Banner Creator
Generiert Banner-Variationen über Gemini, zeigt sie in der Vorschau an, schneidet sie auf GitHub/Twitter/LinkedIn-Größen zu
Funktioniert mit Setup
Was es kann
Führt einen Banner-Design-Workflow aus: fragt nach Zweck, Verhältnis, Stil und Farben, generiert Bildvariationen stapelweise über die Gemini-gestützte nanobanana Skill, zeigt sie in einem HTML-Vorschau-Raster an, iteriert über Benutzerauswahlen und schneidet dann das ausgewählte Bild auf die Zielplattformgröße zu. Wird ausgelöst, wenn jemand nach einem Banner, Header, Hero-Image, Cover-Image, GitHub README-Banner oder Twitter/X-Header fragt. Erfordert einen GEMINI_API_KEY und die separate nanobanana Skill aus demselben Repo.
Testbericht
Das Repo geklont, in ein temporäres HOME installiert (SKILL.md landete unter ~/.claude/skills/banner-creator/SKILL.md), das Frontmatter mit PyYAML geparst (name + 256-Zeichen-Beschreibung, beides vorhanden) und alle fünf im Body referenzierten Pfade – references/formats.md, scripts/crop_banner.py, templates/preview.html, examples/opc-banner-creation.md, .claude-plugin/plugin.json – per Raw-Fetch abgerufen – alle HTTP 200; keine fest codierten /Users- oder /home-Pfade, keine curl|sh, base64-Blobs oder Injection-Text. Ich konnte den Kernschritt 2 NICHT ausführen: Das Ausführen des Geschwister-Skripts nanobanana generate.py gab „Error: GEMINI_API_KEY environment variable not set.“ aus, und hier ist kein Schlüssel verfügbar, sodass nie ein Bannerbild generiert wurde und kein Baseline-vs-Skill-Artefaktpaar existiert. Ich habe den deterministischen Teil des Workflows überprüft, indem ich ein synthetisches 2016x864 PNG generiert und crop_banner.py ausgeführt habe – es erzeugte ein korrektes 1280x640 (--ratio 2:1 --width 1280) und 1500x500 (--size 1500x500). Die Dokumentation wurde abgewertet, weil das mitgelieferte Beispiel „Generating at 2:1 ratio for GitHub“ behauptet, während alle drei github-banner-0*.png-Beispiele tatsächlich 1696x2528 Hochformat (0.67 Verhältnis) sind und SKILL.md angibt, im Verhältnis 21:9 zu generieren, während jedes Beispielbild 16:9 oder Hochformat ist.
Getestet am: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone --depth 1 https://github.com/ReScienceLab/opc-skills.git /tmp/banner-creator-src mkdir -p ~/.claude/skills cp -R /tmp/banner-creator-src/skills/banner-creator ~/.claude/skills/banner-creator cp -R /tmp/banner-creator-src/skills/nanobanana ~/.claude/skills/nanobanana # banner-creator is non-functional on its own: its Step 2 calls the sibling # `nanobanana` skill's scripts/generate.py and scripts/batch_generate.py, # so both dirs are copied above. # Required before use: export GEMINI_API_KEY=... (https://aistudio.google.com/apikey) # Python deps: pillow (crop_banner.py), google-genai (nanobanana generate.py) # pip install pillow google-genai # Marketplace alternative: npx skills add ReScienceLab/opc-skills --skill banner-creator -a claude # (installs banner-creator only; add --skill nanobanana as a second run) # Crop step alone runs without any API key: # python3 ~/.claude/skills/banner-creator/scripts/crop_banner.py in.png out.png --ratio 2:1 --width 1280
Befehle & Beispiel-Prompts
/banner-creatorGeneriert Banner-Variationen über Gemini, zeigt sie in der Vorschau an, schneidet sie auf GitHub/Twitter/LinkedIn-Größen zu
Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):
Create a GitHub banner for our repoDesign a Twitter header for our launchGenerate a hero image for our README