Agent skill

Linkfox Aigc Imagegen Product

by linkfox-ai in linkfox-ai/linkfox-skills

商品图生成(非服饰类)。支持单张或套图:白底主图、场景图、特写图、卖点版式图、A+详情页图。单张单类型直接出图;多张多类型自动编排规划。用户说"做套图""做白底图""做场景图""做卖点图""做A+图""做特写图"时触发。纯图片编辑操作走 linkfox-aigc-imagegen。

MITAuto-check passedMedia & Creative

Install Linkfox Aigc Imagegen Product

skills CLI
$ npx skills add linkfox-ai/linkfox-skills --skill linkfox-aigc-imagegen-product -a claude-code

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

GitHub CLI
$ gh skill install linkfox-ai/linkfox-skills linkfox-aigc-imagegen-product --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/linkfox-ai/linkfox-skills.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/skills/linkfox-aigc-imagegen-product .claude/skills/linkfox-aigc-imagegen-product && 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
linkfox-aigc-imagegen-product
GitHub stars
107
Token cost
~2.9k tokens
SKILL.md length
948 words
Files
42 (incl. scripts, references)
Skills in repo
177
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

商品图生成(非服饰类)。支持单张或套图:白底主图、场景图、特写图、卖点版式图、A+详情页图。单张单类型直接出图;多张多类型自动编排规划。用户说"做套图""做白底图""做场景图""做卖点图""做A+图""做特写图"时触发。纯图片编辑操作走 linkfox-aigc-imagegen。

  • Works in 7 steps: 解析 stdout 的 Saved full response: ["..."]… → 在对话回复正文里追加 markdown 内联块 → 类型中文名对照:SCENE→场景图 / CLOSE_UP→特写图 /… → …
  • Tasks that involve Image generation
  • SKILL.md covers 入口路由, 类型路由表, 不适用 and 共享流水线, plus 7 more sections
  • Calls python and jq; needs LINKFOX_AGENT_API_KEY and LINKFOXAGENT_API_KEY

What it does

Linkfox Aigc Imagegen Product is an agent skill from linkfox-ai/linkfox-skills. 商品图生成(非服饰类)。支持单张或套图:白底主图、场景图、特写图、卖点版式图、A+详情页图。单张单类型直接出图;多张多类型自动编排规划。用户说"做套图""做白底图""做场景图""做卖点图""做A+图""做特写图"时触发。纯图片编辑操作走 linkfox-aigc-imagegen。

Its SKILL.md is about 2.9k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 46 other files, including scripts and reference files (for example `references/maintainer/collection/README.md`, `references/maintainer/collection/S0-scene-routing.md` and `references/maintainer/collection/S1-content-reasoning.md`).

It sits in Media & Creative, covering Image generation. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • Tasks that involve Image generation

Example prompts

  • “/linkfox-aigc-imagegen-product”

Requirements

  • Python 3

Workflow steps

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

  1. 解析 stdout 的 Saved full response: ["..."] 取本地路径(成功时 1 张)
  2. 在对话回复正文里追加 markdown 内联块
  3. 类型中文名对照:SCENE→场景图 / CLOSE_UP→特写图 / SELLING_POINT→卖点图 / WHITE_BG→白底图 / PREMIUM_APLUS→高级A+图 / STANDARD_APLUS→普通A+图 / PHONE_APLUS→手机A+图
  4. 禁止把 Saved full response: [...] / Saved full response: 协议原文复述进对话回复——它是 skill ↔ bridge 内部协议行,复述会让用户看到裸露的 JSON 数组路径(即"协议行裸露"故障);只读它取路径,不抄字面
  5. 禁止自行 echo 一遍 Saved full response: 字面让 bridge 再渲染——bridge 路径 A 的「任务产出」资源卡是 imagegen Bash stdout 自动触发的,agent 不要手动复制
  6. 双重渲染(markdown 内联图 + bridge「任务产出」资源卡同时呈现)是当前协议下的预期行为,不算故障
  7. 失败情形(stdout 是 Saved full response: .json 单文件)按本 SKILL.md「错误处理与失败护栏」如实告知,不追加内联图

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 38fef04. 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 1 file in scripts/, which the agent can run.

