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SKILL verified MIT Self-run

Ai Image Generator

skill-tashangkd-tashan-cursor-skills-ai-image-generator · by TashanGKD

AI配图能力层 Skill。任何需要生成信息图的任务都调用此 Skill,而不是自行调用 API。包含:模型选择、API调用、多视角草图流程、风格库引用、配图索引联动。触发词:「需要绘图」「生成配图」「画一张图」「制作信息图」「根据这段文字画图」「图片提示词」。

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✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

✓ Passed

No 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 Used
  • 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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About

AI配图能力 Skill

> 这是一个能力层 Skill,被其他 Skill 调用,不直接面向用户任务。 > 任何需要生成图片的 Skill 都应该引用本 Skill,而不是自行嵌入 API 细节。


模型与 API

| 优先级 | 模型 | 适用场景 | API Key | |---|---|---|---| | 首选 | qwen-image-2.0-pro | 含中文文字的信息图、结构图 | sk-68b70d6863b94c299ecd27e9d49b41ba | | 次选 | wan2.6-t2i | 纯视觉风格图(无需复杂中文文字排版)| 同上(dashscope)| | 备用 | gpt-image-1(DMXAPI)| 英文为主的极简图 | sk-wzI4JscScaJ1pxVKRQ4qxmJcpH1OIgsqshlP55Tq6NtZ3H5p |

选择原则:信息图/结构图/有中文标注 → 用 qwen-image-2.0-pro;纯视觉风格图 → 用 wan2.6-t2i

wan2.6-t2i API 调用(endpoint 不同):

url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis'
body = {'model': 'wan2.6-t2i', 'input': {'prompt': 'PROMPT'}, 'parameters': {'size': '1024*1024', 'n': 1}}

⚠️ 已知问题:DMXAPI 上的 DALL-E 3 有较高概率网络超时(实测超时案例:2026-03-20 向日葵调研任务)。遇到超时时直接切换 qwen-image-2.0-pro,不要反复重试 DALL-E 3。

qwen-image-2.0-pro API 调用

import requests, base64

API_KEY = 'sk-68b70d6863b94c299ecd27e9d49b41ba'
ENDPOINT = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation'

headers = {'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {API_KEY}'}
payload = {
    "model": "qwen-image-2.0-pro",
    "input": {"messages": [{"role": "user", "content": [{"text": "你的提示词"}]}]},
    "parameters": {
        "n": 1,
        "watermark": False,
        "prompt_extend": True,
        "size": "1024*1024"   # 标准图;小图同尺寸,HTML 中用 max-width: 65% 控制
    }
}

resp = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=payload, timeout=120)
img_url = resp.json()['output']['choices'][0]['message']['content'][0]['image']

# 下载并保存(URL 24 小时有效,立即保存)
ir = requests.get(img_url, timeout=60)
with open('output.png', 'wb') as f:
    f.write(ir.content)

⚠️ 限速处理:遇到 429 时等待 30 秒后重试,最多重试 3 次。


风格库

风格库文件:_内部总控/产品定义/图片风格库.md(10种风格,当前文章使用 S03

S03 标准提示词前缀(适合大多数中文信息图):

简洁专业的信息图,适合微信文章,白色背景。[内容描述]
深蓝色#1a2f5e和橙色#e8622c为主色,圆角矩形,清晰中文标注,整体简洁商务风格。

全景图优先原则(先于绘图流程执行)

> 核心规则:先建立完整的对象-关系模型,再决定画什么图

对象-关系分析(Step 0,必须在 Step 1 之前完成)

在分析段落逻辑之前,先问自己:

1. 这段内容描述的「系统」里有哪些对象?
   (人 / 设备 / 服务 / 组织 / 数据 / 概念阶段...)

2. 这些对象之间有哪些关系?
   (数据流 / 指令控制 / 包含/被包含 / 演化前后 / 并列对比...)

3. 我现在要画的是「全景图」还是「局部图」?
   全景图:展示系统所有对象及一级关系 → 优先画
   局部图:聚焦某对对象的交互细节 → 作为补充

4. 如果是局部图,前面是否已经有对应的全景图?
   没有 → 先画全景图,再画局部图
   有 → 可以直接画局部图,但在提示词里说明「这是XX全景图的局部放大」

五种全景图类型(优先选用)

| 类型 | 使用时机 | 结构 | |---|---|---| | 系统全景图 | 展示所有组成部分及关系 | 对象节点 + 层次边框 + 关系箭头 | | 演化状态图 | 系统随时间的状态变化 | 横向时间轴 + N个状态并列 | | 并列对比图 | 多种方案/模式的异同 | N列相同结构 + 内容不同 | | 层次依赖图 | 技术栈或组织的依赖关系 | 垂直叠加 + 依赖箭头 | | 双列映射图 | 理论框架 vs 实际形态 | 左右两列 + 对应连线 |

参考图库_内部总控/产品定义/图片参考库/架构图-全景对象关系型/

人-设备-服务器-云端 场景的标准全景图要素

当内容涉及「人-AI协作」「多设备」「分布式」等场景时,全景图必须包含:

