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Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
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Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
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Tufte × 小黑 融合长图
一句话定位
一张手机长图里,Tufte 负责骨架和证据(讲清、让人信),小黑负责钩子和情绪(勾住、打动)。 不是把两种风格混在一张图上(那会两败俱伤——小黑要留白,Tufte 要密度),而是分工 + 融入: 小黑做成透明 PNG,直接浮在 Tufte 长图的瓷白底上,和正文卡片共享同一套配色。
这套方法和决策来自已验证样例(assets/example/)和多轮版式迭代,不是凭空设计。
铁律(先读,违背即失败)
- 小黑只在「认知锚点」出现,绝不当装饰。 一张长图最少 3 个锚点,但小黑是稀缺情绪点,
放在核心判断 / 转折 / 金句处。判断标准:去掉小黑图的隐喻还完全成立 → 它太装饰了,重做。
- 小黑绝不替数据说话。 凡涉及对比、比例、趋势、精确数字 → 必须走 Tufte 矢量层,
一个像素都不让 AI 乱画。小黑只用在「判断/情绪/转折」这种没有精确数据的地方。 这是 Tufte 的命根子(诚实/lie factor=1),怪诞隐喻一旦扭曲数据,整张图的可信度就塌了。
- 配色走 A:一长图一调色板,小黑入乡随俗。 长图可用 tufte-viz 全部调色板(按题材/tone 选,
见 tufte-viz/references/color-palettes.md),不锁死任何一种。 无论选哪套版式:
- 小黑身子恒为黑——这是 IP 识别度,跨版式不变;
- 小黑的 accent 配饰 / 路径 / 手写标注颜色 = 当前版式调色板的那一个
--accent
(Indigo Porcelain→橙 #b8542e;Kraft Paper→酒红 #a83a2e;Forest Ink→#a8482c;Monocle→#c1442e…);
- 小黑透明 PNG 直接铺在该版式的
--paper底色上。
一句话:换版式 = 换 --paper + 换小黑配饰/标注的 accent 色,小黑的黑身子不动。两层共享一套色板才统一。 不要用小黑母 skill 默认的红/橙/蓝三色乱配——融合场景只用"黑 + 当前版式那一个 accent"。
- 小黑透明融入,不套白卡。 抠成透明 PNG 直接铺在
--paper底色上,黑身子和 accent 配饰浮在纸面;
不要给它套一个白底卡片(曲直明确否过白卡)。
- 小黑要胖,可以卖萌。 提示词强调 round / chubby / plump 的黑豆身子 + 细腿 + 白点眼;
表情可爱 / 卖萌是 OK 的(曲直说可以萌)——这条覆盖母 skill ian-xiaohei 默认的 "deadpan / not cute"。 但别滑到复杂服装 / 儿童卡通 / 精致商业吉祥物那种。瘦小黑不要。
工作流
1. 消化正文,选锚点
读全文,提炼核心观点和认知转折。挑 ≥3 个最适合小黑的「认知锚点」,给每个锚点想一个 怪诞但成立的单一隐喻(一图一结构)。其余内容保持纯 Tufte。
2. 设计「图元 × 小黑动作」
这是融合的核心资产。每个锚点定:小黑做什么动作、和哪个数据/结构元素互动、accent 焦点是什么、 2 个内的手写中文标注。详见 references/glyph-action-map.md(按隐喻类型查动作)。
3. 先搭 Tufte 数据层
用 tufte-viz 的 mobile 模式把长图骨架做出来(卡片、条/轴/节点、数字、标注), 给小黑预留位置。先按题材/tone 从 tufte-viz 的 17 套调色板选版式(AI/方法论→Indigo Porcelain; 育儿/温暖→Kraft Paper;教育/自然→Forest Ink;通用→Monocle…),记下这套版式的 --paper 和 --accent, step 4 生成小黑时要用到 accent(见铁律 3)。同一篇内容也可换不同版式出多版。 > 先读母 skill:tufte-viz(信息层规范) 和 ian-xiaohei-illustrations(小黑 IP 形象/禁忌/提示词模板)。
4. 生成小黑(每锚点一张)
用 ian-xiaohei 的纯净版脚本单独生成,提示词在母 skill 模板基础上加三条融合约束(覆盖母模板冲突项):
- 胖身子可卖萌:round/chubby/plump 黑豆身 + 细腿 + 白点眼;表情可爱/萌 OK(覆盖母模板 deadpan/not-cute)。
- 配色 A:小黑身恒黑;唯一 accent = 当前版式的
--accenthex(把那套调色板的 accent 色填进提示词,
例 #b8542e),用在焦点物件/路径 + 手写标注;无红蓝、无其它色。
- 抠图友好:纯白底、≤2 短标注、无左上角标题。
"" -s 16:9 -r 2k -o assets/.jpg
若使用远程图片生成 API,轮询端点偶发失败很常见 → 必须带重试循环(见 pitfalls)。不要一次失败就误判为彻底不可用。
5. 抠透明
python3 scripts/cutout_transparent.py assets/.jpg assets/.png
脚本从四边 floodfill 抠外部白、保留内部白(眼睛/靶心)。脚本会自检"内部白保留=0"并告警。
6. 融入长图
在 Tufte HTML 里,每个锚点处插一个透明 band(无白卡):
.png" alt="">
.bband{margin:14px auto 6px;padding:0;}
.bband img{display:block;width:92%;max-width:340px;height:auto;margin:0 auto;}
务必给 img 宽度约束(width/max-width + 居中)——无约束的 img 会按原图尺寸撑开冲出页面。
7. 渲染 + 自检 + 交付
python3 scripts/render_longimage.py mobile.html 输出_长图.png --paper 241,243,245
脚本渲染 + 按 paper 色裁切,并自检"最宽行 vs 列中位宽"报溢出。 视觉判断必须人眼复核:自动化只能做确定性自检(白底/黑线/橙焦点/标注无错字/胖瘦 bbox/无溢出), 最终好不好看必须看成图再定。
落款(对外作品)
长图为对外 IP 作品,禁标技法 footnote,也不要把曲直写成原内容作者。默认落款只放:
长图生成 by 曲直
若内容来自他人分享、会议、逐字稿或外部材料,可另起一行写清原文/来源;但不要把曲直写成原内容作者,除非用户当场另行指定。
深入参考
references/glyph-action-map.md— 图元 × 小黑动作映射表(设计锚点互动时查)references/workflow-and-pitfalls.md— 完整管线细节 + 今天踩过的坑(溢出 bug / SSL 重试 / 无法读图的 QA / 删元素要 CSS+HTML 成对删)assets/example/— 《如何给 AI 下指令》验证样例(HTML + 三小黑成图),低频视觉校准用,不要照抄构图
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: quzhi-ai
- Source: quzhi-ai/tufte-xiaohei-fusion
- License: MIT
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