    Shell commands in SKILL.md call:

    • python
    • jq

    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 these keys or tokens, usually read from environment variables:

    • LINKFOX_AGENT_API_KEY
    • LINKFOXAGENT_API_KEY

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

Context cost

Linkfox Aigc Imagegen Product loads about 2.9k tokens when it runs, and up to ~26k if it reads all its reference files. Until then it costs about 43 tokens; SKILL.md has 948 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~43
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2.9k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~26k

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 linkfox-ai/linkfox-skills at commit 38fef04, republished under its MIT licence (© linkfox-ai). 948 words, ~2,919 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/linkfox-aigc-imagegen-product/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 41 other files; get the full folder from GitHub.
name
linkfox-aigc-imagegen-product
description
商品图生成(非服饰类)。支持单张或套图:白底主图、场景图、特写图、卖点版式图、A+详情页图。单张单类型直接出图;多张多类型自动编排规划。用户说"做套图""做白底图""做场景图""做卖点图""做A+图""做特写图"时触发。纯图片编辑操作走 linkfox-aigc-imagegen。

商品图生成

统一入口:非服饰类商品(美妆、数码、家居、食品等)的全类型电商出图能力。单张直出 & 套图编排都从这一个 skill 进入。

入口路由

条件路径操作
只要一张特定类型的图(如"做一张白底图")单张直出确定 type → Read 对应 references/types/<type>.md → 执行共享流水线
要多张 / 多类型 / 套图(如"做一套图""出5张图")套图编排Read references/runtime/00-index.md → 按步 Read 01-plan / 02-confirm → 调 scripts/run_collection_pipeline.py 三阶段(plan / dispatch / summary,agent 顺序发 3 个 Bash;dispatch 在 skill 层用 ThreadPoolExecutor 并发跑 scripts/run_one_task.py,agent 自己不并发;禁止 Read maintainer/collection/ 或套图阶段 Read types/*.md)

类型路由表

type名称与卖点关联是否有画面描述默认比例详情 reference
WHITE_BG白底图否否1:1references/types/white-bg.md
SCENE场景图是是1:1references/types/scene.md
CLOSE_UP特写图是是1:1references/types/close-up.md
SELLING_POINT卖点图是是1:1references/types/selling-point.md
PREMIUM_APLUS高级A+图是是1464:600references/types/aplus.md
STANDARD_APLUS普通A+图是是970:600references/types/aplus.md
PHONE_APLUS手机A+图是是600:450references/types/aplus.md

确定 type 后,必须 Read 对应的 type reference 文件获取该类型的步骤 2 差异逻辑和提示词模板,禁止跳过。

不适用

  • 服饰 / 模特类图片(上装/下装/连衣裙/外套/鞋帽等)→ 走 linkfox-aigc-imagegen-cloth 系列。
  • 纯图片编辑操作(换背景、去水印、换角度等已有明确创意方向的操作)→ 走 linkfox-aigc-imagegen。
  • 纯文字生成 → linkfox-aigc-textgen。
  • 视频生成 → linkfox-aigc-videogen。

共享流水线

所有类型都走同一条 3 步流水线,差异部分由各 type reference 定义。

步骤 1:校验图片 URL 可访问性(所有类型通用)
  • 输入:imageUrls
  • 空数组护栏(强制):若 imageUrls 为空数组 / 缺失 / 全部无效,立即停止,不得带空图调下游。优先从上下文(用户本轮/历史上传的原始图片路径)补齐;仍无法补齐时如实向用户报错并请求重新上传,禁止带空 imageUrls 继续执行。
  • 操作:逐项检查 imageUrls 中的值(保持原顺序):已是公开 URL(http/https 开头)→ 直接透传;本地文件路径(非 http/https)→ 调 linkfox-file-upload 上传获得公开 URL 后替换。
  • 输出:imageUrls(全部为公开可访问的 HTTPS URL)
步骤 2:构造最终 prompt(差异部分见各 type reference)

各类型的步骤 2 逻辑不同(是否调 textgen、用哪个模型、是否做敏感词规避等),详见已 Read 的 references/types/<type>.md。

白底图静态直出约束(WHITE_BG):用 scripts/build_imagegen_prompt.py --type WHITE_BG 构建 imagegen 参数文件,脚本会自动从 references/types/white-bg.md 的 text 代码块提取白底图静态正文作为最终 prompt。正文较长,一律交脚本读取,不要手动复制或经 shell 变量传递。

textgen 链式调用约束(适用于除白底图外的所有类型):凡需调 linkfox-aigc-textgen 的类型,必须使用本 skill 的 build_textgen_params.py 辅助脚本构建 textgen 参数文件(脚本自动完成模板读取、占位符填充、模型/thinkingLevel 设置、敏感词规避指令追加),然后按 textgen SKILL.md 的链式调用方式执行。

