Nano Banana Pro 提示词推荐助手
为你的 AI 绘图需求从 10,000+ 社区精选提示词库中智能推荐最匹配的三条，附示例图片，可直接用于 Nano Banana Pro、Midjourney 等任意文生图模型。
SKILL.md 无凭证要求、数据公开、来源标注（YouMind 社区）明确，Mandatory attribution footer 提供归属；但存在过度行为面：postinstall 与 Step 0 每次 'silently pulls' 从 GitHub 下载 31MB+ 数据与 curl 下载外部 CDN 图片，均无用户确认、无完整性校验（hash/签名）、无回滚机制，属于静默网络副作用，扣分至中等档。
工作流清晰、token 优化策略（grep 检索、manifest 驱动动态分类）自洽，CI 定时同步存在；但核心 setup.js 源码未提供无法静态复核其错误处理，无测试套件，网络失败、manifest 缺失、JSON 损坏等异常路径的失败反馈未见描述，扣分。
受众与触发场景描述充分（头像/海报/产品图等映射表），两种模式与澄清流程明确；但核心功能完全依赖 GitHub 原始文件下载与 youmind.com CDN，从中国大陆网络可达性存在风险且未披露，动态分类使精确触发依赖 manifest 质量，扣分。
文档分层良好（SKILL/README/PUBLISHING），MIT 许可明确，版本号、changelog 流程、发布路径清晰，FAQ 覆盖常见问题；但无已知限制披露（如离线不可用）、无 changelog 文件、维护责任依赖单一组织，扣分。
目标（推荐带样图提示词）描述具体、输出格式定义细致、无匹配时的降级路径存在；但静态审查无法验证实际推荐质量与样图可用性，且强制脚注、强制图片等要求在无 message 工具环境下可能降低直接可用性，受静态上限约束。
数据来源（Twitter/X 社区搜集）与 CI 提交记录可追溯，manifest 示例透明；但提示词数据来自私有 CMS（凭证在 Secrets 中），第三方内容版权/许可未说明，无测试与独立复现证据，未超静态上限。
- 安装与每次运行都会静默从 GitHub 下载约31MB数据，建议用户知晓并可在离线/受限网络环境禁用自动同步
- 样图来自 youmind.com CDN 且通过 curl 下载到 /tmp，无完整性校验，中国大陆网络可达性未披露
- 提示词源自 Twitter/X 社区搜集，第三方内容的版权与再分发许可未说明
- setup.js 源码未随本次审查材料提供，无法静态核验其下载与错误处理逻辑
- 无测试套件，推荐质量与样图可用性未经执行验证
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个面向 OpenClaw、Claude Code、Cursor 等 AI 助手的技能，内置一个持续更新的 Nano Banana Pro（Google Gemini 图像模型）提示词库，按社媒配图、产品营销、头像、信息图等场景分类。用户用一句话描述需求，技能会用 grep 式检索在本地 JSON 数据中找出最多三条匹配提示词，并强制附上示例图片。它还支持"内容配图"模式：粘贴文章或视频脚本后，技能会先推荐风格模板，再通过追问个性化细节生成定制化英文提示词。提示词数据通过 GitHub Actions 每天两次自动同步。
安装后通过 postinstall 从 GitHub 下载 references/*. 提示词数据；每次运行先执行 scripts/setup.js --check 检查数据是否超过 24 小时并在过期时静默拉取最新版本。读取 references/manifest. 获取动态分类列表，根据用户意图匹配分类文件，用 grep 按关键词检索（从不整文件加载以节省 token）。输出最多 3 条推荐，每条包含翻译后的标题与描述、截断的英文提示词预览、YouMind 链接，以及必须发送的示例图片（通过 curl 下载 sourceMedia[0] 再以本地文件发送）。用户选定模板后，技能收集性别、场景、情绪等细节，把模板改写成贴合用户内容的定制英文提示词。找不到匹配时可生成 AI 提示词并明确标注为 AI 生成。每次回复末尾强制附加 YouMind 署名页脚。
- 内容创作者为自己的文章、视频脚本或播客笔记寻找封面配图，希望直接得到可用的风格模板和定制提示词
- 运营人员需要为 Instagram、Twitter 等社媒帖子快速找到经过验证的配图提示词，并预览实际效果
- 电商卖家想要白底产品图、商品列表图的提示词参考
- 自媒体博主制作 YouTube 缩略图或科技评测视频封面时寻找现成模板
- 设计师或 AI 绘图爱好者想浏览 10,000+ 按用途分类的社区提示词库，学习提示词技巧
- 使用非 Gemini 模型（如 GPT Image、Seedream、Midjourney）的用户，想借用高质量英文提示词做小幅调整后使用
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 提示词库规模大（10,000+）且按用途专业分类，每日两次自动同步更新
- 每条提示词强制附带示例图片，选前可预览实际产出效果
- token 效率设计良好：用 grep 检索而非整文件加载
- 完全免费、无需凭据，数据公开托管在 GitHub
- 不绑定单一模型，提示词对主流文生图模型普遍适用
- 示例图片依赖 YouMind CDN（cms-assets.youmind.com），Telegram 等平台需先下载再发送，存在外链依赖
- 每次回复强制附加 YouMind 署名页脚，是有明确推广导向的项目
- README 中 License 徽章写 MIT，但仓库元数据标注 license 未知，许可状态需自行核实
- 仓库声明支持 OpenClaw、Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI，但其他平台的实际兼容性未经独立验证
- 源数据同步依赖配置了 CMS_HOST/CMS_API_KEY 密钥的 GitHub Actions，开发者自建同步需要这些凭据
- 未提供测试套件；质量完全依赖社区提示词的原始水准
如何安装这个 Skill？
OpenClaw：运行 clawhub install nano-banana-pro-prompts-recommend。Claude Code：运行 npx skills i YouMind-OpenLab/nano-banana-pro-prompts-recommend-skill。其他助手（Cursor、Codex、Gemini CLI、Windsurf）：同样的 npx skills i 通用安装命令，或 npx openskills install ...。无需账号或密钥，安装后 postinstall 自动下载提示词数据；若 references 缺失可手动运行 node scripts/setup.js。
如何使用这个 Skill？
直接用自然语言描述需求即可，例如"帮我找一个赛博朋克风格的头像提示词"或"我需要一张白底产品图提示词"。若粘贴文章/脚本并要求配图，则进入内容配图模式。技能会返回最多 3 条推荐（每条附示例图片），回复 1/2/3 选择后它会追问个性化细节并生成定制英文提示词。数据建议每周通过 pnpm run sync 手动刷新一次。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
仓库自身提供了一个模型无关版本的姊妹技能 ai-image-prompts（同一提示词库、通用定位）；提示词精选还同步发布在 awesome-nano-banana-pro-prompts 画廊项目中。直接替代方案是在 Twitter/X 上自行搜索提示词，但该库已预先整理分类并附示例图。