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Claude Code and agent skill by wan-video/wan-skills

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基于 wan2.7-image 模型,支持多种图像生成与编辑能力,包括文本生成图像、文本生成多图组合、基于图像生成多图组合、单图编辑以及基于多张参考图的图像合成,适用于多样化的创作场景。主要覆盖以下三类任务:1、图像生成——如“画一只猫”、“生成一张穿红裙的女士在咖啡馆的照片”等;2、图像编辑——如“将图中的汽车换成自行车”、“这张图片背景换成室外”、“把图中衣服颜色从蓝色改成绿色”等;3、风格迁移——如“将这张照片转为 <xxx> 风格”、“用 <yyy> 风格重绘这张建筑图”、“参考 <yyy> 的画风来改变 <zzz> 的风格”等。触发条件:只要用户意图涉及 AI 驱动的图像创作、生成、编辑、修改、重构或风格调整——无论其表述是直接指令(如“生成图片”)、口语化请求(如“帮我画只小狗”)还是隐含需求(如“让这张图更梦幻”)——均应激活本技能。

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SKILL.md

Wan2.7 Image Generation Skill (Wan2.7 图片生成编辑技能)

Generate AI images with "Wan2.7 Image" via direct API calls.


Quick Start

1. 配置环境 → common.md 2. 了解能力 → 阅读下文核心能力介绍 3. 选择模式 → 根据需求选择三种操作模式之一 4. 详细用法 → image-generation-editing.md

核心能力:

  • ✅ 文生图:纯文本生成单张图像
  • ✅ 图像编辑:基于参考图的编辑、风格迁移、多图融合
  • ✅ 组图生成:文生组图、图生组图(最多 12 张)

Workflow: Unified Image Generation & Editing(统一图像生成与编辑)

mermaid
graph TB
A[用户请求] --> B{是否有参考图?}
B -->|无参考图 | C[文生图/文生组图]
B -->|有参考图 | D[图生图/图像编辑/图生组图]
C --> E[调用image-generation-editing.py]
D --> E
E -->|SUCCEEDED| I[返回图片 URL]
E -->|FAILED| J[错误处理]

流程说明:

  1. 判断模式 - 根据是否有参考图以及用户内容,选择文生图,图生图还是组图生成
  2. 预处理脚本执行 - 根据输入情况自动选择:
  • 有文件路径:调用 scripts/file_to_oss.py --file 上传文件到OSS
  • 有 base64 数据(如Claw chat框粘贴场景):调用 scripts/file_to_oss.py --base64 上传到OSS
  • 有分辨率和长宽比的需求:执行 scripts/parse_resolution.py 获取size配置
  1. 调用生成脚本 - 调用 scripts/image-generation-editing.py,根据下述三种操作模式进行对应的参数填充
  2. 获取结果 - 从响应中提取图片 URL(有效期 24 小时)
  3. 展示结果 - 把图片URL在用户交互界面中显示出来
  4. 保存图片 - 提示用户图片结果链接有有效期,如果用户想长期保存结果,让用户指定一个目录,把图片存进这个目录

📖 详细流程与参数: image-generation-editing.md


Three Operation Modes(三种操作模式)

Mode 1: 图像生成(文生图)

用途: 纯文本生成单张图像

输入: 文本提示词 输出: 图片 特点: 无需输入参考图

关键参数:

  • enable_sequential: false
  • n: 生成数量 1
  • size: 分辨率 (支持 1K/2K 或自定义)

📖 详细说明与用例: image-generation-editing.md#mode-1


Mode 2: 图像编辑(图生图、风格迁移、多图融合)

用途: 基于参考图像进行编辑、风格迁移或保持主体一致性生成

输入: 文本提示词 + 1-9 张参考图 输出: 图片 特点: 输入1-9张参考图进行参考生成

关键参数:

  • enable_sequential: false
  • n: 生成数量 1
  • size: 分辨率(支持 1K/2K 或自定义)