套图强制走 pipeline 三阶段:套图路径用 scripts/run_collection_pipeline.py 跑 plan / dispatch / summary 三阶段,agent 按顺序发 3 个 Bash;并发由 skill 层 dispatch 用 ThreadPoolExecutor 完成,agent 自己不并发:

  1. --phase plan 写 image-plan.json / collection-state.json,stdout 直接打 markdown 表格 + 1 行 status JSON(含 specs[] / run_one_task_script / state_file / total)
  2. 用户确认后,agent 只发 1 个 dispatch Bash:python <本skill根>/scripts/run_collection_pipeline.py --phase dispatch --state <state_file>;dispatch 内部用 ThreadPoolExecutor 并发跑 run_one_task.py --index 1..N,每个子任务落 task-result-<id>.json 片段;dispatch 自身 stdout 不 emit Saved full response,仅末尾 1 行 {"status":"dispatch_complete",...} 供 agent 内部解析(这条 Bash 不渲染图,是正常的)
  3. --phase summary --state <state_file> 读片段 → stdout 打末尾 markdown 明细(每张成功图自带 ![label](abs_path) 内联引用,前端 markdown 渲染器据此渲染整组图)+ 1 行 status JSON;同时合并写 collection-asset-manifest.json

禁止 Agent 手工 S1 或 Read S0~S3 全文;禁止用户确认后自己拆 N 个 Bash 跑 run_one_task.py(旧协议;现在并发已在 skill 层完成,自己并发只会重复出图);禁止转发 summary markdown 时把 ![]() 行剥掉(整组图就靠这些行渲染);禁止在 summary 之外另贴 Saved full response: [...](与 markdown ![]() 双重渲染)。下方 bash 单步链路仅适用于单张直出。

路径铁律:本链路横跨两个 skill 目录(构参脚本属本 skill,生文与注参脚本属 linkfox-aigc-textgen),当前工作目录不固定,所有脚本一律用绝对路径调用,不要用裸 scripts/... 相对路径(相对路径会指向错误目录导致执行失败)。其中 <本skill根目录> = 本 SKILL.md 所在目录的绝对路径;<textgen根目录> 通过 skill:linkfox-aigc-textgen 解析其 SKILL.md 所在目录的绝对路径取得。

  1. 构参(本 skill):python <本skill根目录>/scripts/build_textgen_params.py --type <TYPE> ... --out <textgen_params.json>
  2. 生文(textgen skill):PROMPT=$(python <textgen根目录>/scripts/aigc_textgen.py --stdin --content-only < <textgen_params.json>) —— --content-only 输出单行 content 捕获进变量(换行压平为 ⏎、下游自动还原的机制见 textgen SKILL.md)。
  3. 注参(步骤 3,用 jq 内联):用 jq 把 $PROMPT 内联拼进下游 imagegen 参数 JSON,再交 linkfox-aigc-imagegen 出图。
    bash
    PROMPT=$(python <textgen根目录>/scripts/aigc_textgen.py --stdin --content-only < <textgen_params.json>)
    PARAMS=$(jq -nc --arg p "$PROMPT" --argjson imgs '<步骤1的URL JSON数组>' \
      '{prompt:$p, imageUrls:$imgs, provider:"<provider>", outputNum:1, aspectRatio:"<ratio>", resolution:"<resolution>"}')
    # 然后按 linkfox-aigc-imagegen SKILL.md 的调用方式把 $PARAMS 传入出图

禁止手动用 Write 工具构造 textgen 参数文件(必须经 build_textgen_params.py)、用 jq -r 抽取原始 content(会重新引入真实换行符破坏拼接)、或直接写 Python 调 API 绕过此链路。

