（8627期）Nano Banana 2 Direct – Gemini 直连，文生图与智能编辑

Gemini 直连，文生图与智能编辑 调用 Gemini 3.1 Flash Image 直接生成或编辑图像，支持 1K/2K/4K 多分辨率与图生图功能，无需 inference.sh 依赖 使用说明 核心功能 nano-banana-2-direct 是基于 Google Gemini 3.1 Flash Image Preview API 的图像生成与编辑工具，采用直接 API 调用模式，摆脱了对 inference.sh 的依赖。该 skill 同时支持文生图（text-to-image）和图生图（image-to-image）两种工作流，提供 1K（默认）、2K、4K 三种分辨率选项，可满足从快速草图到高质量成品输出的全链路需求。 显著优势 架构简洁：纯 Python 实现，仅依赖 google-genai 和 pillow 两个核心库，通过 uv 快速部署；成本友好：推荐「草稿→迭代→定稿」工作流，先用 1K 快速验证提示词，确认后再用 4K 输出，避免高分辨率试错的资源浪费；灵活编辑：支持上传现有图片作为基底，通过自然语言指令完成风格转换、元素增删、光影调整等精细化操作；安全调用：API Key 支持命令行参数与环境变量双模式，脚本内置预检机制（uv 可用性、密钥有效性、输入文件存在性），降低运行时故障率。 潜在局限 预览版稳定性：Gemini 3.1 Flash Image 尚处 Preview 阶段，API 行为、速率限制或可用性可能变动；配额敏感：Google AI Studio / Vertex AI 的免费层级有每日请求上限，高并发场景需准备多 Key 轮换或付费方案；输出可控性：与专用图像模型（如 Midjourney、Stable Diffusion XL）相比，Gemini 在复杂构图、精细文字渲染、特定艺术风格一致性方面偶有波动；本地依赖：虽无需 inference.sh，但仍需 Python 3 环境及 uv 包管理器，对纯容器/无 Python 环境不够友好。 适合人群 需要快速原型验证的创意工作者与提示词工程师 追求低成本迭代的独立开发者与小团队 希望无缝集成到 OpenClaw 工作流、避免额外推理服务的用户 有现有素材需二次编辑（换风格、调光影、修元素）的设计师 常规风险 | 风险类型 | 说明 | 缓解措施 ||---------|------|---------|| 密钥泄露 | 命令行 --api-key 可能残留于 shell 历史 | 优先使用 GEMINIAPIKEY 环境变量 || 配额耗尽 | 高频调用触发 Google 速率限制 | 实施阶梯式生成策略，准备备用 Key || 路径错误 | --input-image 指向不存在的文件 | 利用预检 test -f 提前验证 || 版权争议 | 生成内容可能包含训练数据相似元素 | 商用前进行人工审核与必要修改 || 输出位置 | 若未注意当前工作目录，文件可能保存到意外位置 | 严格遵循「不 cd 进 skill 目录」的执行规范 | 原始说明 Generate/edit images with Gemini 3.1 Flash Image Preview (Nano Banana 2). Direct API call without inference.sh dependency. Use for image create/modify reques...