对象层(从下到上,或从内到外):
  ① 个人设备层:用户 + 本地PC + 手机
  ② 组织局域层:组织服务器 + 组织内成员
  ③ 云端层:云服务/API/OpenBrain
  ④ 社会层:跨组织交互/世界

关系标注:
  局域网连线(实线/虚线区分)
  云端上传(带方向箭头)
  数据流动(带标注:数据类型/权限级别)
  包含关系(用大矩形框圈定边界)

绘图流程(每张图必须走完)

Step 1:分析段落逻辑(含对象-关系检查)

在开始绘图之前,必须先回答:

  1. 这张图对应手稿哪个段落?(定位行号/小节)
  2. 这段文字涉及哪些「对象」?(穷举:人/设备/服务/组织/数据/概念...)
  3. 这些对象之间有哪些「关系」?(列出所有连接和方向)
  4. 这是「全景图」还是「局部图」?(参见全景图优先原则)
  5. 这张图如果画成功,读者读完会在脑子里形成什么完整的系统印象
  6. 图不只是文字映射——它应该让读者建立「这个系统里有什么、它们怎么连」的完整心智模型

Step 2:从多个视角设计草图

对每张图,至少从 2 个独立逻辑视角各写一条提示词:

  • 视角A:[逻辑A],提示词:...
  • 视角B:[逻辑B],提示词:...

禁止:只写一条提示词直接生成,跳过视角分析

Step 3:调用 API 生成

按上方 API 调用格式,对每个视角各生成一张图。

Step 4:更新配图索引

生成完毕后,必须在对应文章的 配图索引_[文章名].md 中追加/更新条目:

| 图片文件名 | 对应段落 | 段落核心主旨 | 提示词摘要 | 状态 |

如果文章还没有配图索引,立即创建(模板:.cursor/skills/wechat-article-writer/templates/配图索引模板.md)。

Step 5:嵌入到 HTML

  • 大图(核心结构图):max-width: 100%
  • 小图(辅助说明图、循环图、对比图):max-width: 65%


  




  

图片大小原则

| 图类型 | 用途 | HTML 宽度 | |---|---|---| | 大图 | 核心结构图(坐标系、架构图、飞轮图)| 100% | | 小图 | 辅助说明(循环图、对比图、路径图)| 65% |


图的质量原则

  1. 全景优先:第一张图应该是全景图——所有对象和关系都呈现,读者看完能建立完整的系统心智模型
  2. 对象-关系完整:图中所有重要的对象都有,所有对象之间的关系都有箭头/连线表示
  3. 不是文字映射:图应该传达文字没法直接说的空间/结构关系
  4. 局部是放大镜:局部图必须有对应的全景图作为基础,局部图是全景图某个部分的放大说明
  5. 层次清晰:用矩形框/颜色区分不同层次(个人/组织/云端/世界)
  6. 提示词足够清晰:描述节点数量、颜色、连接关系、箭头方向、副文字内容

与其他 Skill 的关系

| 调用方 | 调用方式 | |---|---| | wechat-article-writer | Step 4(配图生成)引用本 Skill | | role-UI设计师 | 需要可视化时引用本 Skill | | role-产品经理 | 需要配图说明产品结构时引用本 Skill | | 其他需要绘图的 Skill | 同上 |


变更记录

v1.0 — 2026-03-20 — 初始创建(从 wechat-article-writer 提取)

根因:绘图 API 细节和多视角草图流程只存在于 wechat-article-writer,其他 Skill 无法复用。根本原因是 Skill 体系缺少「能力层」,导致执行细节散落在流程层 Skill 里。

修改内容

  • 新建:ai-image-generator Skill(能力层)
  • 从 wechat-article-writer Step 4 提取:API 配置、多视角流程、风格库引用
  • wechat-article-writer Step 4 改为引用本 Skill

验证状态:🔵 待验证

v1.0 → v1.1 — 2026-03-20 — 加入全景图优先原则 + 对象-关系分析框架

根因:AI生成的图倾向于展示「局部交互」(如单个节点的输入输出),而不是「全景图」(所有对象及其关系)。用户指出:好的信息架构图应该先展示所有对象和关系的全貌,让读者建立完整心智模型,局部图作为补充。

关键原则:「先区分对象和对象的关系,把所有对象和关系一次性呈现,而不是只展示某个局部的相互作用」——郑博元

修改内容

  • 新增:Step 0「对象-关系分析」(先于 Step 1 执行)
  • 新增:「全景图优先原则」节——五种全景图类型 + 人-设备-服务器-云端标准要素
  • 修改:Step 1 加入对象-关系穷举
  • 修改:图的质量原则加入「全景优先」和「局部是放大镜」
  • 新增:参考图库路径 _内部总控/产品定义/图片参考库/架构图-全景对象关系型/

验证状态:✅ 已验证(2026-03-20 OpenClaw推文项目:全景图优先原则 + S03风格成功执行,四层架构图质量达标)


v1.1 → v1.1(验证记录)— 2026-03-20 — 全景图原则首次真实验证

验证场景:OpenClaw 推文项目中,按「全景图优先原则」生成「四层智能协作架构图」(人层/分身层/讨论层/信源层),S03 风格,qwen-image-2.0-pro 生成。

验证结果:通过。图片直接用于公众号 HTML,无需重绘。

验证状态:✅ 已验证

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.