Nebula Image2 图像生成与编辑

要解决什么问题

在 Agent 或本地脚本里接图像生成/编辑 API 时，常见痛点是：端点与 OpenAI 兼容但参数枚举（模型档、尺寸、画质）容易填错；密钥不能写进仓库；生成结果还要自己落盘和预览。本技能围绕 API Nebula Image2 的 OpenAI 兼容接口，把「校验 → 调用 → 保存 → 打开文件」串成可重复流程。

技能如何工作

核心是交互式 CLI（也支持非交互命令行）：

• 模式：generate（文生图）或 edit（图像编辑）
• 模型档：normal / VIP / Pro，对应如 gpt-image-2、gpt-image-2-vip、gpt-image-2-pro
• 画幅：square（2048×2048）、landscape（3840×2160）、portrait（2160×3840）；运行前会校验合法取值
• 密钥：通过环境变量注入，脚本不硬编码；可按档使用 APINEBULA_API_KEY_NORMAL / _VIP / _PRO，或回退到 APINEBULA_API_KEY、OPENAI_API_KEY
• 端点：可分别配置生成/编辑 API 地址，或用单一 base URL 覆盖；具体映射见 references/api-nebula-image2.md

成功响应会写入 image2_outputs/，并在 Windows、macOS、Linux 上尝试自动打开输出；无头环境可用 --no-open。

适用边界与注意点

• 尺寸：不要使用 4096×4096；最长边不得超过 3840，否则 API 会拒绝。
• 账号能力：中继账号未开通的模型档会直接失败，需对照服务端错误信息排查。
• macOS SSL：若 Python SSL 报错，可安装 requests 以使用 certifi 证书链。
• 发正式请求前，建议先走文档中的 Validation Workflow，避免无效计费请求。