bananahub-skill
AI原生图像生成与优化工作流，支持多语言提示和多模型适配。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：bananahub-skill。 它的用途是：AI原生图像生成与优化工作流，支持多语言提示和多模型适配。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/bananahub-skill/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“/bananahub 一只戴着眼镜的柴犬在图书馆看书”，它会自动优化提示词，并根据你的配置选择Gemini或OpenAI等模型生成图像。
对AI说：“把刚才的调图流程沉淀成模板”，它会将本次成功的多轮图像迭代保存为可复用的工作流模板。
介绍
BananaHub Skill 是一个专为AI Agent设计的图像工作流工具，它解决了用户在非英语环境下进行图像生成和编辑时，提示词质量参差不齐、需要手动切换不同图像模型或API的痛点。它通过一个统一的指令（如 /bananahub），自动将多语言提示优化为高质量的英文描述，并智能路由到用户配置的多个图像生成后端（如Gemini、OpenAI GPT Image、Codex等），实现“一句话出图”。
使用方式非常直观。用户只需安装该Skill并进行一次初始化配置，之后无论是通过明确的 /bananahub 指令，还是在对话中提出“画一个……”这类通用请求，都能触发其工作流。对于通用请求，它会先询问用户是否需要对提示词进行优化，尊重用户选择后再执行。它还支持图像编辑、工作流模板发现与捕获等高级功能。
这个Skill非常适合经常需要与AI协作生成或编辑图像的内容创作者、产品经理、设计师以及任何希望简化多模型图像生成流程的开发者。它降低了使用门槛，让用户无需记忆复杂的模型参数或频繁切换工具。
与同类单一功能的图像生成Skill相比，BananaHub的核心优势在于其“一体化”和“智能化”。它并非仅仅封装某个特定API，而是构建了一个包含提示词优化、多模型路由、模板管理、工作流沉淀的完整生态。它将分散的能力（如优化、生成、编辑、模板）整合在一个Skill内，避免了用户安装和管理多个独立Skill的麻烦，并通过智能询问机制，在提供便利的同时保持了用户控制权。
核心特点
核心区别在于集成了从非英语提示优化、多模型智能路由到工作流模板化沉淀的完整闭环，而非仅调用单一图像API；同时，它在响应通用请求时会先询问是否优化提示，避免了“静默接管”，设计更符合Agent协作伦理。
注意事项
不适合对生成过程要求极致手动控制、或仅需使用单一固定模型且无需提示优化的极简场景。
常见问题
BananaHub支持哪些图像生成模型？
支持Gemini/Nano Banana、OpenAI GPT Image、兼容Chat/Completions接口的路径，以及Codex等主机原生工具，具体取决于用户配置。
用中文描述也能直接生成图片吗？
可以，BananaHub默认会将非英语提示词规范化优化为英语，再提交给图像模型，从而提高生成质量。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/bananahub-skill/raw/index.md 读取 bananahub-skill 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/bananahub-skill/raw/index.md（查看排版版本）