Nano Banana Pro

Nano Banana Pro 是什么

这是一个调用 Google Nano Banana Pro（文件中使用 Gemini 3 Pro Image）进行图片生成与编辑的 ClawHub Skill。它支持文本生成图片，也能读取现有图片按指令修改，最终保存为 PNG。

草稿、迭代与定稿

默认工作流先用 1K 快速生成草稿，小步调整提示词并使用新文件名；当构图和内容确认后再输出 4K。支持 1K、2K、4K，参数中的 K 必须大写。编辑模式通过 input-image 传入本地图片，并可根据输入尺寸推断输出档位。

依赖、输入和输出

运行需要 uv、Python 3.10、google-genai、Pillow 和 GEMINI_API_KEY。提示词、分辨率、输出文件名为主要输入，编辑时还需输入图路径。脚本会创建输出目录，把模型返回内容转换为 RGB PNG，并输出绝对路径。

数据与安全边界

提示词和输入图会发送给 Google API，可能产生费用并受配额、权限和内容政策限制。建议用环境变量提供 API Key；命令行参数可能出现在进程列表或历史记录中。输出会写入本地磁盘。ClawHub 当前审计为 Review，页面特别提示命令行密钥暴露风险，因此不能把公开包等同于已通过安全批准。

质量控制建议

生成前先确定主体、风格、构图、光线、背景和需要避免的元素。编辑任务应明确“只改变什么”和“哪些内容必须保持不变”，并保留原始图片。每次迭代使用新文件名，人工检查文字、人物手部、边缘与品牌元素；高分辨率结果也不代表内容一定准确，商业使用前还应核对肖像、商标与素材授权。

失败与成本控制

请求返回 403、配额或权限错误时，应检查账号访问权和余额，不要无上限重复调用。输入图无法读取时先验证路径和格式。模型可能只返回文字而没有图片，脚本会以错误退出。团队使用时可统一草稿分辨率、命名规则和最终审核人，并定期清理未采用的大文件。

来源与许可

本条目依据 ClawHub steipete/nano-banana-pro 1.0.1 详情、完整 SKILL.md 和 generate_image.py 整理，来源页声明 MIT-0。

常见问题

1. 能生成和编辑图片吗？

可以。无输入图时生成新图，有 input-image 时按提示编辑现有图片。实际使用时还应结合当前版本、权限、输入数据和运行环境复核结果，并在重要任务中保留人工确认。

2. 支持哪些分辨率？

支持 1K、2K、4K，参数必须使用大写 K。实际使用时还应结合当前版本、权限、输入数据和运行环境复核结果，并在重要任务中保留人工确认。

3. 为什么先做 1K 草稿？

低分辨率反馈更快，提示词稳定后再生成 4K，可减少时间与额度浪费。实际使用时还应结合当前版本、权限、输入数据和运行环境复核结果，并在重要任务中保留人工确认。

4. 需要哪些依赖？

需要 uv、Python 3.10、google-genai、Pillow 和可用的 Google API Key。实际使用时还应结合当前版本、权限、输入数据和运行环境复核结果，并在重要任务中保留人工确认。

5. API Key 怎样配置？

推荐放在 GEMINI_API_KEY 环境变量；命令行参数优先但更容易泄露。实际使用时还应结合当前版本、权限、输入数据和运行环境复核结果，并在重要任务中保留人工确认。

6. 输入图会发送到哪里？

脚本会把输入图和提示词发往 Google 图像模型 API。实际使用时还应结合当前版本、权限、输入数据和运行环境复核结果，并在重要任务中保留人工确认。

7. 输出保存在哪里？

保存到当前工作目录，或 filename 明确指定的目录，格式为 PNG。实际使用时还应结合当前版本、权限、输入数据和运行环境复核结果，并在重要任务中保留人工确认。

8. 安全审计为什么是 Review？

ClawHub 页面显示 Review，并指出命令行 API Key 可能暴露，需要人工复核。实际使用时还应结合当前版本、权限、输入数据和运行环境复核结果，并在重要任务中保留人工确认。