image 是一个图像处理技能，围绕四个动词组织：generate、edit、remove_background、inspect。用户编写提示词，技能负责校验、调用模型、下载结果并记录任务信息。
用途 用于任何图像请求，包括生成、编辑、抠图与检查。可处理从零生成、基于现有图像的修饰、背景替换、Logo/文字处理、风格迁移、产品图、人像、试穿、基于参考图的 3D 渲染等。
主要能力
- generate(prompt, model=None, **params)：从零生成图像。关键参数包括 aspect_ratio、resolution（nanopro）、image_size+quality（gpt）、num_images、seed。
- edit(prompt, image_paths, keep=, mask_path=, model=, tx_id=, **params)：基于现有图像编辑。image_paths[0] 为基础图，其余为参考图，需在提示词中说明每张图的角色。
- remove_background(image_path)：抠图，输出透明 PNG。
- inspect(images, question, mode=)：检查图像。mode="inspect"（内容/位置/OCR）、"compare"（前后对比）、"qa"（对照目标与保留项判定通过/失败）。
- list_models()：列出各模型的真实能力，不确定时应调用而非记忆。
使用方式 始终在 bash 中使用 python3 - <<'EOF' heredoc 运行（不要用 python3 -c）。结果返回 {"success", "images":[{"local_path","dims"}], "job_dir", "request_id", "cost_usd", "prompt", "params"}；失败返回 {"success": False, "error"}。每个任务有独立目录，不会覆盖。
模型选择
- 草稿/探索：nano2（最快、最便宜）。
- 默认、多参考、指令密集型编辑：nanopro。默认输出 1K，需传 resolution="2K"|"4K"，源图较大时必须设置，否则会缩小用户图像。
- 区域锁定编辑（仅改指定区域，其他像素不动）：gpt 配合 mask_path（白色为可编辑区）。这是唯一支持真实蒙版的模型，速度较慢（约 2 分钟），需提前说明。
- 多参考/素材合成：seedream（需明确指定）。
- “最佳质量”请求：告知用户所选模型及原因；预算允许时运行两个候选而非猜测。
未知模型、不支持的参数、参考图过多、对无蒙版模型使用蒙版等情况，调用会在花费前拒绝。应阅读错误信息（其中列出支持项），不要静默丢弃参数。
防止已知失败的原则
- 写提示词前先复述目标：change = …，keep = …，并将 keep 放入 keep= 参数。
- 为每张参考图命名角色，模型无法从文件顺序推断。
- 精确文字、Logo、特定字体：AI 模型不可靠。建议先用 edit（或蒙版）清空区域，再用 PIL 确定性合成真实矢量/文字，最后可选一次 edit 融合光照与颗粒。
- 先看再循环：不确定位置或文字时，用 inspect(..., mode="inspect") 提具体问题，一次带坐标请求即可，返回的框为近似值。
- 针对阶段而非最终产品做 QA：中间图像需按该阶段目标通过 mode="qa"，显式传 goal= 和 keep=。
- 一次自动重试，之后询问：多步编辑可开启事务（start_transaction(goal, base_path, keep=, logo=..., end_frame=...)），每次 edit 传 tx_id=，自己的重试标记 auto_fix=True。预算为一次；之后展示候选并附一行差异，让用户选择（approve(tx_id, rev)）。被拒绝的输出不会成为下一个基础图。
- 确定性操作保持确定性：调色、模糊、裁剪、缩放、阴影、透视用 PIL/OpenCV，而非付费重新生成。真正的放大是设置目标像素尺寸（resolution/image_size），而非在提示词中写“upscale”。
- 视频帧：起始/结束帧对必须是两个已批准的修订。若视频模型只接受一张图，应说明而非期望。
领域知识 产品图（Amazon/小红书）、证件照、试穿措辞、3D 渲染手段、20 个旧编辑操作及其去向，见 references/domain-guides.md（当请求属于这些领域时阅读一次）。
恢复与成本 超时或连接中断时，用 recover(job_id) 重新获取已付费结果，不要重新提交。成本自动计入用户回合，每个结果含 cost_usd。超过 $0.10 或运行多个候选时应提及。本地测试可设置 FAL_KEY 绕过网关。
边界 真实人物/面孔：用户自己的照片可以；拒绝冒充或色情内容。品牌：使用用户提供的素材。对人物身份或同意有疑问时，先询问。