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name: nami-p-pro
description: 专业的图像生成与视觉设计技能。当用户需要图像编辑、图片生成、海报设计、漫画分镜、GUI界面设计、PPT制作等视觉创作任务时使用。支持去水印、换景、风格迁移、背景移除、图片超分等高级后期处理。务必在用户提及图片编辑、图像生成、视觉设计、海报制作、P图、修图、抠图、去水印等场景时积极触发此技能。
compatibility: mcp-zhiyue - zhiyue_doc_chat - zhiyue_doc_extract mcp-zhitu - zhitu_infer - zhitu_sr so-search - multi_engine_image_search Nami-image-edit - nami_img2img_ratio_pro - nami_text2img_ratio_pro gen_html - image_to_ppt_html

纳米P图 Pro

专业的图像生成与视觉设计技能，提供完整的图像处理工作流。

MCP Access: Use mcporter

你必须通过 mcporter 技能来操作 MCP，完成此技能的任务。 不要直接调用 MCP 工具；所有 MCP 操作都通过 mcporter 路由。

配置文件：全局 MCP 配置在 ~/.openclaw/workspace/config/mcporter.json。读取此文件，仅使用此技能所需的 MCP 配置（参见上面的 compatibility/工具列表）。不要使用配置中的其他 MCP——只使用为此技能声明的那些。
列出服务器/工具：mcporter list，或 mcporter list <server> --schema 查看特定服务器。
调用工具：mcporter call <server.tool> key=value（例如 mcporter call mcp-zhiyue.zhiyue_doc_chat file_url=xxx query=xxx）。
此技能的 compatibility 列表（或工具列表）定义了此技能可以使用的 MCP 服务器/工具；仅通过 mcporter 调用这些，使用全局文件中的配置。

完整工具列表（mcporter调用）：

mcp-zhiyue: zhiyue_doc_chat, zhiyue_doc_extract
mcp-zhitu: zhitu_infer, zhitu_infer_batch, zhitu_sr, zhitu_sr_batch, zhitu_change_backgroud, zhitu_change_backgroud_batch, zhitu_img_understand, zhitu_img_understand_batch, zhitu_ocr_content, zhitu_ocr_table, zhitu_simple_draw_from_img, zhitu_simple_draw_from_text, zhitu_video_understand
so-search: multi_engine_image_search
Nami-image-edit: nami_img2img, nami_img2img_ratio_3_1_flash, nami_img2img_ratio_pro, nami_text2img, nami_text2img_ratio_3_1_flash, nami_text2img_ratio_pro
gen_html: image_to_ppt_html

核心工作流程

第一步：意图识别

根据用户输入判断任务类型，选择对应的工作流：

去水印任务（最高优先级）：用户明确提及"去水印"、"消除水印" → 执行任务1：图片编辑
图片编辑：用户上传图片并要求编辑、修改、调整 → 执行任务1：图片编辑
单张图片生成：用户仅需生成1张图片 → 执行任务2：文生图
一图生多图：将1张图片处理成多张不同效果的图片 → 执行任务3：一图生多图
背景移除/抠图：用户要求"抠图"、"去背景"、"消除背景" → 执行任务4：背景移除
图片超分/高清化：用户要求"高清"、"超分"、"变清晰" → 执行任务5：图片超分
批量图片生成/PPT制作：用户未上传图片，需要生成多张图片或多页PPT → 执行任务6：批量生成与PPT制作

特殊规则：

如果用户输入的是 JSON 结构的提示词，不要修改它，直接作为对应任务的 prompt 输入
JSON 结构示例包含 concept、scene_composition、environment、subject、outfit_and_accessories、style_and_aesthetics、quality_boosters、negative_prompt 等字段

任务1：图片编辑

适用场景：用户上传图片并要求编辑、去水印、换景、风格迁移等

步骤1：分析图片主体

通过 mcporter 调用 mcp-zhiyue.zhiyue_doc_chat 分析上传的图片：

mcporter call mcp-zhiyue.zhiyue_doc_chat file_url=<图片URL> query="分析这张图片的主体信息"

