@capyup/pi-codex-image
动态路由多模型的Codex风格图像生成工具
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：@capyup/pi-codex-image。 它的用途是：动态路由多模型的Codex风格图像生成工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/capyup-pi-codex-image/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
“帮我想象一个赛博朋克风格的城市夜景，并生成图片。” 它会通过集成的`image_generation`工具，根据你的描述和预设的成本优化策略，自动调用合适的模型（如DALL-E 3）来生成图像，并将结果返回给你预览或保存。
介绍
这个Skill解决了开发者在AI应用中集成图像生成功能时，需要手动切换不同模型API、处理复杂参数配置的痛点。它通过一个统一的接口，封装了类似Codex的image_generation和view_image工具，并支持根据需求（如成本、质量、速度）动态路由到不同的底层模型（如DALL-E、Midjourney等），简化了调用流程。
使用方式非常简单，安装该npm包后，在你的Pi Agent项目中引入并配置好必要的API密钥，即可像调用本地函数一样使用image_generation工具，无需关心底层使用的是哪个具体模型。它自动处理请求格式转换和结果返回。
它非常适合需要在产品中集成AI绘图功能的开发者、希望快速为内部工具添加图像生成能力的技术团队，以及对多模型切换和成本优化有需求的AI应用构建者。
使用建议是，在正式集成前，先通过少量测试请求确认不同路由策略下的输出效果和成本是否符合预期。注意事项包括：你需要自行准备并安全存储所使用底层模型（如OpenAI）的API密钥；动态路由的规则可能需要根据你的具体业务逻辑进行微调。
核心特点
核心区别在于其“动态模型路由”能力，能根据预设策略（如成本、速度、风格）自动选择最合适的图像生成模型，而非绑定单一服务；同时提供了与OpenAI Codex风格一致的标准化工具接口，降低了开发者的学习和集成成本。
注意事项
不适合需要精细控制单一模型所有底层参数或生成极其特定风格（需深度定制模型）的场景。
常见问题
支持哪些图像生成模型？
默认支持OpenAI DALL-E系列等，具体可通过配置扩展，路由逻辑可定制。
需要自己申请API密钥吗？
是的，你需要拥有并配置所选用底层模型服务商的API密钥。
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/capyup-pi-codex-image/raw/index.md 读取 @capyup/pi-codex-image 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/capyup-pi-codex-image/raw/index.md（查看排版版本）