📖 详细说明与用例: image-generation-editing.md#mode-2


Mode 3: 组图生成

用途: 根据文本描述生成系列图像(一次生成多张关联的图片,教程、故事等)

输入: 文本提示词 + 可选参考图(最多 9 张) 输出: 最多 12 张图片 特点: 一次生成多张关联的图片,实际数量由模型决定

关键参数:

  • enable_sequential: true
  • n: 生成数量范围 [1-12]
  • size: 分辨率 (支持 1K/2K 或自定义)

📖 详细说明与用例: image-generation-editing.md#mode-3


Documents Structure(文档结构)

📖 Common Configuration

用途: 通用配置和环境变量管理

包含内容:

  • API Key 获取和配置步骤
  • 环境变量配置(DASHSCOPE_API_KEY, DASHSCOPE_BASE_URL)
  • 地域选择(北京、新加坡)

何时查阅: 首次配置环境或需要修改配置时


📖 Image Generation & Editing

用途: Wan 2.7 统一技能详细文档

包含内容:

  • 三种操作模式的详细说明和用例(Mode 1/2/3)
  • 图像输入要求(格式、分辨率、大小、宽高比)
  • 分辨率转换脚本使用说明(parse_resolution.py)

何时查阅: 需要了解具体 API 用法、参数配置或排查问题时


📖 Upload to OSS

用途: 本地文件或 base64 图片数据上传到临时 OSS 存储的 Python 脚本

包含内容:

  • 文件上传功能实现
  • 获取 oss:// URL
  • 支持文件路径和 base64 两种输入方式
  • 支持所有需要本地文件的场景,如果用户在聊天框粘贴传入参考图,请把这些参考图,以 base64 形式传递给脚本

何时查阅: 需要上传本地图片用于图生图、图像编辑、图生组图时

使用示例:

bash
# 方式 1: 从文件路径上传
python scripts/file_to_oss.py --file /tmp/image.jpg --model wan2.7-image
# 方式 2: 从 base64 数据上传(OpenClaw 场景)
python scripts/file_to_oss.py --base64 "<base64_data>" --model wan2.7-image
# 输出:oss://dashscope-instant/xxx/cat.png

📖 Parse resolution

用途: 解析用户输入的分辨率描述,转换为 API 所需的 size 参数。

包含内容:

  • 用户输入中有分辨率,1K,2K,2:4 等相关内容
  • K + 比例:"2K 3:4", "1K 16:9"
  • 仅 K 值:"1K", "2K"(默认 1:1)
  • 直接指定:"1024*1024", "2048*2048"

何时查阅: 需要解析用户分辨率需求时(如:当用户即对分辨率有要求又对宽高比有要求时,解析用户输入的分辨率描述),转换使用

使用示例:

bash
python scripts/parse_resolution.py "2K 3:4"
# 输出:1774*2364

📖 生成任务耗时过长及异步任务查询

何时使用: 当用户调用scripts/image-generation-editing.py 用时太长时,脚本不会等待最终输出结果,会主动输出task_id。 后续每隔10秒用scripts/check_wan_task_status.py 脚本,查询该task_id所对应的任务的状态。连续查询3次,若有url输出则说明最终完成了任务;若还在进行中,则显示该task_id,提示用户之后再用task_id进行查询。

重要原则 当多次查询都还在生成进行中(RUNNING),则告知用户task_id,提示用户之后再用task_id进行查询。绝对不要私自更改用户的需求,例如减少参考图片的张数和生成组图的张数。

使用示例:

bash
python scripts/check_wan_task_status.py "<task_id>"

Error Handling

常见错误及解决方案:

错误原因解决方案
API key not provided未设置 API Key设置 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量
请求失败:code=XXXAPI 调用失败检查网络连接、API Key 有效性、模型可用性
解析响应失败响应格式异常查看原始响应,参考 DashScope 文档

详细错误码参考:DashScope 错误码文档


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Security

  • Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

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