核心用法
Nano Banana Pro 是调用 Google Gemini 3 Pro Image API 的图像生成与编辑技能，支持两大核心功能：
文生图（Text-to-Image）：通过 --prompt 描述场景、风格、构图、光线等要素，直接生成新图像。内置高命中率提示词模板，帮助用户从模糊需求快速结构化。
图生图（Image-to-Image）：使用 --input-image 指定原图，配合编辑指令（如"添加彩虹""转为水彩风格"）进行精准修改，特别适合局部调整与风格迁移。
智能分辨率工作流：默认采用"草稿(1K) → 迭代 → 终稿(4K)"三段式流程，避免在提示词未定型时浪费 4K 渲染时间。支持 1K(~1024px)、2K(~2048px)、4K(~4096px) 三档输出，自动映射用户口语化表达（如"高清""超清"）到对应档位。
文件管理规范：强制使用 yyyy-mm-dd-hh-mm-ss-descriptive-name.png 命名格式，结合时间戳与描述性词组，确保版本可追溯；要求从用户当前工作目录执行，避免文件散落于技能目录。
显著优点
1. Google 官方 API 背书：Gemini 3 Pro Image 为 Google 原生多模态模型输出层，图像质量与语义对齐度具备第一梯队水平。
2. 迭代效率优化：1K 草稿模式大幅降低试错成本，提示词锁定后再切 4K，符合专业设计工作流。
3. 精准编辑控制：编辑模板强调"仅修改指定元素，其余保持不变"，有效抑制 AI 过度发挥导致的画面漂移。
4. 零环境依赖：基于 uv 单文件脚本执行，无需复杂环境配置，API Key 支持参数注入或环境变量双通道。
潜在缺点与局限性
- 成本敏感：4K 分辨率调用成本显著高于 1K，频繁全分辨率生成可能导致配额快速消耗。
- 编辑边界：复杂编辑（如透视重构、多物体关联修改）可能需多轮迭代，单次指令成功率随复杂度递减。
- 风格一致性：图生图时，若提示词与原始风格差异过大，可能出现风格混杂或元素丢失。
- 地域与配额限制：Gemini API 存在区域可用性及速率限制，高并发场景需准备多 Key 轮换策略。
适合人群
- 设计师/创作者：需要快速验证概念、生成参考图或进行风格迁移
- 开发者：集成自动化图像生成 pipeline，批量生产素材
- 内容运营：社交媒体配图、电商主图的高效产出与迭代
常规风险
| 风险类型 | 说明与规避建议 |
|---------|--------------|
| API Key 泄露 | 避免在公开日志中硬编码密钥，优先使用环境变量 `GEMINI_API_KEY` |
| 配额超限 | 监控用量，高负载场景实施 Key 池与退避重试机制 |
| 版权与合规 | 生成内容需遵守 Google API 使用条款，商用前确认授权范围 |
| 路径注入 | 脚本未显示过滤 `--filename` 与 `--input-image`，需确保调用方传入可信路径 |