Membuat gambar cover baru untuk setiap kampanye menghabiskan waktu desainer untuk kerja repetitif. Agen ini menerima satu brief lalu merender banner yang sesuai brand dalam semua ukuran yang Anda butuhkan, menggunakan template Bannerbear yang sudah Anda kunci.
sonnet3 hariBannerbearClaudeAirtableFigma
Claude
60ROI
70Scale
$3k91Saved
ROI for
README.md
Mengapa subagent ini
Membuat gambar cover baru untuk setiap kampanye menghabiskan waktu desainer untuk kerja repetitif. Agen ini menerima satu brief lalu merender banner yang sesuai brand dalam semua ukuran yang Anda butuhkan, menggunakan template Bannerbear yang sudah Anda kunci.
Agen ini menangani bagian yang rumit—memasang teks tanpa overflow dan mencocokkan palet warna Anda—lalu menyerahkan URL siap pakai di Airtable. Anda cukup menentukan template sekali dan dapatkan cover yang konsisten untuk setiap postingan atau peluncuran baru tanpa harus membuka file desain lagi.
Cara kerjanya
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Pilih template Bannerbear yang sesuai dan masukkan salinan, warna, serta gambar produk apa pun.
pending
Render varian banner di setiap ukuran yang diperlukan, termasuk cover LinkedIn, header X, dan gambar OG.
pending
Kembalikan URL hasil render ke Airtable dan tandai teks apa pun yang melebihi bingkai untuk perbaikan manual.
pending
Contoh output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given a banner brief, render Bannerbear variants per required size with headline and subtext placed safely inside the template; output an array of size plus image URL.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.