核心用法
AI Image Generation 是一个模型聚合型图像生成技能，核心能力在于智能路由而非单一模型绑定。用户通过自然语言描述需求后，系统会依据任务类型（精确文字渲染、多轮编辑、超写实摄影、角色一致性等）自动匹配最优模型栈，并处理社区昵称到官方 API ID 的映射转换。
关键工作流遵循「草稿→筛选→精修」的三段式：先用低成本模型（如 gpt-image-1-mini、imagen-4.0-fast）生成 1-4 张候选图，选定后再用高阶模型（gpt-image-1.5、imagen-4.0-ultra）进行最终渲染或编辑，显著降低试错成本。技能内置持久化记忆层（~/image-generation/memory.md），可保存用户偏好的提供商、项目上下文及成功提示词配方，支持跨会话的一致性复现。
显著优点
模型覆盖全面：原生支持 OpenAI GPT Image 系列、Google Gemini/Imagen 4、Black Forest Labs FLUX 全家桶，同时兼容 Midjourney、Leonardo、Ideogram、Replicate 等平台，避免单一供应商锁定。
任务导向选型：内置决策矩阵解决「选哪个模型」的痛点，例如精确文字首选 GPT Image、多轮对话式编辑首选 Gemini Nano Banana、角色一致性首选 FLUX Kontext，大幅降低新手学习曲线。
成本优化机制：明确的「Draft Cheap, Finish Expensive」原则配合 fallback 链设计（同提供商降级→跨提供商替代→本地模型），在质量与预算间提供可操作的平衡策略。
安全透明：数据流向清晰标注，API 密钥永不本地存储，生成图像默认不留存，符合企业合规场景的隐私要求。
潜在缺点与局限性
外部依赖复杂：需自行申请并管理多平台 API 密钥（OpenAI、Google、BFL、Leonardo 等），配置门槛高于单一 App 订阅模式。
模型 ID 漂移风险：社区昵称（如 "Nano Banana Pro"、"FLUX 2 Max"）与官方 ID 存在映射断层，用户若绕过技能直接调用 API 可能遭遇版本不匹配。
实时性瓶颈：基准数据（benchmarks-2026.md）为静态快照，AI 图像领域周更迭代频繁，关键项目需额外验证当前 SOTA。
Midjourney 特殊限制：通过 Discord 端点间接调用，无法享受标准 API 的响应式体验，稳定性受平台政策影响。
适合人群
- 创意工作者：设计师、插画师、市场运营，需快速产出概念稿或批量生成营销素材
- 开发者/技术产品经理：构建 AI 应用原型，需对比多模型效果以确定技术栈
- 成本敏感型团队：希望精细化控制生成费用，避免为低价值草稿支付高端模型定价
- 多平台用户：不愿被单一工具（如仅 Midjourney 或仅 DALL-E）限制，追求灵活性
常规风险
- 内容合规：提示词可能触发提供商的安全过滤器导致生成失败或账号限制
- 版权模糊地带：AI 生成图像的版权归属因司法管辖区而异，商用需确认目标市场法规
- API 密钥泄露：虽技能不存储密钥，但用户环境变量配置不当仍可能造成泄露
- 供应商服务中断：多提供商架构虽提供 fallback，但同步故障时本地开源模型（如 FLUX Schnell）质量落差明显