review text into…

    605 GitHub stars~1.4k tokensUpdated 1 mo ago
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  • Bggg Data Reddit

    binggandata/bggg-skills

    Collect auditable Reddit search results and full comment trees at scale, preserve the source JSON, and normalize posts and comments into analysis-ready JSONL.

    605 GitHub stars~1.2k tokensUpdated 1 mo ago
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  • Bggg Data X

    binggandata/bggg-skills

    Collect auditable public X/Twitter posts by controlling the user's already logged-in Chrome, searching X's rendered web interface, scrolling visible results, and extracting original post text and…

    605 GitHub stars~1.5k tokensUpdated 1 mo ago
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  • Bggg Tiktok Capcut

    binggandata/bggg-skills

    通用 CapCut 草稿生成与 AI 视频检查 skill。用于把本地 AI 视频套用现有 CapCut 草稿模板, 生成可在 CapCut 首页显示并可编辑的新草稿;也用于提取模板样式、验证草稿结构、抽帧检查 AI 痕迹、规划修复窗口和做本地 RIFE 补帧。

    605 GitHub stars~854 tokensUpdated 1 mo ago
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  • Bggg Tiktok Cut

    binggandata/bggg-skills

    用于把 AI 生成的视频、本地素材、口播素材或产品短片剪成可发布到 TikTok 的竖屏成片. An agent skill from binggandata/bggg-skills.

    605 GitHub stars~954 tokensUpdated 1 mo ago
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  • Bggg Tiktok Downloader

    binggandata/bggg-skills

    下载 TikTok 视频到本地。当用户给出 TikTok 单个视频链接、分享链接、视频链接文本、 TikTok 博主主页链接、@handle,并要求下载、保存、抓取、批量下载、下载博主作品、 下载指定数量或下载全部作品时,使用此 skill。优先用 yt-dlp,单视频下载失败时用 tikwm 兜底; 可选引用本地 TikTokDownloader 作为链接类型识别辅助。

    605 GitHub stars~494 tokensUpdated 1 mo ago
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Questions about Ngs Amazon Image Studio

What does Ngs Amazon Image Studio do?

Generate Amazon and cross-border ecommerce product images from a product business card. Ngs Amazon Image Studio is an agent skill from binggandata/bggg-skills. Generate Amazon and cross-border ecommerce product images from a product business card.

When should I use Ngs Amazon Image Studio?

Ngs Amazon Image Studio fits situations like: the user asks for a white-background image; selling-point image; lifestyle image; more ecommerce images.

How do I install Ngs Amazon Image Studio in Claude Code?

Run `npx skills add binggandata/bggg-skills --skill ngs-amazon-image-studio -a claude-code`. Or copy the skill folder (ngs-amazon-image-studio in binggandata/bggg-skills) into .claude/skills/ngs-amazon-image-studio in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Ngs Amazon Image Studio in Codex?

Run `npx skills add binggandata/bggg-skills --skill ngs-amazon-image-studio -a codex`. Or copy the skill folder (ngs-amazon-image-studio in binggandata/bggg-skills) into .agents/skills/ngs-amazon-image-studio in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Ngs Amazon Image Studio in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add binggandata/bggg-skills --skill ngs-amazon-image-studio -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/ngs-amazon-image-studio, .gemini/skills/ngs-amazon-image-studio, .github/skills/ngs-amazon-image-studio and .opencode/skills/ngs-amazon-image-studio in your project.

What does Ngs Amazon Image Studio need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Ngs Amazon Image Studio needs Python for the scripts in its folder. Our summary lists: Python 3.

Does Ngs Amazon Image Studio access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Ngs Amazon Image Studio safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. The check reads SKILL.md only: the scripts in the folder are not scanned, so read them before running anything.

What licence does Ngs Amazon Image Studio use?

Ngs Amazon Image Studio is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Ngs Amazon Image Studio use?

About 2.4k tokens (SKILL.md is roughly 9.6k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 36k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Ngs Amazon Image Studio?

Skills that share tags, products or a category with Ngs Amazon Image Studio: Mlsys Writing Style (brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills, 1.2k stars), Alphagenome Single Variant Analysis (google-deepmind/science-skills, 3.2k stars), 13C Metabolic Flux Analysis (K-Dense-AI/scientific-agent-skills, 48k stars) and Clinvar Database (google-deepmind/science-skills, 3.2k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Ngs Amazon Image Studio?

binggandata (a GitHub user) maintains it in binggandata/bggg-skills, which has 605 GitHub stars. The repository holds 13 skills in this directory. The repository was last updated on August 13, 2026.

Source: binggandata/bggg-skills on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.