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Claude Code + Nano Banana Pro:用 Skill 搭一個懂你的設(shè)計 Agent,一句話出圖

Claude Code + Nano Banana Pro:用 Skill 搭一個懂你的設(shè)計 Agent,一句話出圖 1. 為什么我要在 Claude Code 里塞一個出圖 SkillClaude Code 本身是個終端里的編碼 Agent能讀文件、跑命令、改代碼但它默認不會畫圖。Nano Banana Pro 是圖像生成模型出圖質(zhì)量不錯尤其適合做封面、流程圖、信息圖這類設(shè)計物料。問題在于每次出圖都要手動拼提示詞、調(diào)參數(shù)、下載圖片、檢查文字有沒有寫錯改一版風(fēng)格全變再改文字成亂碼來回折騰四五次才能用。我想要的不是「再打開一個網(wǎng)頁工具」而是「在 Claude Code 里說一句話圖就出來了」。這就需要 Skill 機制把 Nano Banana Pro 的 API 調(diào)用、提示詞模板、出圖后的自檢邏輯全部封裝成一個 Claude Code 能識別的技能包。你說「畫一張講 Skill 機制的封面圖」Claude Code 自動讀 Skill 配置、調(diào) API、拿回圖片、檢查文字、不對就重試最后把成品路徑告訴你。適合誰經(jīng)常寫技術(shù)文章需要配圖的人、做產(chǎn)品文檔要出流程圖的人、以及想讓 Agent 幫自己跑完整設(shè)計鏈路的人。下面我從零開始把 Skill 配置文件骨架、統(tǒng)一 Key/API 通道的 settings.json 片段、以及一句話觸發(fā)出圖的驗證步驟全部給出來你復(fù)制配置就能跑通。2. 前置準(zhǔn)備TaoToken 統(tǒng)一 Key 與 API 通道Claude Code 調(diào)外部模型 API 時最煩的是每個模型一套 Key、一套 Base URL、一套鑒權(quán)頭。TaoToken 的作用是把這些統(tǒng)一成一個入口你拿一個 Key配一個 Base URL后面換模型只改模型名不用改鑒權(quán)邏輯。對 Skill 來說這意味著配置文件里只需要維護一份憑證出圖 Skill 和對話模型共用同一條通道。先拿 Key。打開 https://taotoken.net/api-keys 登錄后創(chuàng)建一個 API Key復(fù)制出來。這個 Key 同時用于 Claude Code 的模型對話和 Nano Banana Pro 的出圖調(diào)用。注意不要把它寫進 Git 倉庫后面我會用環(huán)境變量引用。TaoToken 的 API 入口是 https://taotoken.net/api 不帶任何多余路徑。Claude Code 的 settings.json 里配置ANTHROPIC_BASE_URL指向它模型名按你實際用的填。如果你還沒裝 Claude Code先按官方文檔裝好能正常對話后再往下走。注意Key 只顯示一次復(fù)制后存到密碼管理器或本地環(huán)境變量文件里。后面所有配置都通過$TAOTOKEN_API_KEY引用不硬編碼。3. Skill 配置文件骨架讓 Claude Code 認識出圖能力Claude Code 的 Skill 放在~/.claude/skills/目錄下每個 Skill 一個文件夾里面至少有一個SKILL.md描述技能用途和調(diào)用方式外加可選的腳本或配置文件。我這里的出圖 Skill 叫nano-banana-image目錄結(jié)構(gòu)如下~/.claude/skills/nano-banana-image/ ├── SKILL.md ├── config.json └── generate.pySKILL.md是給 Claude Code 看的說明書告訴它這個 Skill 能干什么、什么時候觸發(fā)、參數(shù)怎么傳。內(nèi)容骨架--- name: nano-banana-image description: 調(diào)用 Nano Banana Pro 生成圖像支持封面、流程圖、信息圖。當(dāng)用戶說“畫一張”“出圖”“生成封面”時觸發(fā)。 --- # Nano Banana Pro 出圖 Skill ## 用途 根據(jù)自然語言描述生成圖像自動檢查圖中文字是否正確不對則重試。 ## 調(diào)用方式 運行 python generate.py --prompt 描述 --output 輸出路徑 ## 參數(shù) - prompt: 圖像描述必填 - output: 輸出文件路徑默認 ./output.png - size: 圖像尺寸默認 1024x1024config.json存 API 通道和默認參數(shù)Key 從環(huán)境變量讀{ api_base: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, model: nano-banana-pro, default_size: 1024x1024, max_retries: 3 }generate.py是實際干活的腳本負責(zé)拼請求、調(diào) API、保存圖片、返回結(jié)果。核心邏輯import os, json, requests, sys, argparse def load_config(): with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), config.json)) as f: return json.load(f) def generate(prompt, output, size): cfg load_config() api_key os.environ.get(cfg[api_key_env]) if not api_key: raise RuntimeError(缺少環(huán)境變量 cfg[api_key_env]) resp requests.post( cfg[api_base] /v1/images/generations, headers{Authorization: Bearer api_key}, json{model: cfg[model], prompt: prompt, size: size}, timeout120 ) resp.raise_for_status() data resp.json() img_url data[data][0][url] img requests.get(img_url, timeout120) with open(output, wb) as f: f.write(img.content) return output if __name__ __main__: p argparse.ArgumentParser() p.add_argument(--prompt, requiredTrue) p.add_argument(--output, default./output.png) p.add_argument(--size, default1024x1024) args p.parse_args() print(generate(args.prompt, args.output, args.size))這段腳本只做一件事拿 prompt 調(diào) API把返回的圖片 URL 下載到本地。