Skip to main content

it-infra-continuous-png

生成 IT 基础设施系列连续风格 PNG 图片。适用于一图看懂、长图信息图、IT基础设施演进、平台工程、网络/存储/安全/监控/AI 共进化主题;支持根据用户输入图片或详细描述输出 1-N 张独立的 1024x1536 蓝白科技风竖版 PNG,并产出可供 it-infra-evolution-video skill 消费的素材 manifest。

Jump to install

Source facts

Repository
ai-workspace-lab/xworkspace-core-skills
Last source activity
July 1, 2026 at 06:39
Detected SKILL.md language
Chinese
Stars
6
Forks
0

Install options

The review-first prompt is selected by default. You can switch to a direct command or download a local copy.

Review the source files

Read SKILL.md and any companion files shown by SkillsMP before deciding whether to install.

File Explorer
6 files

Showing SKILL.md

SKILL.md
Source instructions · Read-only preview
name
it-infra-continuous-png
version
v1
description
生成 IT 基础设施系列连续风格 PNG 图片。适用于一图看懂、长图信息图、IT基础设施演进、平台工程、网络/存储/安全/监控/AI 共进化主题;支持根据用户输入图片或详细描述输出 1-N 张独立的 1024x1536 蓝白科技风竖版 PNG,并产出可供 it-infra-evolution-video skill 消费的素材 manifest。
# IT 基础设施连续风格 PNG Skill ## 图片生成统一规则 生成、扩图、修复或重绘任何静态 PNG 前,必须先读 [../../marketplace/pptx/editable-reconstruction.md](../../marketplace/pptx/editable-reconstruction.md),复用其中的图片模型优先级、无字生成和残影验收规则。 采用两阶段生产:先让图片模型生成无字、无数字、无标签、无伪文字的完整视觉底图,再用 HTML/SVG 等确定性可编辑排版层添加标题、副标题、编号、标签和总结文字并渲染为最终 PNG。保留无字底图和排版源文件;不得直接接受模型生成的中文、乱码、假字或文字残影。 为 `it-infra-evolution-video` 提供输入素材:根据用户给定的参考图片、主题规划或详细描述,生成 `1-N` 张风格连续的竖版 PNG 长图。`N` 张图必须输出为 `N` 个独立 PNG 文件,不能合并成一张总览图、拼图、宫格、联系表或多页预览。 ## 适用场景 触发词包括: - `连续风格 PNG` - `一图看懂长图` - `IT 基础设施长图` - `小红书科技长图` - `给 it-infra-evolution-video 做素材` - `网络/存储/安全/监控/平台工程/AI 共进化 图片` - `根据这些图生成同风格图片` ## 默认规格 - 默认输出格式:`PNG` - 默认尺寸:`1024x1536`,2:3 竖版长图。 - 默认数量:用户指定 `N`;未指定时按主题拆成 `1-7` 张。 - 输出颗粒度:每个主题/章节一个独立 PNG 文件;`count=7` 就必须有 7 个 PNG 文件。 - 默认语言:中文为主,英文技术词作为辅助标签。 - 默认风格:蓝白科技信息图,Apple Keynote + 企业科技宣传片 + AI Infra 系列统一视觉。 - 默认交付: - `assets/images/*.png`,一张图一个文件 - `assets/images/manifest.md` - `prompts/image-prompts.md` - 每张图的主题、标题、副标题、结构块、关键词、生成提示词。 主题或章节序列由用户动态输入指定。不要强加固定的章节数或主题(如固定的 7 阶段安全演进),应完全根据用户的实际需求或上下文输入进行推演和拆分。 ## XWorkmate/OpenClaw 交付目录 通过 OpenClaw 调用 Codex CLI/codecli 执行时,最终文件必须写入当前 run 的 prepared artifact scope。Bridge 会在本轮系统上下文中提供 `artifactDirectory` / `artifactScope`,并在可用时等价映射为环境变量。 目录解析优先级: 1. `$XWORKMATE_TASK_ARTIFACT_DIR` 2. `$XWORKMATE_ARTIFACT_DIRECTORY` 3. 本轮系统上下文里的 `artifactDirectory: ...` 4. 当前工作目录本身已经是形如 `.../tasks/<session>/<run>` 的目录 如果以上四项都不存在,必须先说明“缺少 XWorkmate prepared artifact scope”,不要声称已经完成文件交付。 执行要求: - 先确认目标目录是当前 run 的 `tasks/<session>/<run>` scope;不要使用 `/owners/.../threads/<session>` 作为最终交付目录。 - `cd` 到选定目录,或所有写入都使用选定目录的绝对路径。 - 在选定目录下直接创建 `assets/images/` 和 `prompts/`。 - 禁止在选定目录内再创建 `task_artifacts/<session>/...`、`tasks/.../tasks/...` 或其他二次嵌套导出目录。 - Codex 产图如果先落在 `~/.codex/generated_images/...`,必须复制到 `assets/images/*.png`,不能只引用缓存路径。 - `assets/images/manifest.md`、`prompts/image-prompts.md` 和 `series.config.json` 必须与 PNG 留在同一个 artifact scope。 - 完成前必须确认每个 PNG 都是非空文件,manifest 的文件数量与 PNG 数量一致。 - 最终回复列出 artifact scope 内的相对路径。不要把正文中的文件清单当作 XWorkmate artifact 面板交付。 ## 工作流 1. 读取用户输入:参考图、文件路径、主题清单、文字描述、目标数量和用途。 2. 抽取或套用统一风格规范,见 `references/style-spec.md`。 3. 生成系列配置,字段见 `templates/series.config.example.json`。 4. 为每张图生成独立 prompt,保证同一系列的布局、字体、色彩、底部总结条和视觉元素连续。 5. 逐张生成或编辑无字底图。每次生成请求只描述一张目标图,避免模型把多张图拼进同一个画布。 6. 在确定性可编辑排版层中叠加全部文字并渲染最终 PNG;保存无字底图、排版源文件和最终 PNG。 7. 保存输出到选定 artifact scope 的 `assets/images/`;用户指定额外目录时,也复制一份到 artifact scope。 8. 写 artifact scope 下的 `assets/images/manifest.md`,供 `it-infra-evolution-video` 作为真实素材清单使用。 9. 写 artifact scope 下的 `prompts/image-prompts.md` 和 `series.config.json`。 ## 多图输出规则 - `count=N` 表示输出 `N` 个独立文件:`001-*.png`、`002-*.png` ... `N-*.png`。如果用户提供了明确的演进主线,则应按各个阶段分别输出。 - 严禁把多个章节合成到一张 1024x1536 画布里。 - 严禁输出 collage、contact sheet、grid、storyboard sheet、overview board、multi-panel batch preview。 - 每张 PNG 内部可以有多个信息卡片,但只能围绕一个主题/章节。 - 批量生成时,先生成 `series.config.json`,再按 `images[]` 逐项生成。 - manifest 必须逐文件记录,行数应等于输出 PNG 数量。 - manifest 中的 `file` 必须是 artifact scope 内的相对路径,例如 `assets/images/001-local-permission.png`。 ## 风格硬约束 - 画布必须是 `1024x1536`,除非用户明确要求其他尺寸。 - 主色必须是白、浅蓝、深蓝,少量青色、绿色、紫色、橙色用于分类强调。 - 顶部必须有系列标识胶囊,如 `一图看懂`,并保持统一位置和样式。 - 标题必须是超大深蓝中文标题,左上优先。 - 主视觉必须与主题强相关:道路、城市、服务器、盾牌、监控屏、网络地球、存储阵列、机器人/AI 芯片等。 - 信息结构必须清晰:阶段卡片、路线节点、中心图解、Checklist、核心趋势、底部总结条至少使用其中两种。 - 底部必须保留深蓝总结条,用于视频扫描时形成稳定视觉锚点。 - 不生成纯海报、纯插画、纯 UI mockup、暗色仪表盘、复杂低可读文字墙。 - 不生成多张图合并预览、宫格合集或一张图承载整个系列。 - 不加入点赞收藏 CTA,除非用户明确要求。 ## 与视频 Skill 的衔接 输出给 `it-infra-evolution-video` 时,每张图必须在 manifest 中记录: - `chapter_id` - `title` - `file` - `source_type`: `generated_from_description`、`generated_from_reference_image` 或 `user_provided` - `prompt` - `video_usage`: 建议用于哪个视频章节 - `scan_mode`: `cover` 或 `contain` - `safe_focus`: 建议视频双栏扫描时优先保留的主体区域 `it-infra-evolution-video` 不应重新发明这些图片的风格,只读取 manifest 并作为真实长图素材使用。 当任务还选择了 `it-infra-evolution-video-v2` 时,本 skill 完成后必须停在清晰的交接点: 1. 确认 `assets/images/*.png` 的数量与 manifest 数据行数量一致。 2. 确认每个 `file` 指向真实 PNG 文件,而不是 SVG、空文件或占位路径。 3. 将下一步命令写给视频 skill: ```bash python3 "${AI_VIDEO_SKILLS_HOME:-/home/ubuntu/ai-video-skills}/scripts/build_it_infra_video.py" \ --project-dir . \ --title "<用户主题>" \ --audio-mode edge-tts \ --run-acceptance \ --output-name "<topic-slug>.mp4" \ --require-task-scope \ --session-key "$XWORKMATE_SESSION_KEY" \ --run-id "$XWORKMATE_RUN_ID" ``` 交接目录必须是 XWorkmate/OpenClaw 当前任务的 `tasks/<safe-session-key>/<safe-run-id>` artifact scope。不要把 manifest 和 PNG 留在 `owners/.../threads/<session>` 后再渲染;否则 Bridge 的当前 run artifact 面板可能无法稳定收敛到同一 scope。 不要在本 skill 中生成 `index.html`、`video.config.json` 或 MP4;这些是视频 skill 的职责。 ## 参考文件 - 风格规范:`references/style-spec.md` - Prompt 模式:`references/prompt-patterns.md` - 系列配置示例:`templates/series.config.example.json` - manifest 模板:`templates/manifest.template.md`
View on GitHub