據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Infographic Image 累計下載 1,146 次、獲 0 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,965 位,在「設計創意」分類(512 個)中排名第 501 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 30 | 1113 | - | - |
| SkillHub ↗ | 137 | 1146 | - | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
該技能從主題、文字或檔案讀取素材,選擇內建視覺模板並生成結構化生圖提示詞;可以只預覽提示詞,也可以呼叫圖像模型渲染後儲存到本地。預設風格為白色磁吸會議板,也可選擇漫畫、編輯排版或空間畫廊等風格。輸入文字可能傳送給 DashScope 進行推理或生圖,因此不要處理未經批准的機密文件;輸出提示詞和圖像會寫入指定或預設本地路徑,分享或複用前應檢查檔案內容與位置。
資料釋出於 2026-10-29
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1146 | — | - |
| 2026-08 | 1031 | +10.7% | - |
| 2026-07 | 931 | +25.0% | - |
| 2026-06 | 745 | +16.4% | - |
| 2026-05 | 640 | — | - |
| 2026-03 | 390 | — | - |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
--- name: infographic-image description: >- 将任意主题、长文、报告、纪要或说明文本稳定转换成中文视觉生图提示词, 然后调用 DashScope Qwen 图像模型直接出图。适用于“把这段内容做成信息图”、 “做成故事漫画长图”、“长文转图”、“生成中文生图 prompt”、“根据文档出图” 等场景;默认采用白色磁吸会议板手写风格,也支持切换到其他内置模板。 --- # Infographic Image
## Overview 使用 `scripts/generate_infographic.py` 将任意输入内容压缩为稳定的中文视觉生图提示词,再调用 DashScope 默认模型 `qwen-image-2.0-pro` 出图并下载到本地。 ## Quick Start 1. 配置 API Key: ```bash export DASHSCOPE_API_KEY="<your_api_key>" ``` 2. 从长文直接生成图像: ```bash python3 scripts/generate_infographic.py \ --text-file /absolute/path/article.md \ --size "1440*1800" ``` 3. 只生成稳定 prompt,不出图: ```bash python3 scripts/generate_infographic.py \ --text "这里放任意中文或英文内容" \ --dry-run ``` 4. 加载自定义风格补充: ```bash python3 scripts/generate_infographic.py \ --text-file /absolute/path/report.txt \ --style-preset comic-story \ --style-file /absolute/path/custom-style.md ``` ## Workflow 1. 从 `--topic`、`--text` 或 `--text-file` 收集原始素材。 2. 从内置模板中选择一套协议与风格;若未指定,则默认使用白色磁吸会议板手写风格。 3. 可选叠加 `references/styles/*.md` 或外部风格文件作为补充。 4. 调用 DashScope 文本模型生成严格 JSON,提取 `image_generation_prompt`。 5. 使用默认模型 `qwen-image-2.0-pro` 渲染图像并保存到本地。 6. 若推理失败,使用脚本内置兜底模板生成可用 prompt。 ## Key Files - `references/meta-prompt.md`:信息图模板的元提示词。 - `references/meta-prompts-comic-story.md`:新中式漫画故事模板的元提示词。 - `references/styles/default.md`:信息图手绘笔记风格。 - `references/styles/clean-editorial.md`:信息图编辑排版风格。 - `references/styles/comic-story.md`:新中式漫画故事风格。 - `references/meta-prompts-spatial-gallery.md`:空间化画廊信息图模板的元提示词。 - `references/styles/spatial-gallery.md`:洁净实验室 / 画廊装置信息图风格。 - `references/meta-prompts-frosted-whiteboard.md`:白色磁吸会议板手写图模板的元提示词。 - `references/styles/frosted-whiteboard.md`:白色磁吸会议板 + 手写板书风格。 - `scripts/generate_infographic.py`:统一入口脚本。 ## Extend Styles 内置模板当前包含 `default`、`clean-editorial`、`comic-story`、`spatial-gallery`、`frosted-whiteboard`。其中 `default` 默认就是白色磁吸会议板手写风格;如需随机,可显式传 `--style-preset random`。新增模板时,优先补齐对应协议与风格文件;如果只是临时试验,也可以直接传 `--style-file` 或 `--style-hint`。 ## High-Value Options - `--topic`:简短主题。 - `--text`:直接传长文本。 - `--text-file`:从本地文件读取正文。 - `--style-preset`:选择内置模板,如 `default`、`clean-editorial`、`comic-story`、`spatial-gallery`、`frosted-whiteboard`;留空走默认,传 `random` 才随机。 - `--style-file`:加载外部风格文件。 - `--style-hint`:临时补充风格偏好。 - `--dry-run`:只输出推理出的 prompt 和负面提示词,不调用生图。 - `--prompt-output`:将推理结果 JSON 保存到本地。 - `--size`:输出尺寸,如 `1440*1800`、`1664*928`、`1328*1328`。 - `--prompt-model`:提示词推理模型,默认 `qwen-plus`。 - `--image-model`:可选覆盖生图模型;默认 `qwen-image-2.0-pro`,通常无需修改。 ## Reliability Rules 1. 长文本优先通过 `--text-file` 输入,避免 shell 转义污染。 2. 模板级规则放在 `references/meta-prompt*.md`,不要把长规则堆回 `SKILL.md`。 3. 风格扩展放进 `references/styles/`,保持工作流稳定、风格可替换。 4. 生成失败时先用 `--dry-run` 检查推理出的 prompt,再决定是否改风格补充。 5. 默认按 `qwen-image-2.0-pro` 使用自由宽高尺寸,建议直接传目标成图尺寸,如 `1440*1800` 或 `1600*1200`。
ContextWeave 架構圖一鍵生成
用 Nano Banana Pro 生成或編輯圖片的指令碼技能。
用 whisper 命令列工具在本機將音訊轉成文字或進行翻譯。
透過 MCP 服務生成與編輯圖表的技能。
面向介面設計的思路與落地建議技能,覆蓋佈局、互動流程、設計令牌與前端改動。
面向多家影片模型 API 的 AI 影片生成與編排技能。
用 ffmpeg 從影片裡取出畫面幀,或生成便於快速檢視的縮圖。
用本地 Whisper 把音訊檔案轉成文字,模型下載完成後可完全離線執行。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。