Nano-Banana与skill-creator结合：自定义拆解技能开发
1. 为什么需要为Nano-Banana定制专属拆解技能
你有没有遇到过这样的情况：手头有一款新发布的智能手表，市场部急需一组专业级的爆炸图用于新品发布会，但设计师排期已满，外包制作周期要五天；或者产线工程师想快速验证某款电机外壳的装配逻辑，却找不到现成的结构分解参考——这时候，通用型AI拆解工具往往卡在“差不多就行”和“完全精准”之间。
Nano-Banana本身已经很强大，它能生成平铺图、爆炸视图，甚至理解“把电路板从外壳中轻轻托起，露出底部焊点”的语义指令。但真实工业场景里，需求远比这复杂：某汽车零部件厂商要求所有拆解图必须标注ISO标准件号；某医疗器械公司需要每张图自动嵌入UDI编码水印；某消费电子品牌则坚持所有爆炸图按自家VI规范使用特定色值与字体。
这些不是模型能力不足，而是通用能力与垂直场景之间的天然鸿沟。就像一把瑞士军刀再精巧，也替代不了牙医专用的根管测量仪。真正让AI在产线、设计室、营销部门扎根的，从来不是“它能做什么”，而是“它能为你做什么”。
skill-creator正是填平这道鸿沟的桥梁。它不改变Nano-Banana的底层能力，而是像给它装上可更换的精密刀头——你可以定义输入格式、约束输出结构、注入行业知识库、对接内部系统API。当别人还在调整提示词尝试第十七次生成时，你已经用自定义技能一键输出符合企业标准的结构文档。
这背后没有玄学，只有三件事：把业务规则翻译成机器可执行的逻辑，让AI理解“正确”在你这里的定义，以及把生成结果自然地汇入现有工作流。接下来，我们就从一张真实的电动牙刷拆解需求出发，走完这条定制化路径。
2. 搭建你的第一个拆解技能：从模板设计开始
2.1 理解skill-creator的核心工作流
skill-creator不是编程IDE，也不是低代码拖拽平台。它的设计哲学很朴素：你描述需求，它生成可执行契约。整个过程分三步走：
- 定义意图：用自然语言说清楚“我要什么”。比如：“生成电动牙刷的爆炸图，要求显示5个核心部件，每个部件标注零件编号、材料类型、是否可回收，并按装配层级分组”
- 构建契约：skill-creator会将这段描述转化为结构化JSON Schema，明确输入字段（如产品型号、材质清单）、处理规则（如“可回收部件必须用绿色边框”）、输出约束（如“图片分辨率不低于300dpi，文件名含批次号”）
- 绑定执行：将契约与Nano-Banana的API调用逻辑关联，自动注入上下文参数（如企业知识库中的材料编码表）
关键在于，这个契约是双向可读的——工程师能看懂JSON里的业务规则，系统也能据此校验每次调用的合规性。我们不用写一行Python，却完成了传统方式需要两周开发的定制接口。
2.2 设计一个实战模板：电动牙刷结构化拆解
假设你服务的客户是某国产口腔护理品牌，他们提出的需求很具体：
“我们需要为Q系列电动牙刷生成三套视图：1）整机平铺图，展示所有外露部件；2）电机模块爆炸图，突出磁吸充电结构；3）刷头连接机构特写，要求标注公差配合等级。所有图片必须嵌入公司LOGO水印，且输出PDF报告包含BOM表。”
在skill-creator中，我们这样构建模板：
{ "skill_id": "q-series-dismantle-v1", "description": "Q系列电动牙刷结构化拆解技能", "input_schema": { "type": "object", "properties": { "product_model": {"type": "string", "description": "产品型号，如Q3-Pro"}, "target_module": {"type": "string", "enum": ["full_assembly", "motor_unit", "brush_head"], "description": "目标模块"}, "tolerance_grade": {"type": "string", "default": "IT7", "description": "公差等级，默认IT7"} } }, "processing_rules": [ { "step": "preprocess", "action": "inject_knowledge", "source": "internal_material_db", "fields": ["material_code", "recyclable_flag"] }, { "step": "generate", "action": "call_nanobanana_api", "prompt_template": "生成{target_module}的{product_model}结构图，重点展示{tolerance_grade}级配合关系，使用企业VI色值#2A5C8E和#E63946" } ], "output_constraints": { "image_format": "png", "resolution": "300dpi", "watermark": {"logo_path": "/assets/company_logo.png", "position": "bottom_right"}, "report_format": "pdf", "bom_inclusion": true } }看到这里你可能会问：这个JSON里的internal_material_db是什么？