如果主体是人物：识别图片中有多少个人，详细描述每个人的面部特征（发型、五官、肤色等），作为后续编辑参考
如果主体不是人物：分析图片的主体对象、场景、风格特征，作为后续编辑参考

步骤2：生成编辑提示词

结合用户的原始需求和步骤1的分析结果，生成图片编辑的提示词：

尽可能保留用户的原始描述
融入步骤1分析的主体特征（特别是人物面部特征）
确保提示词详细、具体，包含风格、光线、构图等要素

步骤3：处理图片输入

判断是否需要搜索图片：

如果用户已提供图片 URL → 直接使用
如果用户未提供图片，但描述了需要搜索的图片类型 → 通过 mcporter 调用 so-search.multi_engine_image_search：

mcporter call so-search.multi_engine_image_search query="<用户描述的图片类型>" limit=15 mixed_re_rank=true

搜索规则：每次只能搜索一个目标，如果需要多个目标，多次调用该工具。

步骤4：执行图片编辑

多图片融合逻辑（超过3张图片时）：

这是一个递归分组处理流程：

分组处理：将图片列表按每3张一组分组
- 示例：9张图 → [图1,图2,图3], [图4,图5,图6], [图7,图8,图9]
- 不足3张也单独成组：4张图 → [图1,图2,图3], [图4]

逐组融合：对每组调用 nami_img2img_ratio_pro 进行融合编辑

mcporter call Nami-image-edit.nami_img2img_ratio_pro prompt="<编辑提示词>" img_urls=["url1","url2","url3"]

递归处理：
- 如果融合结果只有1张 → 完成
- 如果融合结果有2-3张 → 再次调用 nami_img2img_ratio_pro 最终融合
- 如果融合结果超过3张 → 重复步骤1的分组融合
保护机制：总 API 调用次数不超过15次，达到限制后取前3张进行最终融合

单图或少量图片编辑（1-3张）：直接调用对应的图生图工具：

mcporter call Nami-image-edit.nami_img2img_ratio_pro prompt="<编辑提示词>" img_urls=["<图片URL>"]

输出

返回编辑后的图片 URL，并简要说明编辑内容和效果。

任务2：文生图

适用场景：用户需要根据描述生成1张图片

执行步骤

根据用户输入，通过 mcporter 调用文生图工具：

mcporter call Nami-image-edit.nami_text2img_ratio_pro prompt="<用户的图片描述>"

提示词要求：

保持用户原始描述的核心意图
补充必要的风格、质量、构图描述
如果是专业设计需求，添加光线、色彩、构图等专业要素

输出

返回生成的图片 URL。

任务3：一图生多图

适用场景：将1张图片处理成多张不同效果的图片

触发关键词：

"给照片里的每个人单独生成..."
"请将X个人分别生成各自的..."
"参考这张图片，生成X张..."
"给照片里的人分别生成X套穿搭"

人物场景处理流程

分析人物特征：通过 mcporter 调用 mcp-zhiyue.zhiyue_doc_chat 识别图片中的人数和每个人的面部特征

mcporter call mcp-zhiyue.zhiyue_doc_chat file_url=<图片URL> query="分析图片中有多少个人，详细描述每个人的面部特征"

生成多个提示词：
- 为每个人生成独立的编辑提示词
- 保留用户的原始需求（如"工作室拍摄"、"黑色背景"等）
- 融入每个人的特征描述
逐一生成图片：对每个提示词调用 nami_img2img_ratio_pro

mcporter call Nami-image-edit.nami_img2img_ratio_pro prompt="<为人物1定制的提示词>" img_urls=["<原图URL>"]
mcporter call Nami-image-edit.nami_img2img_ratio_pro prompt="<为人物2定制的提示词>" img_urls=["<原图URL>"]
...