步骤 3:调 linkfox-aigc-imagegen 出图(所有类型通用)
  • 输入:步骤 2 的 prompt、步骤 1 的 imageUrls、ratio、resolution、provider
  • 操作:Read skill:linkfox-aigc-imagegen 的 SKILL.md,按其调用方式执行出图脚本。传入参数:
    • prompt:步骤 2 产出的最终 prompt
    • imageUrls:步骤 1 的全部图片 URL
    • provider:入参指定的模型(默认 BANANA_PRO)
    • aspectRatio:ratio 原样透传
    • resolution:原样透传
    • outputNum:1
  • 输出:图片(Saved full response: 后的本地路径)
  • 单张直出交付(按类型):本 skill 单张直出场景按 references/runtime/03-deliver.md §3.1 走,agent 在 imagegen Bash 完成后必须:
    1. 解析 stdout 的 Saved full response: ["..."] 取本地路径(成功时 1 张)

    2. 在对话回复正文里追加 markdown 内联块:

      markdown
      - 第 1 张 · <类型中文名>
        ![<类型中文名>](<abs_path>)
    3. 类型中文名对照:SCENE→场景图 / CLOSE_UP→特写图 / SELLING_POINT→卖点图 / WHITE_BG→白底图 / PREMIUM_APLUS→高级A+图 / STANDARD_APLUS→普通A+图 / PHONE_APLUS→手机A+图

    4. 禁止把 Saved full response: [...] / Saved full response: <json路径> 协议原文复述进对话回复——它是 skill ↔ bridge 内部协议行,复述会让用户看到裸露的 JSON 数组路径(即"协议行裸露"故障);只读它取路径,不抄字面

    5. 禁止自行 echo 一遍 Saved full response: 字面让 bridge 再渲染——bridge 路径 A 的「任务产出」资源卡是 imagegen Bash stdout 自动触发的,agent 不要手动复制

    6. 双重渲染(markdown 内联图 + bridge「任务产出」资源卡同时呈现)是当前协议下的预期行为,不算故障

    7. 失败情形(stdout 是 Saved full response: <data 路径>.json 单文件)按本 SKILL.md「错误处理与失败护栏」如实告知,不追加内联图

中间产物落盘(强制)

所有要跨步骤复用或交付的文件一律落到会话目录 <cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/{data|media}/(协议见仓库 CLAUDE.md「输出文件位置」)。

产物类型目录获取方式
品牌基因 JSONdata/linkfox-aigc-imagegen-brand-gene-extract 的 save_brand_gene.py
套图规划 image-plan.jsondata/S2 确认后 scripts/save_image_plan.py 逐条追加落盘
imageUrls 数组data/步骤 1 校验后 Write 到 $DATADIR/image-urls.json(通常很小)
task-result-*.jsondata/每个 run_one_task.py 完成后落盘的任务结果片段,summary phase 读后汇总末尾 markdown + asset manifest
collection-asset-manifest.jsondata/summary phase 自动从 task-result 片段中合并 assets[] 写出,记录每张结果图的 src、slot、type、label,供 Listing HTML 合并重渲染
单张构参 JSON(textgen/imagegen 入参)data/build_textgen_params.py / build_imagegen_prompt.py 的 --out(仅单张直出场景)
结果图media/linkfox-aigc-imagegen 脚本自动落盘

DATADIR=$(python <brand-gene根目录>/scripts/save_brand_gene.py --datadir);下游 --brand-gene-file 指向 S1 落盘的品牌基因绝对路径。

Show full SKILL.md (351 more words)Show less

下游 skill 调用约定

本 skill 依赖下表两个下游 skill,按文档化方式调用:先 Read 对方 SKILL.md 了解其调用方式,单张直出按步骤 2/3 的链式命令、套图按 scripts/run_collection_pipeline.py + scripts/run_one_task.py 编排——两者都按文档以绝对路径调用下游官方脚本(这是允许的)。本 skill 自带的 build_textgen_params.py / build_imagegen_prompt.py / run_collection_pipeline.py / run_one_task.py 等是参数构建与编排辅助脚本,可直接运行。脱离上述文档化链路自行拼调用、或直连下游 HTTP API 才是不允许的。

下游 skill用途调用时机
linkfox-aigc-imagegenAI 生图步骤 3(所有类型)
linkfox-aigc-textgen提示词改写步骤 2(除白底图外的所有类型)

调用方式:Read skill:<skill-name> 的 SKILL.md,按其中的调用方式章节执行。

共享输入参数

以下参数为所有类型通用(类型特有参数见各 type reference):

