kangarooking/design-image-studio

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# Design Image Studio 把一个模糊的视觉需求，直接变成可落地生成的高质量设计图。 `design-image-studio` 是一个面向创意与设计场景的 Agent Skill。它不是简单地把一句话塞给文生图模型，而是先读取并保留完整的 Claude 设计系统提示词，再把需求整理成设计推理和结构化 brief，最后把这些设计判断压缩成更强的生图 Prompt，并直接调用 Volcengine Seedream 生成图片。它适合做的不是泛泛的“AI 生图”，而是更接近设计工作流的任务：海报、商品图、PPT 配图、信息图风格视觉、教学演示图。 ## 为什么做这件事现在很多 AI 生图的问题，不是模型不够强，而是输入太弱。用户给模型的往往只有一句模糊需求，比如“帮我做一张海报”“来一张高级感商品图”。这种输入对生成模型来说信息远远不够，所以结果就很容易滑向几个常见问题： - 画面有细节，但没有主次 - 风格很满，但没有设计目的 - 看起来像 AI 图，却不像真正可用的商业视觉 - 可以“好看”，但不适合投放、演示、教学、招商这些真实场景 `design-image-studio` 的目标，就是把“设计判断”补回到生图链路里：先明确用途、受众、构图、气质、留白、安全区和禁忌项，再去调模型。 ## 核心设计这个 skill 现在不是简单的 prompt 模板器，而是一个“设计编译器”： 1. 保留完整的 `Claude-Design-Sys-Prompt` 作为上游设计脑 2. 先生成 `design_reasoning` 3. 再压缩成 `compiled_brief` 4. 最后才生成给图片模型吃的短 Prompt 也就是说，真正做设计判断的是完整的设计系统提示词，而不是几条零散的风格关键词。 ## 它解决了什么问题 - 普通生图 Prompt 太泛，结果不稳定 - 海报和 PPT 配图经常没有留白，后续没法放字 - 商品图容易有廉价感，材质、灯光、构图不成立 - 信息图和教学图常常又乱又密，缺乏结构 - 用户想要的是“像设计师一样思考后的图”，不是“模型随便画出来的图” ## 它是怎么工作的 `design-image-studio` 把生图拆成四层： 1. **任务识别层** 先判断这是海报、商品图、PPT 配图、信息图还是教学演示图，不同场景使用不同的默认构图和约束。 2. **设计推理层** 基于完整的 Claude 设计系统提示词，整理出设计推理：目标、受众、使用场景、视觉系统、主次层级、留白策略、anti-filler 规则和 anti-slop 规则。 3. **编译简报层** 把设计推理压缩成结构化 `compiled_brief`，只保留对生图真正有用的部分。 4. **生成执行层** 基于 `compiled_brief` 组装最终 Prompt，选择合适的 Volcengine Seedream 模型、分辨率和比例，并直接生成图片。整个流程由两个脚本组成： - `scripts/design_image.py`：设计编译层 - `scripts/generate.py`：Volcengine Seedream 生成执行层 ## 支持的场景 - 海报生成 - 商品图生成 - PPT 配图生成 - 信息图风格视觉生成 - 教学演示图生成 ## Demo 下面这张图是用本仓库生成的示例海报，需求是： > 为 AI 训练营生成一张高冲击力招生海报，强调速度、增长、实战 ![](./assets/demo-poster.png) ## Case Gallery 下面这些案例图都来自同一套 `design-image-studio` 工作流，重点不是“单张图好不好看”，而是这个 skill 能否稳定覆盖不同设计任务。 ### 海报方向稿同一份 brief 先出多个方向，适合做活动海报、课程海报、社群传播图的第一轮探索。 ![](./assets/examples/poster-directions.png) ### 商品图素材组同一商品一次性生成多场景电商图，适合主图、办公场景、通勤场景、细节图和社交媒体展示图。 ![](./assets/examples/product-multi-scene.png) ### PPT 配图方向稿适合企业内部分享、培训课件和汇报材料。重点不是做海报感，而是帮助观众更快理解观点。 ![](./assets/examples/ppt-visual-directions.png) ### 信息图结构图适合流程说明、培训材料和结构化表达。重点是把信息重新组织成更容易被看懂的层级。 ![](./assets/examples/infographic-structure.png) ### 教学演示图适合知识讲解、内训和 AI 工作流说明。下面这张图展示的是 `RAG（AI知识库）工作流程` 的教学型表达。 ![](./assets/examples/teaching-rag-flow.png) ## 最简单的使用方式直接对你的 Agent 说： ```text 帮我安装这个skill：https://github.com/kangarooking/design-image-studio ``` 安装完成后，再直接说你的需求即可，例如： ```text 用 design-image-studio 帮我生成一张 AI 训练营招生海报，强调速度、增长、实战 ``` ```text 用 design-image-studio 帮我生成一张高端陶瓷咖啡杯商品图，适合电商首图 ``` ## 使用前提这个 skill 依赖火山引擎 ARK 的 API Key。 - 你需要先申请并配置 `ARK_API_KEY` - Key 获取入口见：[火山引擎 ARK API Key 页面](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey) - 调用会产生费用，本质上是在调用火山引擎的图像生成模型能力本仓库当前主要支持并实际调用的是字节的豆包生图模型： - `doubao-seedream-4-5-251128` - `doubao-seedream-5-0-260128` - `doubao-seedream-5-0-lite-260128` 其中常用关系可以简单理解为： - `Seedream 4.5`：更偏高质量成品 - `Seedream 5.0`：更强的高阶生成版本，可显式指定 - `Seedream 5.0 lite`：默认的高性价比版本也就是说，这个 skill 虽然对外表现成一个“设计编译 + 生图”工作流，但底层生成模型其实就是豆包生图对应的 Seedream 系列。 ## 本地运行（进阶） ### 1. 安装依赖 ```bash pip install "volcengine-python-sdk[ark]" ``` ### 2. 设置 API Key ```bash export ARK_API_KEY="your_volcengine_ark_api_key" ``` 如果没有 Key，可以从 [火山引擎 ARK API Key 页面](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey) 获取。