非人物场景处理流程

分析主体信息：通过 mcporter 调用 mcp-zhiyue.zhiyue_doc_chat 分析图片主体

mcporter call mcp-zhiyue.zhiyue_doc_chat file_url=<图片URL> query="分析图片的主体内容和风格特征"

生成多个变体提示词：
- 根据用户需求（如"X种风格"、"X个场景"）
- 结合主体信息生成多个变体提示词
逐一生成图片：对每个提示词调用 nami_img2img_ratio_pro

输出

返回生成的多张图片 URL 列表，注明每张图片对应的编辑意图。

任务4：背景移除

适用场景：用户需要抠图、去除背景、透明背景

执行步骤

通过 mcporter 调用背景移除工具：

单张图片：

mcporter call mcp-zhitu.zhitu_infer img_url=<图片URL> type="auto"

批量处理：

mcporter call mcp-zhitu.zhitu_infer_batch img_urls=["url1","url2","url3"] type="auto"

输出

返回去除背景后的图片 URL（透明背景PNG格式）。

任务5：图片超分

适用场景：用户需要将图片变清晰、高清化、超分辨率处理

执行步骤

通过 mcporter 调用图片超分工具：

单张图片：

mcporter call mcp-zhitu.zhitu_sr img_url=<图片URL> scale=2 sr_type="general"

批量处理：

mcporter call mcp-zhitu.zhitu_sr_batch img_urls=["url1","url2","url3"] scale=2 sr_type="general"

参数说明：

scale：放大倍数（2、4等）
sr_type：处理类型（general-通用，face-人脸美颜）

输出

返回高清化后的图片 URL。

任务6：批量生成与PPT制作

适用场景：

用户未上传图片，需要生成多张图片
用户需要生成多页PPT

子任务6.1：批量文生图

适用场景：用户需要生成多张独立的图片（非PPT）

执行步骤

根据用户输入，逐一调用文生图工具生成多张图片：

mcporter call Nami-image-edit.nami_text2img_ratio_pro prompt="<图片1的描述>"
mcporter call Nami-image-edit.nami_text2img_ratio_pro prompt="<图片2的描述>"
...

要点：

为每张图片生成独立的提示词
保持风格一致性（如果用户要求）
按用户指定的数量生成

输出

返回生成的所有图片 URL 列表。

子任务6.2：PPT制作

适用场景：用户明确需要生成PPT，或输入包含"生成X页PPT"、"生成X张PPT"等关键词

触发示例：

"解读我上传的PDF，生成15页图文混排的全中文PPT，使用鬼灭之刃漫画风格"
"将PDF总结重点，生成15页PPT，使用漫威超级英雄的美式漫画风格"
"生成20张PPT图片，铁臂阿童木的漫画风格"

步骤1：提取文档内容（如果用户上传了文档）

通过 mcporter 调用 mcp-zhiyue.zhiyue_doc_extract 完整提取文档内容：

mcporter call mcp-zhiyue.zhiyue_doc_extract file_url=<文档URL>

提取要求：

不可遗漏任何一页
必须按页数顺序输出
禁止总结，只提取原始内容
输出结构：

[
  {
    "页数": "1",
    "内容": "第一页的完整内容..."
  },
  {
    "页数": "2",
    "内容": "第二页的完整内容..."
  }
]

步骤2：设计PPT结构并生成提示词

如果有文档内容：

提炼每一页内容的核心要点
按PPT常见结构组织：封面、目录、内容页、过渡页、总结页、致谢页等
根据用户要求的页数分配内容

如果无文档内容：

根据用户描述的主题设计PPT结构
创建合理的内容大纲

生成每页的提示词，结构参考：

{
  风格: "<用户指定的风格>PPT<页面类型>",
  标题: "...",
  副标题: "...",
  正文内容: "...",
  图表类型: "柱状图/饼状图/分布图/无",
  页面功能: "封面/目录/过渡页/数据页/总结页",
  色系: "<统一的色系描述，如：深蓝、古铜金、霓虹紫>"
}

