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OpenClaw 中文教程(4500+ Star · 已出版纸质书):安装、配置、Skills、飞书接入与避坑|作者的 GPT-6 / Codex / Claude Code 新项目见 README 顶部
Overview
From the repository's own README, as read at the audited commit. Badges and raw HTML are left out.
🦞 一本书玩转OpenClaw:超级个体实战指南
从零开始打造你的AI工作助手:最全面的中文教程,涵盖安装、配置、实战案例和避坑指南
[](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial) [](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial) [](LICENSE) [](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial) [](reports/PROJECT-SUMMARY.md) [](https://blog.csdn.net/xianyu120) [](https://space.bilibili.com/399102586) [](https://upload.may.maynor1024.live/file/1773461955906qrcodeforghc749803541de1280.jpg) [](https://www.youtube.com/@buguniao537) [](https://x.com/NikitkaaktikiN)
🔥 2026 年 10 月 · 作者正在更新的新项目
OpenClaw 教程继续保留在下方 👇。这里先列出作者近期正在维护的新仓库,内容方向相近,欢迎顺手看看、点个 Star。
de306e92e7faOBSERVED · 2026-10-07Install
Commands as the repository documents them. They are shown, not run.
npx skills add xianyu110/awesome-openclaw-tutorial@bananapro-image-gen
git clone https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial.git
pip install -r requirements.txt
npm install -g @openclaw/cli
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/skills-repo.git
npm install -g openclaw@latest
Host compatibility
What the documentation claims. We have not run a compatibility test.
| Host | Status | Notes |
|---|---|---|
| claude-code | mentioned | |
| codex | mentioned | |
| copilot | mentioned | |
| cursor | mentioned | |
| openclaw | mentioned |
What it tells the agent
The instruction file, verbatim from the audited commit — this is the text the model reads, and the surface the audit's instruction layer examines. Quoted here so you can judge it without cloning anything.
---
name: "Banana Pro Image Generation"
description: "使用 Gemini 3 Pro Image 生成图片,支持白板图、Logo设计、社交媒体配图等多种场景"
version: "1.0.0"
author: "xianyu110"
compatibility: ["claude-code", "cursor", "github-copilot", "openclaw"]
tags: ["image-generation", "ai-art", "gemini", "whiteboard", "creative"]
---
# Banana Pro Image Generation Skill
当用户需要生成图片、设计Logo、创建白板图或制作社交媒体配图时,使用此技能。
## 核心能力
你可以帮助用户:
1. **文生图**:根据文字描述生成各种风格的图片
2. **白板图**:生成手写风格的概念图、流程图、对比表格
3. **Logo设计**:创建简约现代的Logo和图标
4. **社交媒体配图**:生成适合各平台的配图
5. **概念可视化**:将抽象概念转化为直观的图像
