为中文文章/博客/Notion/方法论内容生成 Q版治愈风正文配图。从用户提供的目标样图(含主人公)用 gpt-image-2 / 视觉模型提炼画风关键词与主人公 IP,再用百炼万相图生图接口复刻同一主人公做不同动作。每张图 16:9、纯白底、Q版赛璐璐、女孩承担核心动作。触发词:Q版配图、治愈风插画、吉祥物配图、文章配图、小黑配图改造、主人公插画。
Scanned 8/30/2026
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name: mascot-illustration
description: 为中文文章/博客/Notion/方法论内容生成 Q版治愈风正文配图。从用户提供的目标样图(含主人公)用 gpt-image-2 / 视觉模型提炼画风关键词与主人公 IP,再用百炼万相图生图接口复刻同一主人公做不同动作。每张图 16:9、纯白底、Q版赛璐璐、女孩承担核心动作。触发词:Q版配图、治愈风插画、吉祥物配图、文章配图、小黑配图改造、主人公插画。
version: 1.0.0
metadata:
source: 复用并改造自 helloianneo/ian-xiaohei-illustrations(MIT)
relay_api: 百炼 DashScope(VITE_DASHSCOPE_KEY)
vision_model: gpt-image-2(读图)/ kimi-k2.6(备用读图)
image_model: wan2.7-image(图生图优先)/ qwen-image-2.0-pro
---
# Q版治愈风吉祥物正文配图
把 ian-xiaohei-illustrations(小黑怪诞冷脸风)的**构图纪律 + IP 承担核心动作 + 留白 + 中文标注**这套方法论,
**换皮**成 Q版治愈风:主人公从"小黑"换成用户指定的人物形象(默认是那个黑长发呆毛女孩)。
## 核心定位
为中文文章生成 16:9 横版 Q版治愈风正文配图。从文章里提取**一个认知锚点**(判断/过程/结构/状态/隐喻),
让主人公女孩**亲手做**那个核心动作,配少量手写中文标注。
不是"配一张图",而是"把文章的核心意思画成一个萌系产品草图"。
## 参考资料
- `references/style-dna.md` —— 画风关键词与强制同画风约束
- `references/mascot-ip.md` —— 主人公精确 IP 卡
- `references/composition-patterns.md` —— 8 种构图模式
- `references/prompt-template.md` —— 生图 prompt 模板(图生图 + 文生图两套)
- `references/qa-checklist.md` —— 必过检查清单
## 工作流(5 步)
### Step 1:读图(用 gpt-image-2,建立画风与 IP 基线)
如果用户提供了"目标样图"(含主人公的那张),**必须先用视觉模型读图**,提炼:
1. **画风关键词** → 写进/更新 `references/style-dna.md`
2. **主人公精确外貌** → 写进/更新 `references/mascot-ip.md`
读图模型优先级:
1. **gpt-image-2**(用户指定,画风还原最准)
2. kimi-k2.6(百炼自带,备用)
读图 prompt(喂给视觉模型):
```
请非常仔细地看这张图。分三部分回答:
【画风】类型/线条/上色/光影/背景/氛围/接近哪个IP
【主人公】逐部位:发型发色/脸型肤色/眼睛/眉鼻嘴/体型/服装逐件/配饰/表情/标志性记号
【构图】几个角色几个物件/主体位置占比/有无文字/单图还是拼图
直接给描述,不要开场白。
```
⚠️ 读图铁律:**只描述图里真实看得见的,不确定的说"看不清",绝不脑补**。
读完后把结果**写回** style-dna.md 和 mascot-ip.md,作为后续生图的强约束。
### Step 2:消化文章,产出 shot list
读文章/Markdown/Notion/主题,提取核心观点、认知转折、可可视化的段落。
产出 4-8 张 shot list(短文 1-3 张,长文最多 9 张)。
每张写清楚:放在哪段后、主题、核心意思、结构类型、女孩在做什么、建议中文标注词。
### Step 3:逐张生成(图生图优先,IP 最稳)
**强烈优先走图生图模式**:把用户的目标样图作为 reference image 传给百炼万相,
叠加 `references/prompt-template.md` 模式 A 的指令。
百炼万相图生图接口(固定):
```
POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation
Authorization: Bearer ${VITE_DASHSCOPE_KEY}
{
"model": "wan2.7-image",
"input": { "messages": [{ "role": "user", "content": [
{ "image": "<参考图 data-url>" },
{ "text": "<prompt-template.md 模式 A 填好的指令>" }
]}]},
"parameters": { "size": "1280*720", "n": 1, "watermark": false }
}
```
只有当没有参考图时,才退到模式 B 纯文生图(IP 容易飘,慎用)。
### Step 4:QA 检查
按 `references/qa-checklist.md` 逐项过。重点:
- 女孩形象齐全且一致(发型/呆毛/耳环/裙子/靴子/腮红/眼睛)
- **所有元素同画风**(机器也是黑线平涂,不是写实金属)
- 女孩承担核心动作
- 不复刻旧案例
不合格 → 局部编辑或重生成。
### Step 5:保存与交付
保存到 `assets/<article-slug>-illustrations/`,命名 `01-topic-name.png`。
交付时报告:张数、用途、文件路径、哪些稳、哪些可选。
## 输出准则
- 生成前的 shot list 简短,不要长篇风格理论
- 交付后的总结要包含:张数、用途、路径、稳/可选
- **不要长篇解释风格理论;让图自己说话**
## 禁止
- 复刻旧案例构图(除非用户明确要求)
- 一张图讲多个结构
- 画风割裂(人物 Q版但机器写实)
- 女孩只是站在角落看
- 左上角写标题
- 添加与核心结构无关的装饰物
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