参数类型默认说明
imageUrlsstring[]必填商品参考图 URL。步骤 1 会校验可访问性
ratiostring随类型图片比例,原样透传给 imagegen 的 aspectRatio
resolutionstring2K分辨率,2K / 4K
providerstring—生图模型(BANANA_PRO / GPT_2_IMAGE / BANANA_2 / AIDRAW_EDIT / WAN2_7);未传入时用 AskUserQuestion 让用户从上述 5 个模型中选择

错误处理与失败护栏

linkfox-aigc-imagegen skill 对业务失败也返回 exit 0(不是非零退出),所以不能靠命令退出码判断成败,必须解析 stdout。

1. 怎么判一次调用成败

  • 成功:stdout 含 Saved full response: ["xxx.png", ...](JSON 数组路径)→ 图片已落盘 media/,取路径展示。
  • 失败:stdout 含 Saved full response: xxx.json(单个 JSON 文件路径,非数组)→ 无图片产物,需读该 JSON 查看错误详情(errcode/errmsg/error)。

2. 失败怎么处理(按类型分流)

失败类型判断依据处理
参数非法errmsg/errorMsg 指向 provider、aspectRatio、resolution、quality 等入参不被接受用 AskUserQuestion 让用户重选对应参数
认证失败errcode==401 或提示 API Key停止并提示用户配置 LINKFOX_AGENT_API_KEY,不重试
瞬时错误error 为网络/超时/连接失败(Connection failed、timeout 等)最多自动重试 1 次;再失败转「其它错误」
其它错误配额、内容被拒、服务端 5xx、未知 errcode 等不重试,如实告知用户失败原因

3. 硬性护栏(违反即视为故障)

  • ❌ 禁止因生图失败改调任何其它 skill——本 skill 的生图路径唯一(linkfox-aigc-imagegen),失败就按上表处理或上报,绝不"换一个 skill 试试"。
  • ❌ 禁止无上限重试:除"瞬时错误最多 1 次"外,同一类失败不得反复重试。
  • ❌ 禁止把失败的返回体当成功继续往下走(展示空图、告诉用户"已生成")。

全局规则

模型类型规则

本 skill 支持以下 5 个生图模型,模型由 agent 层通过 provider 参数传入;若未传入则由本 skill 向用户确认。

模型名称内部代码
LFBanana ProBANANA_PRO
Img2GPT_2_IMAGE
LFBanana2BANANA_2
Linkfox-Image-1AIDRAW_EDIT
Wan 2.7WAN2_7

模型确认:若 provider 为空或不在上表内,使用 AskUserQuestion 让用户从上述 5 个模型中选择,用户选择后再继续执行。将 provider 统一下发给步骤 3。

分辨率规则

分辨率是步骤 3 的必传参数。本 skill 支持 2K、4K。

  1. agent 层透传了 resolution(值为 2K 或 4K):直接使用
  2. agent 层未透传:使用 AskUserQuestion 让用户从 2K / 4K 中选择
任务独立性声明

套图中的每张图片都是独立任务,各任务之间互不依赖。单个类型出图失败不影响其余任务继续执行。

执行期约束
  1. 无上传环节:商品图片以 imageUrls 形式直接传递,本 skill 不涉及本地文件上传操作(步骤 1 的 URL 校验除外),禁止探查或调用任何上传脚本。
  2. 计划管理工具使用规范:单张直出时不使用计划工具。套图并发出图前须为 N 张图创建任务计划(见 references/runtime/02-confirm.md)。
  3. 套图落盘:plan / summary 由 run_collection_pipeline.py 写盘;禁止 Agent 凭记忆 Write 整份 manifest / image-plan。
  4. Listing 报告回写资产清单(强制):套图 summary 完成后保留 $DATADIR/collection-asset-manifest.json。Listing HTML 合并只用 agent-listing-result-html-skill/scripts/merge-listing-assets.mjs。如果 manifest 中仍是本地 media/ 路径,由调用方先用 linkfox-file-upload 换成公开 OSS URL 并更新 manifest,再执行 merge;本 skill 不直接上传,但不得暗示本地路径可直接写入 HTML。

套图编排流程(runtime,渐进 Read)

仅套图路径触发;单张直出不要 Read 本节。

步骤Read操作
入口references/runtime/00-index.mdS0 场景判定
planreferences/runtime/01-plan.md写 job.json → --phase plan,stdout markdown 表格原样转发 + AskUserQuestion
确认 → dispatch → summaryreferences/runtime/02-confirm.md用户确认 → agent 发 1 个 --phase dispatch Bash(skill 层并发跑全部 run_one_task.py,不渲染图)→ 紧接 1 个 --phase summary Bash 写 manifest + 打含 ![]() 的 markdown 明细

