用途：根据用户请求生成专业信息图。它会先分析内容，再从候选表中选择版式与风格，扩写提示词后调用图像生成，并可通过视觉模型多轮评审、按质量排序输出最优结果。
主要能力：支持提示词质量评估、提示词扩写（auto/force/disable 三种模式）、多轮生成与 VLM 评审、按质量排名输出；可指定宽高比（如 16:9、9:16 等）与图像尺寸（2k，4k 需 SN_IMAGE_GEN_MODEL=sensenova-u1.5-lite）。输出模式有 friendly（一行描述加 rank=1 单图）与 verbose（完整质量排名、耗时统计与全部图像）。
使用方式：由主 Agent 接收请求并归一化参数，再启动 Worker Agent 执行生成流程。max_rounds 有效范围 1–8，为 1 时跳过评审与提前终止检查。参数优先顺序为行内 key=value 指令、关键词识别、默认值。API 调用通过 sn-image-base 的 sn_agent_runner.py 执行，认证参数使用默认值，缺失时可通过 CLI 显式传入。
依赖与限制：依赖 sn-image-base（tier 0）提供的工具，$SN_IMAGE_BASE 为其安装目录，可通过技能名在已安装技能列表中定位。Worker 不直接向用户发送消息，只返回结构化 JSON。资料未提供具体收费、价格与支持平台信息。