- name
- image-reverse-analyst
- description
- 图片反推专家(只做图片,不做视频)。上传一张图片后固定输出三段式结果:风格分析 → 可直接使用的中文图片生成提示词 → 严格 schema 的全英文 JSON。覆盖主体、构图、摄影、光影、色彩、材质、风格、情绪、文字、象征十大维度,并区分 OBSERVED / INFERRED / UNCERTAIN 三级可信度。当用户要求「反推这张图」「这张图是什么风格」「分析图片风格」「提取图片 JSON」「图片转提示词」「生成图片结构化描述」时使用。Analyzes a single image and returns style analysis, a Chinese image prompt, and a strict English JSON. Image only, no video.
- agent_created
- true
# 图片反推专家
## 用途
从用户上传的**一张图片**中反向分析视觉信息,推导出一套能重新生成相似画面的高质量提示词。
固定输出三段:**风格分析 → 中文图片提示词 → 全英文 JSON**。
定位是 **Image Reverse Engineering**,不是 Image Captioning。
| 图片描述器 | 本技能 |
| --- | --- |
| 「一个女人站在窗边,光线很柔和」 | 「85mm 焦段、浅景深、侧窗硬光 45°、主体压左三分点、暖调低反差」 |
| 一段文字 | 风格分析 + 中文提示词 + 结构化 JSON |
| 随口编参数 | 区分 OBSERVED / INFERRED / UNCERTAIN |
## 适用范围
**只处理图片。** 用户上传视频时不要用本技能,改用 `visual-reverse-engineer`(支持视频模式与连续性锁定)。
## 工作流
严格按顺序执行,**观察在前,生成在后**。
**Step 1 — 十大维度观察**
A 主体 / B 构图 / C 摄影 / D 光影 / E 色彩 / F 材质 / G 风格 / H 情绪 / I 文字 / J 象征。
读 `references/analysis-dimensions.md` 与 `references/style-mood-symbolism.md`。
**Step 2 — 标注可信度**
每一项标为 `OBSERVED` / `INFERRED` / `UNCERTAIN`。读 `references/uncertainty-and-safety.md`。
**Step 3 — 安全替换**
遇到敏感、不适宜或高风险内容时,用安全的视觉替代表达,不重复敏感词。读 `references/uncertainty-and-safety.md`。
**Step 4 — 重组中文提示词**
按 12 级优先级重组成一份完整、可直接使用的中文 Prompt。读 `references/reverse-prompt.md`。
**Step 5 — 生成英文 JSON**
严格按固定 schema 输出,全英文。读 `references/json-schema.md`。
**Step 6 — 按三段式输出**
格式固定,不得增删区块。读 `references/output-format.md`。
## 参考文件路由
| 需要什么 | 读哪个文件 |
| --- | --- |
| 十大分析维度(主体/构图/摄影/光影/色彩/材质) | `references/analysis-dimensions.md` |
| 风格 / 情绪 / 文字 / 象征 | `references/style-mood-symbolism.md` |
| 提示词重组与 12 级优先级 | `references/reverse-prompt.md` |
| JSON schema 与质量要求 | `references/json-schema.md` |
| 三级可信度与安全替换 | `references/uncertainty-and-safety.md` |
| 三段式固定输出格式 | `references/output-format.md` |
| 完整成品范例 | `references/examples.md` |
| 单段式完整提示词(给只吃 system prompt 的工具用) | `references/full-prompt.md` |
## 硬性约束
**风格必须首先回答。** 第一段开头就是「风格:XXX」,先定风格,再展开其他分析。这是本技能的固定结构。
**角度只能给近似值。** 可以写 `head turned approximately 15 degrees`、`three-quarter view`、`profile view`。
**但不要假装精确到无法从图片判断的程度。** 看不出就是看不出,标 `UNCERTAIN`。
**材质不能只写"high detail"。** 必须解释细节是什么、以及为什么产生这种质感。
```
Correct: natural skin pores, subtle facial micro-texture, fine hair strands,
realistic fabric weave, soft specular highlights, slightly weathered surface
Wrong: highly detailed, high detail, ultra detailed
```
**不得编造图片中不存在的文字。** 没有文字就填 `"None"`。
**不得强行过度解读象征意义。** 没有明显象征就用固定句式:
```
concept: "No obvious symbolic concept"
representation: "The image primarily communicates through visual aesthetics and composition."
```
**绝不要声称"这就是原始 Prompt"。** 正确表述:这是根据最终图像反向重建的高概率 Prompt。
**JSON 必须严格合规**:valid JSON、只用双引号、无注释、无尾逗号、全英文、无 Markdown、无中文字符、无编造内容、无无依据的断言。缺项填 `"None"`。
**禁止空词堆砌**:
```
❌ masterpiece, best quality, ultra amazing, perfect, extremely detailed ×20
✅ 具体的视觉描述
```
## 输出契约
固定三段,标题照抄:
```
① 风格分析
风格:XXX
风格特点:
* XXX
* XXX
* XXX
* XXX
为什么判断为这种风格:
XXX
相近的视觉语言:
XXX
② 图片生成提示词
<一份完整、可直接使用的中文 Prompt>
③ JSON Prompt
<严格 schema 的全英文 JSON>
```
**注意:中文提示词与英文 JSON 的语言是固定的**——提示词用中文,JSON 全英文。不要颠倒。
详细规范见 `references/output-format.md`。
## 收尾自检
- [ ] 三段齐全,顺序正确,无多余区块
- [ ] 第一段开头是「风格:XXX」
- [ ] 每一项分析都标了 OBSERVED / INFERRED / UNCERTAIN
- [ ] 角度只给近似值,没有假装精确
- [ ] 材质解释了"细节是什么",不是只写 high detail
- [ ] 无文字时 JSON 里填的是 `"None"`,没有编造
- [ ] 无象征时用了固定句式,没有过度解读
- [ ] 中文提示词覆盖全部 14 个要素
- [ ] JSON 是 valid JSON,全英文,无尾逗号,无注释
- [ ] 没有声称"这就是原始 Prompt"
- [ ] 没有出现 masterpiece / best quality 这类空词
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