yeyitech

Infographic Image

设计创意v0.1.0
作者:yeyitech更新于 2026-05-11infographic-image@clawhub_yeyitech/infographic-image
图片生成#Prompt#会议#图像#提示词

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Infographic Image 累计下载 1,146 次、获 0 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,965 位,在「设计创意」分类(512 个)中排名第 501 位。

累计安装
137
累计下载
1,146
星标
-
全站排名
#4,965
全站前 98% · 「设计创意」前 98%
平台累计安装累计下载星标评论
ClawHub ↗301,113--
SkillHub ↗1371,146-—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

该技能从主题、文本或文件读取素材,选择内置视觉模板并生成结构化生图提示词;可以只预览提示词,也可以调用图像模型渲染后保存到本地。默认风格为白色磁吸会议板,也可选择漫画、编辑排版或空间画廊等风格。输入文本可能发送给 DashScope 进行推理或生图,因此不要处理未经批准的机密文档;输出提示词和图像会写入指定或默认本地路径,分享或复用前应检查文件内容与位置。

资料发布于 2026-10-29

可以用来做什么

  • 将文章、报告或会议纪要整理成中文信息图提示词

什么时候用

  • 只生成提示词并检查结果,不调用生图时使用 dry-run

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

根据需要选择内置风格,或提供自定义风格文件

月度数据趋势

累计下载1,146
3307681,2062026-03 · 累计下载 3902026-05 · 累计下载 6402026-06 · 累计下载 7452026-07 · 累计下载 9312026-08 · 累计下载 1,0312026-09 · 累计下载 1,14626-0326-09
星标-
0112026-03 · 星标 -2026-05 · 星标 -2026-06 · 星标 -2026-07 · 星标 -2026-08 · 星标 -2026-09 · 星标 -26-0326-09

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份累计下载环比星标
2026-091,146—-
2026-081,031+10.7%-
2026-07931+25.0%-
2026-06745+16.4%-
2026-05640—-
2026-03390—-

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

4.3 KB · ClawHub v0.1.0
---
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
展开全部(共 96 行)

## 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`。

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数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。