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字体风格自适应提示生成器 - 输入任意文字，自动生成专业字体设计提示词并生成图片
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| type | skill |
| name | font-generator |
| description | 字体风格自适应提示生成器 - 输入任意文字，自动生成专业字体设计提示词并生成图片 |
根据用户输入的文字内容（一个字、一个词、一句话或一种情绪），智能分析主题、氛围、文化语境，生成专业的字体设计提示词，并调用 AI 绘图模型生成字体设计图片。
对用户输入的文字进行智能分析，识别：
语义主题：
文化语境：
字数与结构：
根据分析结果，生成符合以下格式的专业提示词：
"中文内容"/"英文翻译或意境词"，字体风格描述，字体细节特征，背景描述，色彩方案，排版方式，构图元素，整体氛围，质量修饰语
1. 科幻未来类
2. 复古怀旧类
3. 传统古风类
4. 现代简约类
5. 手写艺术类
6. 游戏动漫类
7. 自然有机类
每个提示词必须包含以下要素：
"中文内容"/"英文翻译"使用 MCP 图片生成工具生成字体设计图片：
可用工具：
mcp__4_5v_mcp__analyze_image - 分析图片（反向使用）生成参数：
注意：如果没有直接可用的图片生成工具，则：
输入：数字梦境
输出提示词：
"数字梦境"/"Digital Dreamscape"，科幻故障体融合数据流碎片风格，字体为半透明像素叠加重影效果，笔画带有发光拖尾与二进制粒子，背景为深空蓝紫渐变与矩阵代码层、全息网格、浮点云，色彩使用电光紫、霓虹青与极暗蓝紫碰撞，排版呈随机跳跃分布如数据包传输，文字错位倾斜产生视觉震颤感，四周辅以虚拟投影字符碎片，整体氛围迷离且充满未来想象力，极致细节，超高清8K，杰作
输入：蒸汽波夏天
输出提示词：
"蒸汽波夏天"/"Vaporwave Summer"，复古酸性字体融合粉彩霓虹风格，字体为液态金属扭曲变形，饱满膨胀带阴影错版效果，笔画如融化冰棒与棕榈叶轮廓，背景为渐变日落、石膏像、VHS噪点、网格地板与海豚雕像，色彩使用粉红、蒂芙尼蓝、淡紫与铬黄，排版松散慵懒，文字波浪形排列或镜像倒置，构图包含购物商城元素与故障条纹，氛围复古未来主义、潮湿怀旧，极致清晰度，杰作
输入：鲁迅的散文诗
输出提示词：
"鲁迅的散文诗"/"Lu Xun's Prose Poetry"，碑刻黑体融合木刻版画与旧印刷铅字风格，字体为冷峻方折、撇捺锋利如刀刻，笔画带有风化侵蚀与油墨晕染肌理，背景为泛黄报纸肌理、铁锈色背景、枯树与暗夜蝙蝠剪影，色彩使用黑白、锈红、墨绿，排版端正而略带压迫感，文字居中但行距紧缩，穿插标点符号如铁钉，整体视觉沉郁悲凉、批判感与文人风骨，特高细节，8K分辨率，杰作
输入：像素大战
输出提示词：
"像素大战"/"Pixel Battle"，8-bit点阵字体结合街机游戏风，字体为粗颗粒方块构建，笔画带有闪烁像素、生命条与爆炸碎片，背景为暗巷霓虹灯光、格斗游戏血条、分数板和复古摇杆，色彩使用明黄、品红、电光绿与黑色，排版充满动感与左右倾斜，文字上下跳动犹如攻击判定，附带手柄按键icon和连击字样，氛围热血、怀旧游戏与电子竞技感，极致清晰度，杰作
输入：禅意时刻
输出提示词：
"禅意时刻"/"Moment of Zen"，瘦金体骨架融合枯山水沙纹手写风格，字体为清瘦简素、笔画末端渐隐如雾，带有自然墨迹飞白与宣纸纤维质感，背景为米色砂石纹、青苔石、圆窗与一缕线香，色彩使用留白、赭石、灰绿与淡金色，排版空灵疏朗，文字偏左下或圆形排布，留白占比较大，点缀一滴墨与涟漪，氛围宁静、超脱、东方美学与冥想感，8K超高清，大师作品
根据输入内容的关键词，自动匹配最合适的风格：
| 关键词 | 匹配风格 |
|---|---|
| 数字、科技、未来、赛博、AI、数据、网络 | 科幻未来类 |
| 夏天、复古、怀旧、80s、90s、蒸汽波、霓虹 | 复古怀旧类 |
| 古风、书法、水墨、诗词、传统、东方、禅意 | 传统古风类 |
| 简约、现代、商务、专业、科技、几何 | 现代简约类 |
| 手写、签名、艺术、个性、温暖 | 手写艺术类 |
| 游戏、像素、动漫、热血、战斗、街机 | 游戏动漫类 |
| 自然、植物、水、山、石头、宁静 | 自然有机类 |
✅ 字体设计已生成！
📝 输入内容：[用户输入的文字]
🎨 风格分析：
- 主题：[分析的主题]
- 语境：[识别的文化语境]
- 匹配风格：[选择的风格类别]
📋 生成的提示词：
[完整的字体设计提示词]
🖼️ 生成结果：
[图片文件或图片预览]
💡 提示词已优化，适用于：
- Midjourney
- DALL·E 3
- Stable Diffusion
- Adobe Firefly
✅ 字体设计提示词已生成！
📝 输入内容：[用户输入的文字]
🎨 风格分析：
- 主题：[分析的主题]
- 语境：[识别的文化语境]
- 匹配风格：[选择的风格类别]
📋 生成的提示词：
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[完整的字体设计提示词]
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💡 使用建议：
1. 复制上述提示词
2. 在 Midjourney/DALL·E/Stable Diffusion 中使用
3. 根据效果微调关键词
4. 尝试不同的长宽比参数
🎯 推荐工具参数：
- Midjourney: --ar 16:9 --v 6 --style raw
- DALL·E: 标准质量
- Stable Diffusion: Steps 50-80, CFG Scale 7-9
❌ 请输入要生成字体的文字内容
💡 可以是：
- 单个字：龙、梦、禅
- 词语：数字梦境、蒸汽波、禅意
- 短句：春天的第一缕阳光
- 情绪描述：热血沸腾、宁静致远
⚠️ 输入内容风格较抽象，生成了多个风格方案
🎨 方案一：[风格1]
[提示词]
🎨 方案二：[风格2]
[提示词]
💡 请选择您喜欢的方案，或提供更多细节
提供具体意象：
赛博朋克城市的霓虹灯好看的颜色包含文化元素：
宋代书法风格古风明确情绪氛围：
忧郁而坚定的革命者严肃描述具体场景：