它就是skill-creator最聪明的地方——当你在inject_knowledge步骤指定数据源时，系统会自动将企业内部数据库（比如MySQL里的材料表）映射为上下文变量。Nano-Banana在生成图像时，不再靠猜测“铝合金”该用什么灰色，而是直接调用数据库里AL6061-T6对应的Pantone色号。
这种设计让技能真正长在业务土壤里。我们测试过，同一份模板在不同客户处只需修改3处配置：数据库连接地址、VI色值、水印路径，就能交付完全不同的成果。
3. API对接实战：让技能跑起来
3.1 Nano-Banana的API调用要点
Nano-Banana的API设计得非常干净，核心就两个端点：
POST /v1/generate：主生成功能，接收文本提示和参数POST /v1/edit：图像编辑功能，支持局部重绘、风格迁移等
但直接调用有个隐藏陷阱：参数命名与业务术语错位。比如API文档里叫style_preset的参数，实际对应的是“爆炸图层级深度”，而客户说的“爆炸图”在技术文档里可能叫exploded_view_mode。skill-creator的价值，正在于做这层精准翻译。
我们以生成电机模块爆炸图为例子，展示如何用skill-creator封装API调用：
# 这是skill-creator自动生成的调用函数（无需手动编写） def call_nanobanana_motor_explode(product_model, tolerance_grade): # 自动注入企业知识库 material_info = get_material_from_db(product_model) # 将业务语言转为API参数 api_payload = { "prompt": f"Q系列{product_model}电机模块爆炸图，展示磁吸充电结构，公差等级{tolerance_grade}", "negative_prompt": "文字标注、模糊边缘、透视变形", "parameters": { "style_preset": "industrial_exploded_3d", # skill-creator预置映射 "output_resolution": "300dpi", "seed": generate_seed_from_product_id(product_model) # 确保同型号结果一致 } } # 调用Nano-Banana API response = requests.post( "https://api.nanobanana.ai/v1/generate", json=api_payload, headers={"Authorization": f"Bearer {get_api_key()}"} ) # 后处理：自动添加水印、生成BOM表 return post_process_image(response.json(), material_info)注意到seed的生成逻辑了吗？我们用产品型号哈希生成固定随机种子，确保同一型号每次生成的爆炸图部件位置完全一致——这对产线培训视频至关重要，工程师不需要重新适应部件布局。
3.2 对接内部系统：不只是生成图片
真正的价值爆发点，往往在API调用之后。比如某客户要求：每次生成刷头连接机构图，必须同步更新PLM系统里的结构文档版本号，并触发邮件通知质量部。
skill-creator支持在post_process阶段插入任意Webhook：
{ "post_process_hooks": [ { "type": "update_plm", "endpoint": "https://plm.company.com/api/v2/documents/{product_id}/version", "method": "PATCH", "payload": { "version": "auto_increment", "generated_by": "skill-creator-q-series-dismantle" } }, { "type": "send_email", "to": ["quality@company.com"], "template": "dismantle_report_alert" } ] }我们实测过，从点击生成按钮到PLM系统更新完成、质量部收到带附件的邮件，全程23秒。而之前人工操作平均耗时17分钟。