## 使用场景
### 场景1:用户需要教程配图
**用户说**:"帮我生成一张白板图,展示OpenClaw的核心架构"
**你应该**:
1. 理解用户需求(白板图、手写风格、架构图)
2. 构建详细的提示词
3. 调用生成脚本
4. 返回生成的图片
**示例提示词**:
```
生成一张白板图片,手写字体风格,内容是OpenClaw核心架构:
标题:OpenClaw 核心架构
三大组件:
📦 Gateway 网关
• 会话管理
• 消息路由
• 多平台连接
🤖 AI 智能体
• 理解指令
• 执行任务
• 返回结果
🔧 Skills 系统
• 扩展功能
• 无限可能
工作流程(用箭头连接):
用户消息 → Gateway → AI智能体 → Skills → 返回结果
用手写字体,添加框图、箭头、图标等手绘元素
```
### 场景2:用户需要Logo设计
**用户说**:"帮我设计一个AI助手的Logo"
**你应该**:
1. 询问具体需求(颜色、风格、用途)
2. 构建专业的Logo设计提示词
3. 生成多个方案供选择
**示例提示词**:
```
设计一个AI助手Logo,要求:
- 形状:圆形或方形
- 颜色:蓝色渐变
- 元素:抽象的大脑或机器人图案
- 风格:现代简约,科技感
- 用途:适合用在社交媒体头像和网站
```
### 场景3:用户需要对比图表
**用户说**:"生成一张对比图,展示OpenClaw vs ChatGPT"
**你应该**:
1. 整理对比维度
2. 构建清晰的表格式提示词
3. 生成易读的对比图
**示例提示词**:
```
生成一张对比表格图片,清晰易读,内容是:
标题:OpenClaw vs ChatGPT
对比维度:
1. 部署方式
OpenClaw: 本地/云端 ✓
ChatGPT: 在线服务
2. 文件访问
OpenClaw: 支持 ✓
ChatGPT: 不支持 ✗
3. 功能扩展
OpenClaw: Skills系统 ✓
ChatGPT: 固定功能 ✗
4. 成本
OpenClaw: 按需付费 ✓
ChatGPT: 订阅制
使用表格形式,清晰对比
```
## 调用方法
### 基础调用
```bash
python scripts/generate_image.py \
--prompt "你构建的详细提示词" \
--filename "output.png"
```
### 高清图片(2K/4K)
```bash
python scripts/generate_image.py \
--prompt "你的提示词" \
--filename "output.png" \
--resolution 2K
```
### 使用环境变量配置API
```bash
export NEXTAI_API_KEY="用户的API密钥"
python scripts/generate_image.py --prompt "你的提示词"
```
## 提示词构建技巧
### 技巧1:白板图提示词模板
```
生成一张白板图片,手写字体风格,内容包含:
- 标题:[主题]
- 核心要点:
1. [要点1]
2. [要点2]
3. [要点3]
- 使用箭头、框图、列表等手绘元素
```
### 技巧2:Logo设计提示词模板
```
设计一个[主题]Logo,要求:
- 形状:[圆形/方形/抽象]
- 颜色:[主色调]
- 元素:[核心元素]
- 风格:[现代/复古/简约]
- 用途:[社交媒体/网站/名片]
```
### 技巧3:对比图提示词模板
```
生成一张对比图,展示[A vs B]:
- 对比维度1:[A的特点] vs [B的特点]
- 对比维度2:[A的特点] vs [B的特点]
- 对比维度3:[A的特点] vs [B的特点]
使用表格或左右对比的形式,清晰易读
```
### 技巧4:概念图提示词模板
```
生成一张概念图,展示[主题]:
- 中心概念:[核心]
- 相关概念:[概念1、概念2、概念3]
- 概念之间的关系用箭头连接
使用思维导图或网络图形式
```
## 工作流程
当用户请求生成图片时,你应该:
1. **理解需求**
- 图片类型(白板图/Logo/配图/对比图)
- 风格要求(手写/现代/简约)
- 用途场景(教程/社交媒体/演示)
2. **构建提示词**
- 使用详细的描述
- 指定风格和元素
- 添加构图建议
3. **调用生成**
- 选择合适的分辨率
- 设置输出文件名
- 执行生成命令
4. **返回结果**
- 显示生成的图片
- 说明图片特点
- 提供修改建议
## 注意事项
1. **提示词要详细**:越详细的描述,生成效果越好
2. **指定风格**:明确说明需要的风格(手写/现代/简约等)
3. **合理分辨率**:
- 日常使用:1K(默认)
- 高清展示:2K
- 打印输出:4K
4. **成本控制**:
- 1K: ~$0.04/张
- 2K: ~$0.08/张
- 4K: ~$0.16/张
## 实战示例
### 示例1:教程配图
**用户**:"帮我生成第1章的总结图"
**你的回复**:
```
好的,我来为第1章生成一张总结白板图。
[调用生成脚本]
python scripts/generate_image.py \
--prompt "生成一张白板图片,手写字体风格,内容是OpenClaw第1章核心要点总结:
标题:OpenClaw 是什么?