重試邏輯放在 Skill 層面由 Claude Code 根據(jù)出圖結(jié)果決定是否再調(diào)一次。4. settings.json 片段把 Key 和通道接進 Claude CodeClaude Code 的配置文件在~/.claude/settings.json。你需要把 TaoToken 的 Base URL 和 Key 配進去讓 Claude Code 的模型對話走這條通道。片段如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: 你的TaoToken Key, TAOTOKEN_API_KEY: 你的TaoToken Key } }ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_API_KEY讓 Claude Code 的對話模型走 TaoTokenTAOTOKEN_API_KEY是給上面generate.py讀的兩個 Key 是同一個只是變量名不同。如果你不想把 Key 明文寫在 settings.json 里可以改成從 shell 環(huán)境變量繼承{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: ${TAOTOKEN_API_KEY}, TAOTOKEN_API_KEY: ${TAOTOKEN_API_KEY} } }然后在~/.zshrc或~/.bashrc里加一行export TAOTOKEN_API_KEY你的Key重啟終端和 Claude Code。這樣 Key 不進配置文件也不怕誤提交。配完后重啟 Claude Code輸入/skills看列表里有沒有nano-banana-image。沒有的話檢查目錄名和SKILL.md的name字段是否一致。5. 驗證請求一句話觸發(fā)出圖并檢查結(jié)果配置就緒后在 Claude Code 里直接說畫一張講 Claude Code Skill 機制的封面圖風(fēng)格簡潔深色背景中間寫“Skill”大字Claude Code 會識別到「畫一張」觸發(fā)詞讀取nano-banana-imageSkill調(diào)用generate.py把 prompt 傳進去。你會在終端看到類似輸出正在調(diào)用 Nano Banana Pro... 圖片已保存到 ./output.png打開output.png檢查。如果圖中文字寫錯比如「Skill」變成「Skil」直接在 Claude Code 里說「文字錯了改成 Skill其他不變」。Claude Code 會把修正后的 prompt 重新傳給 Skill再出一版。實測下來把「文字必須準(zhǔn)確」寫進 prompt 模板后一次成功率明顯提高。如果你想一次出多張可以說「畫三張不同風(fēng)格的封面圖」Claude Code 會并行調(diào)三次 API分別保存為output_1.png、output_2.png、output_3.png。這比一張張等快很多。驗證成功的標(biāo)志終端返回圖片路徑打開圖片內(nèi)容符合描述文字無誤。到這一步從描述到成圖的鏈路就通了。6. 本篇常見錯排查報錯缺少環(huán)境變量 TAOTOKEN_API_KEY說明generate.py沒讀到 Key。檢查~/.zshrc里的 export 是否生效echo $TAOTOKEN_API_KEY有沒有輸出。如果用的是 settings.json 明文配置確認TAOTOKEN_API_KEY字段拼寫正確。報錯401 UnauthorizedKey 無效或過期。去 https://taotoken.net/api-keys 重新生成一個替換配置后重啟 Claude Code。注意 Key 前后不要有空格。報錯404 model not foundconfig.json里的model字段和 TaoToken 支持的模型名不一致。檢查模型名拼寫確認 Nano Banana Pro 在當(dāng)前通道可用。Skill 不觸發(fā)Claude Code 沒識別到「畫一張」這類觸發(fā)詞。檢查SKILL.md的description里是否包含觸發(fā)詞或者手動說「用 nano-banana-image Skill 畫一張」。圖片保存成功但打不開可能是下載了錯誤響應(yīng)體。在generate.py里加一行打印resp.status_code和data確認返回的是圖片 URL 而不是錯誤 JSON。文字反復(fù)寫錯在 prompt 里明確寫「圖中文字必須為XXX不要改動」并在 Skill 里加自檢步驟——出圖后讓 Claude Code 讀圖確認文字不對就重試。這是 Skill 相比手動出圖最大的優(yōu)勢經(jīng)驗可以沉淀下次不用重新踩坑。7. 把出圖能力接進你的日常工作流配好這個 Skill 后你可以把它和寫作 Skill 組合。比如你說「寫一篇講 API 網(wǎng)關(guān)的文章配一張封面圖」Claude Code 先調(diào)寫作 Skill 生成正文再調(diào)出圖 Skill 生成封面最后把兩個文件路徑一起給你。整個過程你只說了一句話。長期做編碼或 Agent 開發(fā)的話建議把常用 Skill 統(tǒng)一管理Key 和通道走 TaoToken 一份配置。需要看模型對話效果就去 https://taotoken.net/model-chat 需要管理 Key 就去 https://taotoken.net/api-keys 接入文檔在 https://taotoken.net/doc 。如果你打算把出圖 Skill 用在持續(xù)集成或批量生成場景可以看看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan 把調(diào)用額度規(guī)劃好避免跑一半斷掉。我踩過的坑是一開始把 Key 硬編碼在generate.py里換 Key 時改了三個文件。后來統(tǒng)一用環(huán)境變量只改一處。另外 Skill 的description要寫清楚觸發(fā)詞不然 Claude Code 不知道什么時候該用它。把這兩點做好后面基本不用再動配置。
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