重要规则：

用户要求生成X页，就撰写X个提示词
如果用户未指定页数，默认20页
如果用户未指定语言，在提示词中添加"内容为中文"
所有页面风格、色系必须统一，在每个提示词末尾添加统一的色系描述
禁止在提示词中包含敏感内容：中国国徽、党徽、国旗、中国地图、色情、政治等
注重图文排版与布局，禁止拼接式设计
如果文档某页为空白，跳过该页，不生成对应提示词

提示词示例：

[
  {
    "页码": "1",
    "生图提示词": "英雄联盟双城之战动画风格PPT封面，海克斯科技核心散发着蓝色能量光辉，背景是皮尔特沃夫的宏伟建筑与祖安的霓虹管道交织，中央大标题文字：'产品策略报告'，副标题：'2025年战略规划'。画面充满机械美感与魔法能量，油画质感，电影级光影。内容为中文。色系：深蓝、古铜金、霓虹紫。"
  },
  {
    "页码": "2",
    "生图提示词": "英雄联盟双城之战动画风格PPT目录页，展示一个多面体的海克斯水晶，每一面折射不同光芒。标题：'目录'。正文内容：'1. 市场分析 2. 产品定位 3. 技术架构 4. 发展规划'。璀璨夺目的视觉效果。内容为中文。色系：深蓝、古铜金、霓虹紫。"
  }
]

步骤3：生成PPT图片

通过 mcporter 逐页调用文生图工具：

mcporter call Nami-image-edit.nami_text2img_ratio_pro prompt="<第1页的生图提示词>" ratio="16:9"
mcporter call Nami-image-edit.nami_text2img_ratio_pro prompt="<第2页的生图提示词>" ratio="16:9"
...

要点：

PPT默认比例为 16:9
按页码顺序生成
收集所有生成的图片 URL

步骤4：合成PPT

通过 mcporter 调用 PPT 生成工具，将所有图片转换为可交互的网页PPT：

mcporter call gen_html.image_to_ppt_html image_url_list=["url1","url2","url3",...] video_url_list=[]

参数说明：

image_url_list：按顺序排列的所有PPT页面图片URL
video_url_list：如果有视频素材也可以包含，通常为空数组

输出

返回生成的PPT网页链接，用户可以在浏览器中查看和演示。

重要约束与注意事项

工具使用禁令

严格禁止调用以下工具（违反将导致任务失败）：

zhitu_remove_watermark
zhitu_remove_watermark_batch
zhitu_ID_photo

这些工具已被更优的方案替代或不符合使用规范。

去水印处理

如果用户需要去水印，必须使用任务1的图片编辑流程，通过 nami_img2img_ratio_pro 工具结合适当的提示词来实现，而不是使用专门的去水印工具。

图片超分处理

如果用户有"将图片高清化"、"超分"、"变清晰"的需求，必须严格执行任务5，使用 zhitu_sr 或 zhitu_sr_batch 工具。

提示词处理原则

JSON结构提示词：如果用户提供了JSON格式的结构化提示词，不要修改它，直接作为工具的 prompt 参数传入
保留用户原意：尽可能保留用户的原始描述和关键词，不要过度改写
补充专业要素：在不改变用户意图的前提下，补充风格、光线、构图、质量等专业描述

多图片处理

当图片数量超过3张时，务必使用步骤4中的"多图片融合逻辑"，采用递归分组处理方式，避免一次性传入过多图片导致工具调用失败。

PPT生成规范

文档提取完整性：提取文档内容时不可遗漏任何一页，不可总结内容
风格一致性：所有页面必须保持统一的视觉风格和色系
敏感内容过滤：严禁在提示词中包含政治敏感、色情、暴力等内容
比例规范：PPT图片默认使用16:9比例
语言要求：如果用户未指定语言，默认使用中文

MCP工具调用

所有涉及 compatibility 中声明的 MCP 服务器/工具，都必须通过 mcporter 调用，格式为：

mcporter call <server>.<tool> param1=value1 param2=value2

不要直接调用 MCP 工具，必须通过 mcporter 路由。

常见场景示例

示例1：人物照片编辑

用户输入："把这张照片里的人换个背景，改成海边日落"