维护细则见 references/maintainer/collection/,运行时禁止 Read。

已知局限

  • 白底图模板为静态指令,无品类识别与结构判定,全品类统一按"去背 + 精修 + 居中放大"处理;异形 / 透明 / 反光类产品的边缘处理可能不及预期。
  • 场景图/特写图强依赖 linkfox-aigc-textgen(GEM_3_FLASH)对品类与结构的判定,判定错误会直接传导到构图。
  • 卖点图/A+ 共用字典模板,靠 {layoutInfo} 区分;意图填错会导致版式串型。
  • 模板正文以服装品类口吻写就("面料质感 / 版型优势"),用于非服饰商品时由模型自适应。
  • 多张参考图时由模型自行判断主体,复杂组合下可能误判。
  • 不做敏感词改写(场景图/特写图/白底图):若卖点/场景含违禁内容,本链路不拦截,由上游或人工把关。卖点图/A+ 图在 textgen 环节含敏感词规避。

解决认证和算力问题

发生以下异常情况时,采用 references/onboarding.md 引导解决问题:

异常情况
  • 未配置API Key:环境变量未配置 LINKFOX_AGENT_API_KEY,也未配置 LINKFOXAGENT_API_KEY。
  • 响应401或402状态码
  • 响应提示算力或余额不足:消息含"算力余额不足/计费不足/余额不足/quota exceeded/insufficient balance/套餐到期/需充值/请充值",或类似含义的内容。

© linkfox-ai, 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 41 other files (scripts, references) in skills/linkfox-aigc-imagegen-product of linkfox-ai/linkfox-skills.

  • SKILL.md
  • references/maintainer/collection/README.md
  • references/maintainer/collection/S0-scene-routing.md
  • references/maintainer/collection/S1-content-reasoning.md
  • references/maintainer/collection/S2-plan-confirm.md
  • references/maintainer/collection/S3-dispatch.md
  • references/maintainer/collection/data-fields.md
  • references/maintainer/collection/workflow.md
  • references/onboarding.md
  • references/runtime/00-index.md
  • references/runtime/01-plan.md
  • references/runtime/02-confirm.md
  • references/runtime/03-deliver.md
  • references/types/aplus.md
  • references/types/close-up.md
  • references/types/scene.md
  • … and 26 more

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AI Image Generation and Editingzhayujie/CowAgent47k—~1.3kAutomated safety check: PassMIT
Structured Image Generationbytedance/deer-flow84k4 repos~2.9kAutomated safety check: PassMIT
Canghe Comicfreestylefly/canghe-skills4618 repos~3.2kAutomated safety check: PassNone
Generate Imageynulihao/AgentSkillOS61810 repos~1.7kAutomated safety check: NotesNone
GPT Image Generation CLIwuyoscar/GPT-Image2-Skill5.7k—~2.5kAutomated safety check: NotesMIT

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  • Linkfox 1688 Search By Image

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    1688平台以图搜图,通过商品图片精准检索外观相似或同款的1688货源,返回标题、价格、起批量、月销量、复购率、交易评分等核心数据。当用户提到1688以图搜图、1688找货源、以图找同款、跨境找工厂、1688识图、图片找货源、找相似货源、image search 1688、find supplier by…

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  • Linkfox Aba Intelligent Query

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    亚马逊ABA(品牌分析)搜索词数据的查询与分析,涵盖15个站点近3年的周维度数据。当用户提到ABA数据、亚马逊搜索词分析、关键词挖掘、搜索排名趋势、市场机会分析、季节性关键词、高点击低转化分析、蓝海词发现、竞品关键词分析、ABA data, search term report, keyword mining, search ranking trends, blue ocean…

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  • Linkfox Amazon Alexa Search

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    通过亚马逊前台的 Alexa 购物助手发起自然语言问答,获取与问题相关的导购回答、推荐商品分组、ASIN 列表,以及可继续追问的问题。每次调用仅支持 1 条 prompt,如需追问须由 agent 总结上下文后拼接新问题发起新请求。可用 url 补充亚马逊页面上下文。当用户提到亚马逊 Alexa、Alexa 购物助手、亚马逊智能助手、AI…

