用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/aAAaqwq/AGI-Super-Team --skill longform-visual-notes命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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正在显示 SKILL.md
币安广场合约投机雷达 v5：以最近24小时专业交易帖为主要证据，回源核验帖子， 联合币安公共合约行情、4周期K线、布林带、ATR、量能和RR，生成可审计的本地影子报告。 触发词：币安广场、扫描币安、binance square、合约机会、交易信号雷达、4小时雷达
BTC 5分钟K线实时方向预测。v5.9对抗式审查重构: 13因子收敛到3个有证据信号(half_body延续+volume放量+meanrev回归, 11个47-49%硬币因子清零) + 三层独立信息过滤(多周期4h/1h/15m趋势 + 跨资产ETH/SOL广度 + 真订单流OFI) + 移除bull×0.92惩罚/Platt置信度门控。半K线策略第2分钟执行。黑天鹅防护: ATR spike+FNG<25。Binance端点双向故障切换。
BB 双向套利策略：加密合约 10x 杠杆布林带均值回归。布林带收窄=横盘→在下轨买、上轨卖；三重过滤器(1h趋势/RSI/BB甜区)确认碗平放，轨对轨止盈(RR 2:1~4:1)。含实时WebSocket模拟盘(paper)、历史回测(simulate/backtest_daily)、币安永续实盘CLI(trade_exec)。触发：'bb套利'、'布林带'、'bollinger'、'横盘策略'、'NEAR'、'回测'、'模拟盘'、'paper trading'。
基于 SOC 职业分类
| name | longform-visual-notes |
| description | MediaClaw内容生产的核心配图skill。当有长篇文章需要转化为可传播的视觉笔记时调用。 |
将深度长文降维为3-5张高真实感视觉笔记图
MediaClaw内容生产的核心配图skill。当有长篇文章需要转化为可传播的视觉笔记时调用。
与其他skill的关系：
content-ops-toolkit → 素材配图阶段调用本skilldaily-gzh-content → 公众号文章配图daily-xhs-content → 小红书笔记配图daily-douyin-content → 抖音图文配图article-material-collect → 素材收集后可补充本skill生成图| 配置项 | 值 |
|---|---|
| 生成模型 | qingyun-api / gemini-3-pro-image |
| 图片数量 | 3-5张 |
| 图片文字 | 中文为主 |
| 输出比例 | 16:9（公众号/抖音）或 3:4（小红书） |
| 作者标注 | 有作者则在图底部标明 |
| 禁止项 | 不得显示"由xx生成该图片"等水印 |
阅读输入文章，输出中文摘要和分镜方案：
📊 知识拆解与分镜规划
- 图1：黄金标题与核心定调 — 概念图/手写大纲 — [核心文字概览]
- 图2：核心竞争力矩阵 — 手写对比表/数据图表 — [核心文字概览]
- 图3：深度分析 — 思维导图/双边对比图 — [核心文字概览]
- 图4：总结与展望 — 白板架构图/手写红框总结 — [核心文字概览]
分镜策略：
| 文章类型 | 推荐分镜 | 视觉形式 |
|---|---|---|
| 测评/对比 | 4-5张 | 封面→对比矩阵→细节分析→终端截图→总结 |
| 行业分析 | 3-4张 | 概念图→数据图→趋势图→总结 |
| 教程/指南 | 4-5张 | 封面→流程图→代码图→架构图→总结 |
| 产品评测 | 3-4张 | 封面→参数对比→使用场景→总结 |
为每张图生成纯英文Prompt，严格遵循4模块结构：
[模块1: 主提示词 Main Description]
描述整体环境、视角、材质、光线。
Example: A photorealistic, ultra-clear, high-resolution close-up photograph of a hand-written note on a piece of textured paper...
[模块2: 内容和排版 Content and Layout (Verbatim)]
极度详细地规定每一个文本的位置、颜色、排版层级。
使用粗体和引号圈定必须生成的文字。
1. Top: Main title "[提取的中文标题]"
2. Chart Structure: Three columns "[列名1]" | "[列名2]"...
[模块3: 上下文细节 Context & Environment Details]
背景环境、增加真实感的细节。
Example: The paper note is on a smartphone screen. Visible at the top is the phone status bar... natural imperfections...
[模块4: 质量和风格关键词 Quality & Style Keywords]
Example: Hand-written, detailed texture, legible, varied ink colors, accurate content reproduction, photorealistic, 8k...
