coolhackboy

Poyo Nano Banana 2

デザイン・メディアv1.0.3
作者:coolhackboy更新日 2026-07-09全 4 バージョン · 最新版の公開日 2026-07-09poyo-nano-banana-2@clawhub_coolhackboy/poyo-nano-banana-2
画像生成#Image Generation

AlphaMoatによると、2026-10時点でPoyo Nano Banana 2のダウンロード数は5,024、スター数は2で、累計ダウンロード数で今回のランキング対象AIスキル10,914件中5,816位、デザイン・メディアでは1,116件中696位です。

一覧の初期表示は累計ダウンロード数順で、スター数順にも並べ替えできます。詳細ページの順位は累計ダウンロード数で計算しています。

ダウンロード数
5024
スター数
2
累計ダウンロード順位
#5,816
全体の上位 54% · デザイン・メディアの上位 63%
プラットフォームダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗25192-
SkillHub ↗50242—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

Nano Banana 2 image generation and advanced editing on PoYo / poyo.ai via https://api.poyo.ai/api/generate/submit; use for nano-banana-2-new, `nano-banan...

月次の推移

ダウンロード数5024
652300053482026-03 · ダウンロード数 9762026-05 · ダウンロード数 13302026-06 · ダウンロード数 14342026-07 · ダウンロード数 20432026-08 · ダウンロード数 22732026-09 · ダウンロード数 31632026-10 · ダウンロード数 502426-0326-0926-10
スター数2
1222026-03 · スター数 12026-05 · スター数 12026-06 · スター数 22026-07 · スター数 22026-08 · スター数 22026-09 · スター数 22026-10 · スター数 226-0326-0926-10

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-105024—2
2026-093163—2
2026-082273+11.3%2
2026-072043+42.5%2
2026-061434+7.8%2
2026-051330—1
2026-03976—1

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

2.4 KB・ClawHub v1.0.3
---
name: poyo-nano-banana-2
description: Nano Banana 2 image generation and advanced editing on PoYo / poyo.ai via `https://api.poyo.ai/api/generate/submit`; use for `nano-banana-2-new`, `nano-banana-2-new-edit`, multi-reference workflows, text-to-image, image-to-image, and 1K/2K/4K output.
metadata: {"openclaw":{"homepage":"https://poyo.ai/models/nano-banana-2","requires":{"bins":["curl"],"env":["POYO_API_KEY"]},"primaryEnv":"POYO_API_KEY"}}
---

# PoYo Nano Banana 2 Image Generation and Advanced Editing
## PoYo Links

- Model page: <https://poyo.ai/models/nano-banana-2>
すべて表示(全 52 行)
- API docs: <https://docs.poyo.ai/api-manual/image-series/nano-banana-2-new>
- API key page: <https://poyo.ai/dashboard/api-key>


Use this skill for Nano Banana 2 jobs on PoYo. It fits multi-reference generation, advanced editing, and higher-resolution output; read `references/frontend-notes.md` when product-side defaults matter.

## Use When

- The user explicitly asks for `Nano Banana 2`, `nano-banana-2-new`, or `nano-banana-2-new-edit`.
- The task depends on multiple reference images, image composition, or advanced edits.
- The workflow needs `1K`, `2K`, or `4K` output, or may use `google_search`.

## Model Selection

- `nano-banana-2-new`: text-to-image and image-to-image entry point.
- `nano-banana-2-new-edit`: use whenever the user explicitly wants to edit supplied images.

## Key Inputs

- `prompt` is required and limited to 1000 chars.
- `image_urls` supports up to 14 reference images.
- `size` supports `1:1`, `2:3`, `3:2`, `3:4`, `4:3`, `4:5`, `5:4`, `9:16`, `16:9`, `21:9`.
- `resolution` supports `1K`, `2K`, `4K` and defaults to `1K`.
- `google_search` is optional and only useful for real-world grounding.

## Execution

- Read `references/api.md` for payload fields, examples, and polling notes.
- Read `references/frontend-notes.md` when you need product-side defaults or want to mirror the current desktop frontend behavior.
- Use `scripts/submit_nano_banana_2.sh` to submit a task from the shell when direct API execution is appropriate.
- If the user needs a raw curl example, adapt one from `references/api.md`.
- After submission, report the `task_id` clearly so follow-up polling is easy.