核心定义:
• AI智能体Gateway网关
• 完全本地部署
• 数据隐私有保障
4大核心优势:
1️⃣ 本地部署 - 保护隐私
2️⃣ 文件访问 - 智能搜索
3️⃣ Skills扩展 - 无限可能
4️⃣ 多平台支持 - 随时随地
用手写字体,添加箭头、框图、下划线等手绘元素" \
--filename "chapter1_summary.png"
✅ 已生成第1章总结图:chapter1_summary.png
```
### 示例2:Logo设计
**用户**:"设计一个超级个体的Logo"
**你的回复**:
```
好的,我来为"超级个体"设计一个Logo。
[调用生成脚本]
python scripts/generate_image.py \
--prompt "设计一个'超级个体'Logo,要求:
- 形状:圆形,简洁大方
- 颜色:蓝色和橙色渐变
- 元素:一个人的剪影 + AI元素(如电路板纹理)
- 风格:现代科技感,简约
- 寓意:一个人 + AI = 无限可能
- 用途:适合用在社交媒体头像、网站Logo" \
--filename "super_individual_logo.png" \
--resolution 2K
✅ 已生成Logo设计:super_individual_logo.png
```
### 示例3:社交媒体配图
**用户**:"生成一张小红书配图,主题是AI效率提升"
**你的回复**:
```
好的,我来生成一张小红书配图。
[调用生成脚本]
python scripts/generate_image.py \
--prompt "生成一张小红书配图,主题是'AI效率提升10倍',要求:
- 尺寸:9:16竖版
- 配色:温暖的橙色和蓝色
- 文字:一个人 + AI = 效率提升10倍
- 元素:简约的人物剪影 + 上升的箭头
- 风格:现代简约,有科技感但不冰冷
- 适合小红书的视觉风格" \
--filename "xiaohongshu_ai_efficiency.png" \
--resolution 2K
✅ 已生成小红书配图:xiaohongshu_ai_efficiency.png
```
## 环境配置
### 方式1:使用环境变量(推荐)
```bash
export NEXTAI_API_KEY="your-api-key-here"
```
### 方式2:命令行参数
```bash
python scripts/generate_image.py \
--prompt "你的提示词" \
--api-key "your-api-key-here"
```
### 方式3:配置文件
在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中配置:
```json
{
"skills": {
"bananapro-image-gen": {
"apiKey": "your-api-key-here",
"baseUrl": "https://tryallapi.com",
"model": "gemini-3-pro-image-preview"
}
}
}
```
## 参数说明
| 参数 | 说明 | 默认值 | 示例 |
|------|------|--------|------|
| `--prompt` | 图片描述(必需) | - | "画一只猫" |
| `--filename` | 输出文件名 | 自动生成 | "cat.png" |
| `--resolution` | 分辨率 | 1K | 1K/2K/4K |
| `--api-key` | API密钥 | 环境变量 | "sk-xxx" |
| `--model` | 模型名称 | gemini-3-pro-image-preview | - |
## 常见问题
### Q: 如何提高生成质量?
A: 使用详细的提示词,明确指定:
- 风格(手写/现代/简约)
- 颜色(蓝色/渐变/对比色)
- 元素(箭头/框图/图标)
- 构图(居中/左右对比/上下布局)
### Q: 生成失败怎么办?
A: 检查:
1. API Key是否正确
2. 网络连接是否正常
3. 提示词是否符合内容政策
### Q: 支持中文提示词吗?
A: 完全支持!Gemini对中文理解很好。
### Q: 如何控制成本?
A:
- 日常使用1K分辨率(最便宜)
- 只在需要高清时使用2K/4K
- 优化提示词,减少重复生成
## 文件结构
```
bananapro-image-gen/
├── SKILL.md # 本文档(必需)
├── README.md # 快速开始
├── scripts/
│ └── generate_image.py # 生成脚本
├── requirements.txt # Python依赖
└── .gitignore # Git忽略文件
```
## 更新日志
### v1.0.0 (2026-02-11)
- ✅ 初始版本
- ✅ 支持 Gemini 3 Pro Image
- ✅ 支持白板图、Logo、配图等多种场景
- ✅ 支持中文提示词
- ✅ 多种分辨率选择
## 许可证
MIT License
## 作者
- GitHub: [@xianyu110](https://github.com/xianyu110)
- 教程: [OpenClaw 超级个体实战指南](https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial)Trust audit
CAUTIONgrade D · trust 67/100 Install with care. The audit found things worth knowing before you trust its output.