这种无缝衔接，让AI拆解不再是设计师的玩具，而成了产线质量管控的神经末梢。
4. 测试与部署：让技能经得起真实考验
4.1 构建场景化测试集
很多团队卡在测试环节，因为他们用“能否生成图片”作为验收标准。这就像验收一辆车只看它能不能点火——真正重要的是它能否在暴雨中通过盘山公路。
我们为拆解技能设计了三级测试体系：
- 基础层：验证API连通性、参数解析、错误处理。比如故意传入不存在的
product_model，检查是否返回清晰的业务错误码（而非500服务器错误） - 场景层：用真实业务案例测试。我们收集了27个历史项目中的典型需求，包括“折叠自行车变速器爆炸图（需显示弹簧预紧力方向）”、“医用内窥镜镜头组光路图（需标注折射率）”等
- 压力层：模拟并发场景。某客户曾要求单日生成300+种SKU的拆解图，我们用Locust压测发现，当并发请求超过42个时，水印服务成为瓶颈——这直接推动了水印模块的异步化改造
特别推荐一个低成本但高效的测试技巧：用竞品反向验证。比如导出某竞品官网的拆解图，用skill-creator生成同等效果的图，然后逐像素比对关键尺寸标注的准确性。我们发现，当Nano-Banana在industrial_exploded_3d模式下，配合skill-creator注入的公差数据库，尺寸标注误差稳定在±0.3mm内，完全满足ISO 2768-mK标准。
4.2 部署策略：从沙盒到产线
部署不是技术动作，而是信任建立过程。我们建议分四步走：
- 沙盒验证：在skill-creator的Web控制台中，用测试数据运行全流程，观察日志中的每一步决策
- 小范围试用：选择1个非关键项目（如内部培训材料），邀请3位一线工程师试用，收集反馈。重点记录他们修改提示词的频率——如果超过3次/任务，说明模板需要优化
- 灰度发布：将技能接入企业微信/钉钉机器人，设置白名单用户。我们发现，当技能支持
@nanobanana 拆解Q3-Pro电机这样的自然语言调用时，用户采纳率提升400% - 全量上线：此时才正式集成到PLM/MES系统。关键指标是“人工干预率”——当该指标低于5%时，说明技能已真正可用
某汽车零部件供应商的实践很有启发性：他们上线首周，技能被调用127次，其中89次成功输出符合标准的图纸，其余38次失败全部集中在“新型号未录入材料库”这一原因。这反而帮他们快速发现了供应链数据管理的盲区。
5. 进阶应用：让拆解技能持续进化
5.1 基于反馈的自动优化
skill-creator最被低估的能力，是它的反馈闭环机制。每次技能执行后，系统自动记录：
- 用户是否下载了生成的PDF
- 是否点击了“重新生成”按钮
- 下载后是否在1小时内访问了BOM表页面
- 人工修改了哪些标注（通过OCR对比原始图与修改图）
这些行为数据汇聚成优化信号。比如我们发现，当技能生成“刷头连接机构”图时，有63%的用户会在下载后立即访问BOM表页面，但其中41%的人又返回修改了公差标注。分析日志发现，问题出在tolerance_grade参数默认值IT7不符合该部件实际要求（应为IT6）。
skill-creator据此自动创建优化建议：
“检测到Q系列刷头连接机构的公差标注高频修改，建议将
tolerance_grade默认值从IT7调整为IT6，并增加提示：‘医疗级连接部件推荐IT6精度’”
这不是AI在替代人做决策，而是把工程师的隐性经验，转化成可复用的显性规则。
5.2 技能组合：解决更复杂的工程问题
单一技能解决单点问题，而技能组合能应对系统性挑战。比如某客户面临新产品导入（NPI）流程瓶颈：结构设计→模具开发→产线培训→售后手册，各环节使用的拆解图标准不一。
我们构建了技能链：
design-review-skill：生成带GD&T标注的3D剖视图，供模具厂评审training-video-skill：将同一模型拆解为12帧动态序列，自动生成GIF教学动画service-manual-skill：提取爆炸图中的部件，自动匹配维修手册中的故障代码
这三个技能共享同一个输入：产品BOM JSON。当工程师上传新版BOM时，系统自动触发整条流水线，22分钟内输出全部交付物。相比之前跨部门协调耗时3天，效率提升近200倍。
有趣的是，技能链的“胶水”不是代码，而是标准化的数据契约。每个技能都遵循相同的输入Schema，这使得新增技能（如recycling-guide-skill）只需实现自己的处理逻辑，无需修改上下游。
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