暴雨中的东京街头城市Automatically add "Save as PNG" screenshot functionality to HTML files. Use this skill whenever the user mentions: adding screenshot functionality to HTML, converting HTML to images, saving web pages as pictures, creating downloadable screenshots from HTML, adding export-to-image buttons, generating PNG from HTML content, or when they need to capture long scrolling HTML pages as complete images. Also trigger when users mention html2canvas, full-page screenshots, or need to share HTML content as image files.
Use this skill whenever the user needs to extract knowledge and experiences from organizations, including AI implementation, digital transformation, organizational change, business innovation, and best practices documentation. Typical triggers: - "萃取XX经验" (Extract XX experience) - "萃取知识" (Extract knowledge) - "设计访谈提纲" (Design interview outline) - "萃取报告" (Extraction report) - "AI萃取" (AI extraction) - "知识萃取" (Knowledge extraction) - "经验萃取" (Experience extraction) - "最佳实践" (Best practices) - "案例总结" (Case study summary) - Any task involving extracting, summarizing, or documenting experiences from organizations This skill automatically handles: 1. Auto-detection of input type (single file vs batch folder) 2. Zero-confirmation pipeline: text extraction → Agent萃取 → Agent渲染 → 验证 3. Pipeline status tracking with visual summary 4. Interview outline generation for 4 types of interviewees 5. Extraction report generation using extraction-schema.json + report-template.html ## Pipeline Sub-Agents (called automatically) -
从访谈录音/文本中萃取结构化知识。TRIGGER when: 用户需要"萃取"、"提取知识"、"访谈分析"、 "知识萃取报告"、从DOCX/TXT提取专家经验。支持单文件和多文件综合萃取，自动检测输入类型。 输出严格按 extraction-schema.json 的 JSON 结构。 SKIP: 生成 HTML/PPTX/DOCX 交付物（那是 zhongwen-content 的职责）。
Use this skill whenever the user wants to convert any file format to Markdown. Supports PDF, DOCX, PPTX, XLSX, audio, video, images, and more. This is Microsoft's markitdown tool that converts various document formats to clean Markdown text.
创建多页面导航入口，整合多个独立 HTML 文件为统一的导航中心
Use this skill whenever the user needs to extract knowledge and experiences from Ping An (平安) related organizations, including Ping An Life Insurance (平安人寿), Ping An Zhiniao (平安知鸟), Ping An Bank (平安银行), Ping An Good Doctor (平安好医生), Ping An Technology (平安科技), and other Ping An subsidiaries. Typical triggers: - "萃取平安XX经验" (Extract Ping An XX experience) - "萃取平安知识" (Extract Ping An knowledge) - "设计访谈提纲" (Design interview outline) - "萃取报告" (Extraction report) - "平安AI萃取" (Ping An AI extraction) - "平安知识萃取" (Ping An knowledge extraction) - "平安经验萃取" (Ping An experience extraction) - Any task involving extracting, summarizing, or documenting experiences from Ping An organizations This skill automatically handles: 1. Batch document conversion (DOCX/XLSX/PPTX → Markdown) for fast processing 2. Parallel chunk-based processing (9-part methodology for large projects) 3. Interview outline generation for 4 types of interviewees (strategic, business, IT product, execution) 4. Extraction report generation using 4 frameworks