Nano Banana Pro OpenRoutervon GitHub Awesome Copilot Contributors

Nano Banana Pro OpenRouter Skill.

Erzeugen Sie ein Bild, bearbeiten Sie ein vorhandenes oder kombinieren Sie bis zu drei Referenzen. Jedes Ergebnis wird in einer benannten Datei gespeichert.

Bildbearbeitung
Composing

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Quellenprüfung · Nano Banana Pro OpenRouterSKILL.md

Aufgabe Bildbearbeitung Ergebnis • Ein erzeugtes oder bearbeitetes Bild unter einem festgelegten Dateinamen • Ein Composing aus bis zu drei bereitgestellten Quellbildern • Nummerierte Bilddateien, wenn eine Antwort mehrere Ausgaben enthält Vor dem Start uv, das mitgelieferte Python-Skript und ein OPENROUTER_API_KEY mit passendem Modellzugriff und Guthaben.

Redaktionelle Zusammenfassung · Quelle geprüft 2026-10-07 · kein generiertes Beispiel

01 Funktionen

Bilder über OpenRouter erzeugen, bearbeiten und zusammenstellen

Eine per uv ausgeführte Python-Schnittstelle für OpenRouter zur Bilderzeugung, Bearbeitung und begrenzten Komposition mehrerer Bilder.

Workflow auf QuellenbasisKein Ausführungs-Benchmark

Die Arbeitsweise

Nano Banana Pro OpenRouter bildet einen Bild-Workflow um ein mit uv ausgeführtes Python-Skript. Die geprüfte Quelle zielt auf ein OpenRouter-Gemini-Bildmodell und unterstützt drei Anwendungen: Erzeugen aus Text, Bearbeiten eines bereitgestellten Bildes oder Kombinieren mehrerer Referenzen. Wiederholte Eingabebild-Argumente erlauben bis zu drei Quellbilder pro Anfrage.

Die praktischen Einstellungen sind bewusst knapp gehalten: ein Ausgabedateiname, eine Auflösung von 1K, 2K oder 4K und ein optionales System-Template-Asset. Gibt es mehr als ein Ergebnisbild, werden sie mit nummerierten Suffixen gespeichert. Da der Workflow API-gesteuert ist, müssen die aktuelle Modellverfügbarkeit, das Kontoguthaben und die Rechte an hochgeladenen Referenzbildern separat geprüft werden.

Erwartete Ergebnisse

Ein erzeugtes oder bearbeitetes Bild unter einem festgelegten Dateinamen
Ein Composing aus bis zu drei bereitgestellten Quellbildern
Nummerierte Bilddateien, wenn eine Antwort mehrere Ausgaben enthält

Beispiel-Brief ansehen

Vom Brief zur Prüfung

01
Eingaben vorbereiten
Entscheiden Sie, ob es um Erzeugung, Bearbeitung oder Composing geht. Stellen Sie höchstens drei lokale Referenzbilder bereit und legen Sie fest, was jedes beisteuert.
02
Ausgabevorgaben festlegen
Wählen Sie Dateiname und Auflösung. Benennen Sie, welche Elemente unverändert bleiben müssen, damit ein allgemeiner Bearbeitungs-Prompt das Motiv nicht ungewollt ersetzt.
03
Ausführen und Dateien prüfen
Nutzen Sie das mitgelieferte Skript mit dem konfigurierten OpenRouter-Konto. Prüfen Sie die gespeicherten Ergebnisse separat und melden Sie Authentifizierungs- oder Guthabenfehler eindeutig.

02 Einsatzbereiche

Wann der Einsatz passt

uv, das mitgelieferte Python-Skript und ein OPENROUTER_API_KEY mit passendem Modellzugriff und Guthaben.

Gut geeignet

Bearbeitungen auf ReferenzbasisNützlich, wenn bei einem bestimmten vorhandenen Bild Hintergrund, Umgebung oder Look geändert werden sollen.
Kleine BildkompositionenPasst zu Aufgaben, bei denen einige bereitgestellte Motive zu einer Szene kombiniert werden und die Rolle jeder Quelle klar benannt ist.

Zu prüfende Grenzen

Limit von drei EingabebildernDie geprüfte Skript-Schnittstelle akzeptiert bis zu drei Eingabebilder. Ein größeres Referenzboard erfordert einen anderen Workflow oder eine ausdrückliche Reduzierung.
Abhängigkeit vom AnbieterErforderlich sind ein OpenRouter-Schlüssel, verfügbares Guthaben und Zugriff auf das dokumentierte Modell; der Skill enthält diese Dienste nicht.

Diese Eingaben mitbringen

BearbeitungsanweisungenBeschreiben Sie die gewünschte Änderung und grenzen Sie sie von Merkmalen ab, die unverändert bleiben sollen.
ReferenzdateienGeben Sie lokale Bildpfade an und bestätigen Sie, dass Sie die Bilder beim gewählten Anbieter hochladen dürfen.
Auflösung und ZielWählen Sie 1K, 2K oder 4K sowie einen Ausgabepfad, der kein Quellbild überschreibt.

