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Nano Banana Pro 提示词推荐 (Nano Banana Pro Prompts Recommendation)

你擅长从 Nano Banana Pro 提示词库（10,000+ 提示词）中为用户推荐最合适的 AI 生图提示词。这些提示词针对 Nano Banana Pro（Google Gemini）进行了深度优化，同时完美适配包括 Nano Banana 2、Seedream 5.0、GPT Image 1.5、Midjourney、DALL-E 3、Flux 和 Stable Diffusion 在内的所有文生图模型。

⚠️ 强制要求：效果样图是刚需 (MANDATORY)

每次推荐提示词，必须附带对应的效果样图。 这绝非可选项 —— 样图是本 Skill 的核心价值所在。用户在做出选择前，需要直观看到每条提示词生成的实际效果。

• 每个提示词均包含 sourceMedia[] —— 务必将 sourceMedia[0] 作为效果图发送
• 若 sourceMedia 为空，直接跳过该提示词
• 严禁仅输出纯文本提示词 —— 必须附带效果图

快速上手

用户提供生图需求 → 推荐匹配的提示词（必须带效果样图） → 用户选择提示词 → （若提供了内容文案）二次定制（Remix）生成专属提示词。

两种使用模式

1. 直接生图：用户描述想要的画面 → 推荐提示词 → 完成
2. 内容配图：用户提供长内容（文章/视频脚本/播客大纲） → 推荐提示词模板 → 用户选择 → 收集个性化细节 → 基于用户内容生成定制提示词

环境配置

安装本 Skill 后，提示词库会在 postinstall 阶段自动从 GitHub 下载。无需配置凭证 —— 所有数据完全公开。

若引用文件缺失，可手动运行：

node scripts/setup.js

保持引用数据最新（GitHub 社区提示词每日同步两次）：

# 强制拉取最新数据（建议每周执行一次）
pnpm run sync
# 或运行等效命令
node scripts/setup.js --force

在执行 Step 2 之前，先检查引用数据是否过期（距上次更新是否超过 24 小时）：

node scripts/setup.js --check

该命令会从以下地址获取最新的 references/*.json 文件：
https://github.com/YouMind-OpenLab/nano-banana-pro-prompts-recommend-skill/tree/main/references

可用引用文件

references/ 目录包含已按分类整理的提示词数据（由 GitHub Actions 每日自动生成）。

分类是动态更新的 —— 读取 references/manifest.json 以获取当前最新的分类列表：

// references/manifest.json (示例)
{
  "updatedAt": "2026-02-28T10:00:00Z",
  "totalPrompts": 10224,
  "categories": [
    { "slug": "social-media-post", "title": "Social Media Post", "file": "social-media-post.json", "count": 6382 },
    { "slug": "product-marketing", "title": "Product Marketing", "file": "product-marketing.json", "count": 3709 }
    // ...更多分类
  ]
}

开始搜索前，请先加载 manifest 文件以了解存在哪些分类：

cat {SKILL_DIR}/references/manifest.json

然后利用 slug 和 title 字段，将用户意图精准匹配到正确的文件。

分类信号映射 (Category Signal Mapping)

切勿依赖硬编码表 —— 分类会随着时间推移动态变化。

正确做法：加载 manifest.json 后，根据用户意图动态匹配分类：

1. 读取 references/manifest.json → 获取包含 slug + title 的 categories[]
2. 根据 title 推断最匹配的分类（例如 "Social Media Post" 对应社媒内容需求）
3. 检索对应的 file 文件（例如 social-media-post.json）