调用方式：通过 qingyun-api 使用 gemini-3-pro-image 模型。
# 调用 qingyun-api 生成图片
node ~/clawd/skills/qingyun-api/scripts/img-gen.js \
--prompt "<英文提示词>" \
--model "gemini-3-pro-image" \
--output "<输出路径>.png" \
--size "1536x1024"
如果 qingyun-api 脚本不可用，备选方案：
# 备选: 使用 OpenClaw image_generate
image_generate(
prompt="<英文提示词>",
model="qingyun/gemini-3-pro-image",
size="1536x1024",
filename="<输出名>.png"
)
最终兜底：
# 最终兜底: image_generate 默认模型
image_generate(
prompt="<英文提示词>",
size="1536x1024",
filename="<输出名>.png"
)
生成优先级链：
1. qingyun-api gemini-3-pro-image（首选，文字生成质量最高）
2. image_generate model=qingyun/gemini-3-pro-image
3. image_generate 默认模型（兜底）
{OUTPUT_DIR}/素材/
├── visual-note-01-封面.png
├── visual-note-02-对比矩阵.png
├── visual-note-03-深度分析.png
├── visual-note-04-总结.png
└── prompts/
├── 01-cover.md
├── 02-comparison.md
├── 03-analysis.md
└── 04-summary.md
每个prompt文件保存完整的4模块英文提示词，便于复用和调整。
| 风格 | 描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Hand-written Note | 手机/平板/纸张上的高密度手写图表 | 知识笔记、测评总结 |
| Mind Map | 手绘感或极简现代风白板思维导图 | 概念梳理、逻辑拆解 |
| Architecture Diagram | 专业批注的系统演算图 | 技术架构、流程分析 |
| Comparison Chart | 高对比度重点标红的参数对比表 | 产品对比、功能矩阵 |
┌─────────────────────────────────┐
│ [主标题 - 大号粗体] │ ← 顶部标题区
│ [副标题 - 中号] │
├─────────────────────────────────┤
│ │
│ [核心内容区域] │ ← 主体内容区
│ - 文字说明、数据、图表 │ 占图面70-80%
│ - 对比表格、流程箭头 │
│ - 关键数据用颜色/加粗突出 │
│ │
├─────────────────────────────────┤
│ [作者: xxx | 来源: xxx] │ ← 底部信息区
└─────────────────────────────────┘
[Main Description]
A photorealistic, ultra-clear, high-resolution close-up photograph of a hand-written technical note on a piece of cream-colored textured paper. The paper is slightly tilted on a dark wooden desk. Natural lighting from the left creates subtle shadows. A black gel pen and a red highlighter are visible at the bottom corner.
[Content and Layout]
1. Top center, written in bold black marker: "Claude Code vs Codex — 终极对决"
2. Below the title, a horizontal red line separator
3. Left column header: "Claude Code" in blue ink, with 4 bullet points:
- "✅ 原生终端体验"
- "✅ 200k上下文窗口"
- "✅ 实时代码执行"
- "✅ Anthropic生态"
4. Right column header: "Codex" in green ink, with 4 bullet points:
- "✅ OpenAI模型驱动"
- "✅ 多模型切换"
- "✅ 云端沙箱"
- "✅ 插件市场"
5. Bottom right corner, small text: "作者: Daniel Li"
6. Key comparisons circled in red highlighter
[Context & Environment]
The paper has slight coffee stain in the corner. A phone edge is visible at the top of the frame. Natural handwriting imperfections visible. Slight paper grain texture.
[Quality & Style Keywords]
Hand-written, detailed texture, legible Chinese characters, varied ink colors (black, blue, red), accurate content reproduction, photorealistic, 8k resolution, warm ambient lighting, depth of field, professional knowledge note aesthetic.
[Main Description]
A clean, modern mind map on a large whiteboard in a tech startup office. The mind map is drawn with colorful dry-erase markers. Clean white background with subtle grid pattern visible.
[Content and Layout]
1. Center node (large red circle): "AI编程工具"
2. Branch 1 (blue, upper left): "Claude Code" → sub-nodes: "终端原生", "200k上下文", "Anthropic"
3. Branch 2 (green, upper right): "Codex" → sub-nodes: "多模型", "云端", "OpenAI"
4. Branch 3 (orange, bottom left): "共同点" → sub-nodes: "代码补全", "项目理解", "Git集成"
5. Branch 4 (purple, bottom right): "选择建议" → sub-nodes: "个人→Claude", "团队→Codex"
[Context & Environment]
Whiteboard has slight smudge marks. A coffee cup shadow on the left edge. Office background slightly blurred.
[Quality & Style Keywords]
Clean mind map, colorful markers, whiteboard texture, professional tech aesthetic, modern office, legible text, clear hierarchy, 8k resolution.
请将以下文章转化为视觉笔记图：
- 文章路径: /path/to/article.md
- 图片数量: 3-5
- 目标平台: gzh/xhs/douyin
- 输出目录: /path/to/output/素材/
- 作者: Daniel Li（如有）
在素材配图阶段，优先使用本skill：
素材配图策略（优先级）：
1. longform-visual-notes — 长文核心知识转图（首选）
2. content-cover-gen — 封面图生成
3. image_generate — 兜底AI生图
# daily-gzh-content 配图阶段
优先调用 longform-visual-notes 生成文章配套视觉笔记图
# daily-xhs-content 配图阶段
优先调用 longform-visual-notes，图片比例改为 3:4
# daily-douyin-content 配图阶段
优先调用 longform-visual-notes，图片比例改为 16:9
| 依赖 | 说明 | 必需 |
|---|---|---|
| qingyun-api | gemini-3-pro-image 生图接口 | ✅（首选） |
| image_generate | OpenClaw原生生图 | ✅（兜底） |
| 内容文章 | 输入的长文 | ✅ |