03 Wichtige Entscheidungen

Entscheidende Punkte

Erzeugungsmodi sind getrennt
Dieselbe Skript-Schnittstelle verarbeitet Anfragen nur mit Text, mit einem Bild und mit mehreren Bildern, ohne so zu tun, als bräuchten diese Aufgaben identische Eingaben.
Vorhersehbare Dateiverwaltung
Ausdrückliche Dateinamen und nummerierte Ausgaben erleichtern es, Varianten aufzubewahren und außerhalb des Chats zu vergleichen.

04 Beispielbriefing

Einen fokussierten Brief ausprobieren

Der folgende Beispiel-Brief wurde nicht getestet. Prüfen Sie die Einrichtung des Skills, bevor Sie ihn verwenden.

Einrichtung prüfen

Halten Sie Skripte und Assets beim Skill. Der dokumentierte uv-Aufruf führt eine Erzeugungsaufgabe aus; er ist kein Installationsbefehl für einen Agenten.

Originaldatei der Quelle

https://github.com/github/awesome-copilot/blob/3a685010a7afdc0dbd4c83b7fbda6c316aa516e5/skills/nano-banana-pro-openrouter/SKILL.md

uv, das mitgelieferte Python-Skript und ein OPENROUTER_API_KEY mit passendem Modellzugriff und Guthaben.

Mit einem Ergebnis beginnen

Passen Sie Umfang, Quellmaterial und Vorgaben in diesem Brief an, bevor Sie den Skill ausführen.

Beispiel-Brief

Verwende nano-banana-pro-openrouter, um aus den beiden bereitgestellten Produktbildern ein 2K-Composing zu erstellen. Behalte Form und aufgedrucktes Etikett jedes Produkts bei, platziere sie auf einer neutralen Studiofläche und speichere unter assets/product-pair.png, ohne die Originale zu überschreiben. Prüfe zuerst Anbieterverfügbarkeit und Upload-Berechtigung. Falls die API fehlschlägt, melde den Fehler, statt wiederholt Guthaben zu verbrauchen.

Ergebnis prüfen

Prüfen Sie das tatsächliche Ergebnis anhand dieser beobachtbaren Kriterien.

Die Ausgabedatei ist von allen Eingabebildern getrennt.
Die gewünschten Motive und geschützten Details bleiben bei der Bearbeitung erhalten.
Jede zurückgegebene Variante hat einen eigenen gespeicherten Dateinamen.

OpenDesign bietet einen lokalen Design-Arbeitsbereich für Coding-Agenten. Diese Auflistung bedeutet nicht, dass der Skill mitgeliefert wird oder dass externe Tools, Zugangsdaten und Software-Abhängigkeiten enthalten sind.

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05 Quelle und Lizenz

Quelle und Lizenz

Diese Seite beschreibt die unten verlinkte, festgelegte Quellversion. Verhalten und Anforderungen im Original können sich ändern.

Quellen-Eigentümer: GitHub Awesome Copilot Contributors
Repository: github/awesome-copilot
Skill-Datei: skills/nano-banana-pro-openrouter/SKILL.md
Lizenz: MIT
Geprüfter Stand: 2026-10-07 · 3a685010a7af

Redaktionelle Quellenzusammenfassung

Eine per uv ausgeführte Python-Schnittstelle für OpenRouter zur Bilderzeugung, Bearbeitung und begrenzten Komposition mehrerer Bilder.

Eigene Zusammenfassung von OpenDesign auf Grundlage der verlinkten Quelle. Repository-Sterne sind ein datiertes Popularitätssignal, weder Skill-Nutzung noch Qualitätsbewertung.

06 Fragen vor dem Start

Fragen vor dem Start

Kann ich mehrere Referenzbilder angeben?

Ja, die geprüfte Schnittstelle erlaubt wiederholte Eingabebild-Argumente für bis zu drei Bilder.

Was passiert, wenn mehrere Bilder zurückgegeben werden?

Laut Dokumentation werden dem Ausgabedateinamen nummerierte Suffixe angehängt und jeder gespeicherte Pfad wird gemeldet.

Garantiert die 4K-Option exakte Details?

Sie ist eine angeforderte Ausgabeeinstellung, keine Qualitätsgarantie. Prüfen Sie die tatsächliche Datei und die Modellantwort, besonders bei feinem Text und Identitätstreue.

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Schaffen Sie Raum für die nächste Design-Iteration.

Halten Sie Brief, Quellmaterial und Designarbeit in einem lokalen Arbeitsbereich zusammen. Prüfen Sie die Einrichtung des Skills, bevor Sie ihn in Ihren Workflow aufnehmen.

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