注意： - 调用会消耗额度并产生费用 - 不同模型单次生成成本不同 - `Seedream 4.5 / 5.0 / 5.0 lite` 可以通过参数显式指定 ### 3. 直接生成一张海报 ```bash python3 scripts/design_image.py \ --task poster \ --brief "为 AI 训练营生成一张高冲击力招生海报，强调速度、增长、实战" \ --direction balanced \ --aspect 3:4 \ --quality final \ --output ai-training-camp-poster.png ``` ### 4. 只输出 Prompt，不直接生成 ```bash python3 scripts/design_image.py \ --task product \ --brief "高端陶瓷咖啡杯电商首图，温暖晨光，突出釉面质感" \ --prompt-only ``` 脚本会输出三层中间结果： - `design_reasoning` - `compiled_brief` - `prompt` ## 示例命令 ### 海报 ```bash python3 scripts/design_image.py \ --task poster \ --brief "AI 训练营招生海报，强调速度、增长、实战，面向想要快速上手 AI 的职场人" \ --aspect 3:4 \ --quality final \ --output poster.png ``` ### 显式指定模型 ```bash python3 scripts/design_image.py \ --task poster \ --brief "职场 AI 提效训练营宣传海报，专业、高级、活力感，面向职场人和管理者" \ --direction balanced \ --model-override doubao-seedream-5-0-260128 \ --aspect 3:4 \ --output poster-seedream5.png ``` ### 商品图 ```bash python3 scripts/design_image.py \ --task product \ --brief "高端陶瓷咖啡杯电商首图，温暖晨光，突出釉面质感" \ --quality final \ --output cup.png ``` ### PPT 配图 ```bash python3 scripts/design_image.py \ --task ppt \ --brief "AI 工作流主题演讲封面图，留出标题区，整体偏未来感但不过度花哨" \ --aspect 16:9 \ --quality final \ --output ppt-cover.png ``` ### 信息图风格视觉 ```bash python3 scripts/design_image.py \ --task infographic \ --brief "展示从数据采集到分析决策的完整流程，要求结构清楚、模块分明、低文本密度" \ --aspect 4:3 \ --quality final \ --output infographic.png ``` ### 教学演示图 ```bash python3 scripts/design_image.py \ --task teaching \ --brief "解释 RAG 工作流程的教学图，分步骤展示，适合培训课件" \ --aspect 16:9 \ --quality final \ --output teaching-demo.png ``` ## 仓库结构 ```text design-image-studio/ ├── README.md ├── LICENSE ├── SKILL.md ├── assets/ │ └── demo-poster.png ├── references/ │ ├── claude-design-sys-prompt-full.txt │ ├── claude-design-map.md │ ├── design-compiler.md │ ├── design-principles.md │ ├── prompt-framework.md │ ├── model-routing.md │ ├── poster.md │ ├── product-image.md │ ├── ppt-visual.md │ ├── infographic.md │ ├── teaching-demo.md │ ├── anti-slop-and-failure-patterns.md │ ├── models.md │ └── troubleshooting.md └── scripts/ ├── design_image.py └── generate.py ``` ## 设计方法来源这个 skill 的上层设计判断主要来自两部分： - 完整保留并使用 Claude 设计系统提示词，而不是只保留摘要 - 对 Volcengine Seedream 能力的封装：保留其模型路由、成本控制、图生图、多图融合和错误处理能力因此它本质上是“完整设计系统 + 生图执行”的组合，而不是单纯的 API 包装器。 ## 已知边界 - 信息图和教学图更适合生成“视觉底图”或“结构图感”，不适合直接要求模型输出大量精确小字 - 如果任务目标是可编辑图表、精确排版、像素级 UI，还应该走 HTML / SVG / PPT 这类可编辑产物 - 这套工作流更擅长先出高质量视觉方向，再做后续设计加工 ## 关于作者 **袋鼠帝 kangarooking** — AI 博主，独立开发者。AI Top 公众号「袋鼠帝 AI 客栈」主理人火山引擎领航 KOL，百度千帆开发者大使，GLM 布道师，Trae 昆明第一任 Fellow | 平台 | 链接 | |------|------| | 𝕏 Twitter（袋鼠帝） | https://x.com/aikangarooking | | 小红书（袋鼠帝） | https://xhslink.com/m/5YejKvIDBbL | | 抖音（袋鼠帝） | https://v.douyin.com/hYpsjphuuKc | | 公众号 | 袋鼠帝 AI 客栈 | | 视频号 | AI 袋鼠帝 | ## License MIT. 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Directly generate design-oriented AI images with strong creative direction and prompt engineering. Use this skill for posters, product visuals, PPT illustrations, infographics, teaching/demo diagrams, campaign key visuals, cover art, or when the user wants…

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2026-04-20

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