## Output expectations

When helping with a Nano Banana 2 task, include:
- chosen model
- final payload or summarized parameters
- whether reference images are used
- returned `task_id` if the request was actually submitted
- next step: poll status or wait for webhook

デザイン・メディアの人気スキル

视频短视频图片音乐音频配音口播数字人全能创作デザイン・メディア

通过同一个AI创作工具完成AI图片、视频、音乐与语音创作,查找公开社交数据,编辑视觉成果,并集中查看和管理生成资产。Beatra 全能创作支持AI图片生成(文生图)、AI视频生成(图生视频)和AI视频编辑,通过AI音乐生成把想法做成歌曲或纯音乐,也可用AI语音生成(文字转语音)、多语言旁白和AI语音克隆完成跨媒介内容;还能查找抖音数据、小红书数据,以及 YouTube、TikTok、Instagram 与 X 上的公开帖子、笔记、评论、账号和趋势,把社交媒体数据用于竞品调研和创作。它是一款面向AI内容创作与多模态内容创作的AI创作套件,用起来就是一个把图片、视频、音乐与语音收在同一处的AI创作助手,适用于社交内容、产品展示、营销素材、课程、播客、短片和跨媒介项目;还能在不同媒介间复用原始素材、已有成果和查到的公开资料,查看制作进度、返回文件、实际用量和积分记录。

↓ 147.6万★ 113u_319b171b
AI数字人口播与虚拟主播视频デザイン・メディア

用一张人像和一段短脚本或语音,制作有明确讲述内容的数字人口播视频。可使用现成录音,也可以先选择音色,把脚本生成旁白,让画面中的人物随声音完成稳定、自然的口播。适合 AI 主播、虚拟主播视频、数字人讲解、让照片说话、照片说话视频、产品讲解视频、数字人培训视频、公告和社交口播,并在交付后检查人物一致性、声音清晰度、口型同步和动作稳定性。一节课的讲解也能做成课程口播。

↓ 50.8万★ 39u_319b171b
架构图一键生成デザイン・メディア

ContextWeaveアーキテクチャ図ワンショット生成

↓ 47万★ 280user_bddf3fe6
海报设计工作室デザイン・メディア

将一段活动描述、一张产品照片或品牌参考图,转化为抓人眼球的活动海报、宣传 banner 或社交媒体配图。这款 AI海报设计与制作工具生成图片丰富的海报,在海报排版上搭配清晰视觉层级、按品类匹配的风格和预留文字区域,覆盖活动、音乐节、电影、产品发布和促销场景。你可以把它当作 AI宣传单制作工具来制作促销宣传单,当作活动海报设计工具,当作电影海报生成器,当作音乐节海报设计工具,当作产品发布会海报的 banner设计 AI,或当作平面设计海报工作室。从活动主题出发,用品牌风格参考图变换产品或场景照片,或在已认可草稿上做定向精修,完成可印刷或可分享的成品。

↓ 30.5万★ 28user_87b8e34f
自动化克隆数字人口播混剪视频デザイン・メディア

抖音短视频双路径生产体系(单 Skill 版)。Path A[付费·高质量]:策略大脑→(可选:素材混剪/AI高光提取)→脚本优化→AI生图/素材准备→配音渲染(百炼/GPT-SoVITS/CosyVoice/VoxCPM2+剪映/Remotion/ffmpeg/数字人)。Path B[免费·动画风]:采集热点→脚本→edge-tts免费配音+HyperFrames开源渲染→MP4,零云费开箱快。触发词分层:①"抖音短视频/选题规划/合规闸门/运营策略" ②"口播脚本/AI生图/AI配音/视频渲染/Remotion渲染" ③"蹭热点/快速出片/免费做视频" ④"混剪/高光提取/素材粗剪/autoclip

↓ 29.7万★ 79user_3b54b400
GPT Image 2.5生图デザイン・メディア

GPT Image 2.5生图是一款 AI 工具,用 GPT-Image-2.5 和 ChatGPT Images 2.5 出一张图。GPT Image 2.5 Studio 支持 gpt-image-2.5-flare 与 gpt-image-2.5-sunburst,可文生图或参考图生图,做中文海报、商品图、信息图和社媒画面。

↓ 27.1万★ 27user_87b8e34f
MiniMax H3 AI视频创作デザイン・メディア

用 MiniMax H3 这款 AI视频生成器创作高质感 2K AI 视频。从文字创意出发完成文生视频,让静态图片自然动起来,用首尾画面做首尾帧视频的完整转场,也可以结合图片、视频和音频参考,以多模态视频生成塑造统一场景。适合 AI 广告视频、电商产品视频、品牌宣传视频、动态海报、游戏 UI、电影片头和社交短视频创作,形成电影感画面与同步的原生立体声。使用 Beatra 账号即可开始,创作进度与成片集中管理。

↓ 26.3万★ 23user_87b8e34f
AI Logo设计·品牌标识创作デザイン・メディア

输入品牌名称、行业方向或参考图,生成专业 AI Logo、品牌标识和应用图标。这款 AI logo 设计工具从你的品牌简报出发——公司名、行业气质、配色偏好——先探索多个商标设计方向,再用精确品牌色、简洁几何和可缩放构图精修最强概念。制作企业 logo、创业公司标志、字母标、徽章、组合标识和 VI设计中的主标,从网站 favicon 到门头招牌都清晰可辨。从文字描述出发,将已有草图和品牌素材转化为精致标识,或在已认可草稿上做定向精修。

↓ 26万★ 19user_87b8e34f

データ月:2026-10 · ダウンロード数とスター数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。