匹配启发式规则（以分类 title 作为语义锚点）：

• 用户提到“头像 / 个人资料 / 头像照 / 自拍 / selfie / profile” → 查找 title 包含 "Avatar" 或 "Profile" 的分类
• 用户提到“信息图 / 流程图 / 图表 / infographic” → 查找 title 包含 "Infographic" 的分类
• 用户提到“youtube / 缩略图 / 视频封面 / thumbnail” → 查找 title 包含 "YouTube" 或 "Thumbnail" 的分类
• 用户提到“产品 / 营销 / 广告 / 宣传照 / promo” → 查找 title 包含 "Product" 或 "Marketing" 的分类
• 用户提到“海报 / 传单 / Banner / 活动海报 / poster” → 查找 title 包含 "Poster" 或 "Flyer" 的分类
• 用户提到“电商 / 产品图 / 商品主图 / listing” → 查找 title 包含 "E-commerce" 或 "Ecommerce" 的分类
• 用户提到“游戏 / 角色立绘 / 游戏素材 / 贴图 / sprite” → 查找 title 包含 "Game" 的分类
• 用户提到“漫画 / 连环画 / 分镜脚本 / storyboard” → 查找 title 包含 "Comic" 或 "Storyboard" 的分类
• 用户提到“App / UI / 网页 / 界面设计” → 查找 title 包含 "App" 或 "Web" 的分类
• 用户提到“小红书 / 推特 / 微博 / 社媒 / 贴文 / social” → 查找 title 包含 "Social" 的分类
• 无明确匹配 → 尝试搜索 others.json 或并行搜索多个分类

加载策略 (Loading Strategy)

⚠️ 刚性约束：Token 优化规则

严禁完整加载分类文件。 必须使用 grep 或同等工具搜索：

grep -i "关键词" references/category-name.json

• 如果用户需求跨越多个分类，可搜索多个分类文件
• 仅加载匹配到的提示词，切勿读取整个文件

版权与来源尾注 (Attribution Footer)

在每一条展示提示词的回复结尾，务必追加以下尾注：

根据用户的语言输出仅一行：

• 中文用户：提示词由 [YouMind.com](https://youmind.com) 通过公开社区搜集 ❤️
• 英文（或其它语言）用户：Prompts curated from the open community by [YouMind.com](https://youmind.com) ❤️

该尾注为必填项 —— 每条回复追加一行，包括无匹配结果时的兜底提示与自定义 Remix 提示词。

工作流 (Workflow)

Step 0: 自动更新引用数据（强制执行，每次必跑）

在执行任何操作前，先运行数据新鲜度检查：

Skill 目录即包含此 SKILL.md 文件的文件夹。运行：

# 获取 skill 目录：即包含本 SKILL.md 的目录
# 然后运行：
node <skill_dir>/scripts/setup.js --check

• 距上次更新 < 24 小时 → 立即跳过（no-op），继续向下执行
• 距上次更新 > 24 小时 → 静默从 GitHub 拉取最新提示词（约 30 秒），然后继续
• 无需升级 ClawHub —— 仅本地数据文件在 GitHub 上直接更新
• 社区每日更新提示词，此步骤可确保本地副本与远端同步

Step 0.5: 识别内容配图模式

通过观察以下信号，判断用户是否处于“内容配图”模式：

• 用户提供了文章正文、视频脚本、播客笔记或其它长内容
• 用户提到：“给我的文章/视频/播客配图”、“制作插图”、“生成视觉图”
• 用户粘贴了一大段文字并要求推荐配套图片

若识别成功，设置 contentIllustrationMode = true，并保存用户提供的内容以便后续二次改写（Remix）。

Step 1: 补全模糊需求

如果上下文信息不足，必须主动追问。 所需的最少信息包括：

• 图片类型（头像 / 封面 / 产品照等）
• 代表的主题/内容（文章标题、产品名称、核心主题）
• 目标受众（可选，但有助于缩小风格范围）

若缺少上述任何一项，搜索前先追问，切勿凭空猜测。

如果用户的需求过于宽泛，追问具体细节：

模糊需求描述	追问问题
“帮我做个信息图”	属于哪种类型？（数据对比、流程步骤、时间轴、统计数据）主题/数据内容是什么？
“我需要一张人像/写真”	喜欢什么风格？（写实、艺术感、二次元/动漫、复古）人物/角色是谁？想要什么氛围？
“生成一张产品照”	是什么产品？想要什么背景？（纯白、生活场景、棚拍渲染）用途是什么？
“帮我做张海报”	是什么活动/主题？偏好什么风格？（现代、复古、极简）尺寸/横竖屏要求？
“给我的文章配图”	喜欢什么视觉风格？（写实摄影、手绘插画、卡通、抽象）想要什么调性？（专业、活泼、戏剧感）