执行流程：

识别意图 → 任务1：图片编辑
分析人物特征（通过 zhiyue_doc_chat）
生成编辑提示词："保持<人物特征描述>，背景替换为海边日落场景，温暖的金色光线，浪漫氛围"
调用 nami_img2img_ratio_pro 生成编辑后的图片

示例2：批量生成设计稿

用户输入："生成5张科技感海报，主题是人工智能"

执行流程：

识别意图 → 任务6.1：批量文生图
为每张海报设计独立提示词，保持科技风格一致
逐一调用 nami_text2img_ratio_pro 生成5张图片
返回所有图片URL

示例3：PDF转PPT

用户输入："把这个PDF转成15页PPT，使用赛博朋克风格"

执行流程：

识别意图 → 任务6.2：PPT制作
提取PDF每页内容（通过 zhiyue_doc_extract）
设计15页PPT结构，为每页撰写赛博朋克风格的生图提示词
逐页生成图片（16:9比例）
合成为网页PPT（通过 image_to_ppt_html）

示例4：多人分别生成照片

用户输入："给照片里的每个人单独生成工作室拍摄肖像照片，黑色背景，黑色T恤"

执行流程：

识别意图 → 任务3：一图生多图
分析识别图片中有几个人，描述每个人的面部特征
为每个人生成独立提示词："<人物1特征>，工作室拍摄，黑色背景，黑色T恤，专业肖像，侧光照明，半身构图"
逐一调用 nami_img2img_ratio_pro 为每个人生成照片
返回所有生成的肖像照URL

输出格式要求

完成任务后，输出应包含：

任务摘要：简要说明执行了什么操作
生成结果：
- 图片任务：提供图片URL，可用markdown格式展示
- PPT任务：提供PPT网页链接
关键参数：使用的风格、比例、特殊设置等
注意事项（如有）：提醒用户注意的细节或后续操作建议

示例输出：

已完成图片编辑任务！

**操作内容**：将原图中的人物保持不变，背景替换为海边日落场景

**生成结果**：
![编辑后的图片](https://example.com/edited_image.jpg)

**关键参数**：
- 风格：自然写实
- 光线：温暖金色日落光
- 比例：保持原图比例

**提示**：如需进一步调整，可以继续描述修改需求。

技能维护说明

此技能的核心价值在于提供流畅的图像处理工作流，连接多个专业工具。在使用过程中：

优先理解用户意图：准确判断用户需要的是编辑、生成还是处理
灵活调整提示词：根据任务类型优化提示词质量
注重用户体验：提供清晰的结果展示和后续操作建议
遵守安全规范：严格过滤敏感内容，保护用户安全

通过合理运用此技能，可以高效完成各类视觉设计任务，为用户提供专业的图像处理服务。

Nami P Pro Skill

360 行为纵深安全审计引擎

纳米P图 Pro

MCP Access: Use mcporter

核心工作流程

第一步：意图识别

任务1：图片编辑

步骤1：分析图片主体

步骤2：生成编辑提示词

步骤3：处理图片输入

步骤4：执行图片编辑

输出

任务2：文生图

执行步骤

输出

任务3：一图生多图

人物场景处理流程

非人物场景处理流程

输出

任务4：背景移除

执行步骤

输出

任务5：图片超分

执行步骤

输出

任务6：批量生成与PPT制作

子任务6.1：批量文生图

执行步骤

输出

子任务6.2：PPT制作

步骤1：提取文档内容（如果用户上传了文档）

步骤2：设计PPT结构并生成提示词

步骤3：生成PPT图片

步骤4：合成PPT

输出

重要约束与注意事项

工具使用禁令

去水印处理

图片超分处理

提示词处理原则

多图片处理

PPT生成规范

MCP工具调用

常见场景示例

示例1：人物照片编辑

示例2：批量生成设计稿

示例3：PDF转PPT

示例4：多人分别生成照片

输出格式要求

技能维护说明