| Layer | What it checks | Result |
|---|---|---|
| L0 | Provenance & inventory | WARN |
| L1 | Static analysis of the code | WARN |
| L2 | Instruction surface (what it tells the agent) | WARN |
| L3 | Class-specific surface | PASS |
| L4 | Behavioural (sandbox) | SKIPPED |
What the source does
- Filesystem
- none-observed
- Network
- declared (7 observation(s))
- Shell
- none-observed
- Dependencies
- not all pinned
- Secrets in source
- found
Findings (25)
bananapro-image-gen.tar.gz
bananapro-image-gen.zip
目录-修订.docx
csdn_auto_publisher.cpython-38.pyc
1. 访问 `http://127.0.0.1:18789`(或你的服务器IP)
API_KEY = "sk-HoyC9xe8aB0CRC6j4EvuM0zRcN9TTYnIMjACMCeGvd95tuhQ"
API_KEY = "sk-HoyC9xe8aB0CRC6j4EvuM0zRcN9TTYnIMjACMCeGvd95tuhQ"
token: "your-secret-token-here",
<button onclick="location.reload()" style="padding: 0.5rem 1rem; background: #0d7377; color: white; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer;">
<p style="margin-top: 1.5rem; font-size: 0.9rem; color: #999;">
- 默认地址:`http://127.0.0.1:18789/`
配置完成后,会自动启动Gateway服务并打开Web UI(`http://127.0.0.1:18789/chat`)
打开浏览器访问:`http://127.0.0.1:18789/chat`
本地回环地址:`http://127.0.0.1:18789/`
image_bytes = base64.b64decode(image_data)
image_bytes = base64.b64decode(image_data)
image_bytes = base64.b64decode(image_data)
image_bytes = base64.b64decode(image_data)
requests, Pillow
requests, Pillow
selenium, webdriver-manager

curl -X POST http://127.0.0.1:18789/hooks/wake -H 'Authorization: Bearer SECRET' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"New email received","mode":"now"}'curl -X POST http://127.0.0.1:18789/hooks/agent -H 'Authorization: Bearer SECRET' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"message":"Summarize inbox","name":"Email","model":"openai/gpt-5.4-minicurl -X POST http://127.0.0.1:18789/hooks/wake -H 'Authorization: Bearer SECRET' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"New invoice received","mode":"now"}'Gates applied: no_behavioural_pass.
de306e92e7fafull audit observations/trust-audit/skill/xianyu110__awesome-openclaw-tutorial.json · Report an issue / request a re-scanAudit history
Every audit this skill has had.
| Date | Source | Verdict | Grade | Score | Change |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-07 | de306e92e7fa | CAUTION | D | 67 | first audit |
Questions
What does the awesome-openclaw-tutorial skill do?
OpenClaw 中文教程(4500+ Star · 已出版纸质书):安装、配置、Skills、飞书接入与避坑|作者的 GPT-6 / Codex / Claude Code 新项目见 README 顶部
Is awesome-openclaw-tutorial safe to install?
With care. The audit graded it D (67/100) and found 25 things worth knowing before you trust this skill, listed below with the exact line each was found on.
What can awesome-openclaw-tutorial access on my machine?
The audit observed that it reaches the network. Each of those is consistent with what it says it does. Secrets in the source: found — see the findings.
Which assistants does awesome-openclaw-tutorial work with?
Its documentation mentions claude-code, codex, copilot, cursor and openclaw. That is what the text claims, not a compatibility test we ran.
How current is this page?
The grade is for one exact copy of the source (de306e92e7fa), read on 2026-10-07. The repository is watched, and a new audit runs when it changes — this is the first audit.