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  • 亚马逊反向选品:基于历史商业洞察报告沉淀的指标数据池,按 30+ 项商业维度(市场规模与增长、价格区间与档位份额、竞争密度与头部集中度、人群画像如年龄/性别/收入、评论卖点与痛点等)反向筛选亚马逊赛道与关键词。当用户提到反向选品、指标筛选、细分市场反查、蓝海赛道挖掘、低竞争赛道、新人友好赛道、品牌分散市场、痛点切入、卖点反查、定价档位机会、人群画像选品、Amazon niche reverse…

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  • Linkfox Amazon Product Detail

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    通过ASIN获取亚马逊商品详细信息,包括标题、图片、五点描述、规格参数、A+页面、价格、评分评论、变体等;可在取得原始HTML时尝试提取Item Highlights(商品亮点)。当用户提到亚马逊商品详情、ASIN查询、商品页面数据、Listing分析、五点描述提取、Item…

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  • Linkfox Amazon Reviews List

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    按ASIN获取并分析亚马逊商品评论,支持15个站点(含美国站),按星级筛选评论。当用户提到亚马逊评论、美国站评论、商品评价、买家投诉、差评、好评、星级评分、评论分析、评论情感、产品改良建议、Vine评论、已验证购买评论、竞品评论研究、Amazon reviews, US reviews, Amazon.com reviews, product feedback, negative review…

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Questions about Linkfox Aigc Imagegen Product

What does Linkfox Aigc Imagegen Product do?

商品图生成(非服饰类)。支持单张或套图:白底主图、场景图、特写图、卖点版式图、A+详情页图。单张单类型直接出图;多张多类型自动编排规划。用户说"做套图""做白底图""做场景图""做卖点图""做A+图""做特写图"时触发。纯图片编辑操作走 linkfox-aigc-imagegen。. Linkfox Aigc Imagegen Product is an agent skill from linkfox-ai/linkfox-skills.

When should I use Linkfox Aigc Imagegen Product?

Linkfox Aigc Imagegen Product fits situations like: tasks that involve Image generation.

How do I install Linkfox Aigc Imagegen Product in Claude Code?

Run `npx skills add linkfox-ai/linkfox-skills --skill linkfox-aigc-imagegen-product -a claude-code`. Or copy the skill folder (skills/linkfox-aigc-imagegen-product in linkfox-ai/linkfox-skills) into .claude/skills/linkfox-aigc-imagegen-product in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Linkfox Aigc Imagegen Product in Codex?

Run `npx skills add linkfox-ai/linkfox-skills --skill linkfox-aigc-imagegen-product -a codex`. Or copy the skill folder (skills/linkfox-aigc-imagegen-product in linkfox-ai/linkfox-skills) into .agents/skills/linkfox-aigc-imagegen-product in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Linkfox Aigc Imagegen Product 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 linkfox-ai/linkfox-skills --skill linkfox-aigc-imagegen-product -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/linkfox-aigc-imagegen-product, .gemini/skills/linkfox-aigc-imagegen-product, .github/skills/linkfox-aigc-imagegen-product and .opencode/skills/linkfox-aigc-imagegen-product in your project.

What does Linkfox Aigc Imagegen Product need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Linkfox Aigc Imagegen Product needs the command-line tools its instructions call (python and jq) and credentials named LINKFOX_AGENT_API_KEY and LINKFOXAGENT_API_KEY. Our summary lists: Python 3.

Does Linkfox Aigc Imagegen Product 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 Linkfox Aigc Imagegen Product 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 Linkfox Aigc Imagegen Product use?

Linkfox Aigc Imagegen Product 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 Linkfox Aigc Imagegen Product use?

About 2.9k tokens (SKILL.md is roughly 12k 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 23k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Linkfox Aigc Imagegen Product?

Skills that share tags, products or a category with Linkfox Aigc Imagegen Product: AI Image Generation and Editing (zhayujie/CowAgent, 47k stars), Structured Image Generation (bytedance/deer-flow, 84k stars), Canghe Comic (freestylefly/canghe-skills, 461 stars) and Generate Image (ynulihao/AgentSkillOS, 618 stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Linkfox Aigc Imagegen Product?

linkfox-ai (a GitHub user) maintains it in linkfox-ai/linkfox-skills, which has 107 GitHub stars. The repository holds 177 skills in this directory. The repository was last updated on September 14, 2026.

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