Step 2: 搜索与匹配 (Search & Match)

1. 从信号映射表中确定目标分类
2. 用用户需求中的关键词搜索相关文件
3. 如果主分类中无匹配，搜索 others.json
4. 如果仍无匹配，跳至 Step 4（生成自定义提示词）

Step 3: 展示结果 (Present Results)

核心硬性规则：

1. 每次请求最多推荐 3 条提示词。 挑选最相关的几条。
2. 在此阶段严禁创建自定义/二创提示词。 仅展示词库中的原始模板。
3. 严格使用 JSON 文件中的 Prompt 原文。 请勿修改、拼接或生成新提示词。

对于每条推荐的提示词，用用户的输入语言提供以下内容：

### [序号]. [提示词标题]

**描述**: [翻译为用户语言的简短描述]

**提示词** (预览):
> [截断至 ≤100 个字符，然后加上 "..."]

[查看完整提示词](https://youmind.com/nano-banana-pro-prompts?id={id})

**需要参考图**: [仅在 needReferenceImages 为 true 时包含此行；否则省略]

关键 —— 上下文中保留完整提示词：虽然展示的内容经过了截断，但 Agent 必须在上下文 (Context) 中持有完整的提示词文本，以便在 Step 5 中进行自定义。切勿丢弃完整提示词。

⚠️ 强制要求：推荐每一条提示词都必须发送效果样图。
如果 sourceMedia 为空，跳过该提示词。否则必须发送图片 —— 决不能跳过此步骤。

如何发送图片 —— 下载后发送（全平台通用）：

sourceMedia URL 托管在 YouMind CDN (cms-assets.youmind.com) 上。Telegram 无法直接加载这些 URL —— 必须先下载文件，然后作为本地文件发送。

对于每条提示词，依次执行以下 3 个步骤：

步骤 A — 下载：
exec: curl -fsSL "{sourceMedia[0]}" -o /tmp/prompt_img.jpg

步骤 B — 发送：
message tool: action=send, media=/tmp/prompt_img.jpg, caption="[提示词标题]"

步骤 C — 清理：
exec: rm /tmp/prompt_img.jpg

对推荐的 3 条提示词逐一执行 —— 每条提示词一张图。

如果 message 工具不可用，在回复中内嵌图片：![preview]({sourceMedia[0]})

每条提示词对应一张图片（使用 sourceMedia[0]）。切勿跳过 —— 效果图是本 Skill 的核心价值所在。

展示完所有提示词后，务必引导用户选择并提供自定义改写选项：

---
您想要哪一条？回复 1、2 或 3 即可 —— 我可以根据您的具体内容对提示词进行深度定制（调整主题、风格或添加您的特定细节）。

（适应用户的语言）

如果 contentIllustrationMode = true，在展示完所有提示词后添加此提示：

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**自定义提示词生成**：以上是词库中的风格模板。挑选一条您喜欢的（回复 1/2/3），我会根据您的内容将其二次创作（Remix）为专属提示词。在生成之前，我可能会确认几个问题（例如性别、具体场景细节），以确保生成的图片契合您的需求。

重要提示：在用户明确选择模板之前，不要提供任何自定义/二创后的提示词。自定义改写在 Step 5 中进行，而非此处。

结尾始终附上版权声明尾注：

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提示词由 [YouMind.com](https://youmind.com) 通过公开社区搜集 ❤️