article-to-infographic

name	article-to-infographic
description	长文/测评文章 → 知识视觉笔记套图（3-5张）。自动提炼核心逻辑、规划分镜、生成高阶图像Prompt（4模块结构）。支持手写笔记/思维导图/架构图/对比矩阵四种风格。Use when: 文章转知识笔记、知识笔记图片、思维导图、视觉笔记、长文转图、知识卡片、文章可视化、article to infographic、knowledge note。Output: 中文摘要 + 纯英文生图Prompt。Pair with vectronode-image/relay-image-gen to generate final images.
metadata	{"openclaw":{"emoji":"🧠","related_skills":["vectronode-image","relay-image-gen","code-to-image"]}}
author	Daniel Li

Article → Knowledge Visual Notes

将深度长文 / 测评 / 行业分析自动转化为 3-5 张高信息密度「视觉笔记图」的 Prompt 生成器。

核心能力

1. 知识拆解：提取黄金标题、对标矩阵、核心逻辑、趋势演进
2. 分镜规划：合理分配内容到 3-5 张图中
3. 高阶 Prompt 生成：每张图 4 模块英文 Prompt
4. 风格定制：支持手写笔记 / 思维导图 / 架构图 / 对比矩阵

触发词

知识笔记 / 文章转图 / 思维导图 / 视觉笔记 / 长文转图 / 知识卡片 / 文章可视化 / 生成笔记图 / article to infographic / knowledge note

使用方法

# 1. 从文章 Markdown 生成提示词套图
python3 ~/.openclaw/skills/article-to-infographic/scripts/plan_visual_notes.py \
  --article ~/articles/my-article.md \
  --style hand-written \
  --count 4 \
  --output ~/output/prompts/

# 2. 从纯文本输入
python3 ~/.openclaw/skills/article-to-infographic/scripts/plan_visual_notes.py \
  --text "$(cat article.txt)" \
  --style mixed \
  --output ~/output/

# 3. 生成 Prompt 后接力生图
python3 ~/.openclaw/skills/vectronode-image/scripts/vectronode_image.py generate \
  --prompt "$(cat ~/output/prompts/frame-01-prompt.txt)" \
  --output ~/output/images/frame-01.png \
  --size 1536x1024

参数

Flag	说明	默认
--article	文章文件路径	—
--text	纯文本输入	—
--style	视觉风格 (见下方)	mixed
--count	图片数量 3-5	4
--output	输出目录	./visual-notes/

四种视觉风格

风格	--style	视觉形态
手写笔记	hand-written	手机屏幕/纸张上的高密度手写图表，不同颜色笔迹
思维导图	mind-map	手绘感白板/平板思维导图，中心放射结构
架构/逻辑图	architecture	专业系统演算图，带批注和连接线
对比矩阵	comparison	高对比度参数对比表，重点标红
混合风格	mixed	自动为每张图选最优风格

分镜规划原则

图序	内容定位	风格倾向
图1	核心概念/黄金标题/定调	手写笔记/标题页
图2	核心竞争力/数据矩阵	对比矩阵/数据图表
图3	逻辑拆解/竞争分析	思维导图/双边对比
图4	趋势演进/成本分析/总结	架构图/手写红框总结
图5（可选）	金句/行动建议	手写笔记

Prompt 四模块结构

每个生成的 Prompt 严格包含：

[模块1] Main Description — 环境、视角、材质、光线
[模块2] Content & Layout — 精确的文字位置、排版层级、颜色
[模块3] Context & Environment — 真实感环境细节
[模块4] Quality & Style — 画质、风格、技术关键词

详见 Prompt 模板。

工作流示例

以 Claude Fable 5 测评文章为例：

点击展开完整工作流

# Step 1: 生成 Prompt
python3 ~/.openclaw/skills/article-to-infographic/scripts/plan_visual_notes.py \
  --article ~/articles/claude-fable-5-review.md \
  --style mixed \
  --count 4 \
  --output /tmp/fable5-visual/

# 输出: /tmp/fable5-visual/
#   frame-01-prompt.txt  — 神话与寓言的命名隐喻 (手写笔记)
#   frame-02-prompt.txt  — SWE-Bench Pro 80.3% 跑分矩阵 (对比矩阵)
#   frame-03-prompt.txt  — 编程/视觉/降级 三重能力拆解 (思维导图)
#   frame-04-prompt.txt  — 定价策略与战略判断 (架构图)

# Step 2: 接力生图
for i in 01 02 03 04; do
  python3 ~/.openclaw/skills/vectronode-image/scripts/vectronode_image.py generate \
    --prompt "$(cat /tmp/fable5-visual/frame-${i}-prompt.txt)" \
    --output /tmp/fable5-visual/images/frame-${i}.png \
    --size 1536x1024
done

与图像生图 Skill 接力

文章 .md / text
    │
    ▼
plan_visual_notes.py  ──→  prompts/   (中文摘要 + 英文 Prompt)
    │                        ├── frame-01-prompt.txt
    │                        ├── frame-02-prompt.txt
    │                        ├── frame-03-prompt.txt
    │                        └── frame-04-prompt.txt
    │
    ▼
vectronode_image.py   ──→  images/    (出图)
    │                        ├── frame-01.png
    │                        ├── ...
    │
    ▼
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Prompt 注意事项

• 必须纯英文：Midjourney / DALL-E / gpt-image-2 对英文排版支持最好
• 中文文字用双引号标记："中文字符串"
• 排版指令必须精确到坐标区域：Top-left / Center / Right column / Bottom
• 强制生成文字：用 bold capital letters, READS:, TEXT MUST SAY: 等
• 黑色笔迹 + 红色标注 + 蓝色批注：模拟手写笔记的多色笔迹
• 避免纯白背景：用带纹理的纸张/白板/手机屏幕增加真实感

相关文档

文档	内容
Prompt 模板	完整 4 模块模板 + 各风格的变体
使用示例	MarkItDown / Fable 5 等真实案例