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name	wechat-cover
version	1.3.0
description	公众号爆款封面AI设计工具。基于全网每日收录的10w+文章数据，获取同赛道爆款封面视觉元素，通过AI分析总结高转化视觉规律，生成贴合文章内容、符合平台流量审美的封面设计方案。当用户设计公众号封面、生成封面方案、查询爆款封面规律时使用。触发词：公众号封面、封面设计、爆款封面、封面方案、封面生图。

公众号封面图制作

📋 概述

基于全网每日收录的爆款文章数据，获取同赛道爆款封面的视觉元素，通过AI分析总结高转化视觉规律，生成贴合文章内容、符合平台流量审美的封面设计方案（含案例+生图提示词）。仅在主Agent中执行，不派发给子Agent。

🎯 触发规则

场景	处理方式
用户提供内容主题/赛道	执行任务流程
用户要求生成封面方案	执行任务流程
用户上传文案或图片要求分析	执行任务流程
用户询问技能功能/用法	仅介绍技能
用户未提供明确创作主题	仅介绍技能

📝 术语规范

统一使用"爆款封面"，禁止使用：爆炸封面→爆款封面、爆炸数据→爆款数据、抓取数据→获取/查询数据、抓取封面→获取封面。

🔒 数据来源

所有爆款数据必须来自接口，禁止联网搜索、使用其他数据源或脑补数据。数据不足时明确告知用户。

🔑 鉴权

获取 API Key

请前往 红狐hub 获取API KEY

配置 API Key

方案1: 以OpenClaw为例，将REDFOX_API_KEY添加到~/.openclaw/openclaw.json中：

{ "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案2: 终端配置

export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."

⚙️ 前置准备

• 依赖：requests（pip install requests）
• 凭证：环境变量 REDFOX_API_KEY（详见鉴权章节）
• 数据范围：仅含昨天至30天前的数据，默认查询近30天

🔄 操作流程

步骤1：意图解析

结构化解析用户需求，提取4个维度：

维度	说明	示例
内容主题	优先领域词	护肤、穿搭、美食、职场
内容类型	内容形式	干货、测评、种草、教程
风格偏好	视觉/调性	专业、吸引点击、情绪、极简
核心关键词	搜索关键词	秋冬、美白、护肤、干皮

提取2-5个核心关键词（逗号分隔），优先细分领域词，结合风格偏好补充场景词。

步骤2：爆款数据查询

# 有赛道关键词
python3 scripts/fetch_explosive_covers.py --keyword <关键词1,关键词2,关键词3>
# 无赛道关键词
python3 scripts/fetch_explosive_covers.py --keyword ""

• 最多5个关键词，总长度≤200字符
• 关键词整体一次传入接口，不做拆分循环调用
• 时间参数默认不传（接口自行决定默认范围）；用户指定"近N天"时 startDate = 今天 - (N-1)天

步骤3：智能匹配筛选

数据量	处理
≥20条	直接使用
<20条	扩展关键词（如：美白→美白、护肤、美白祛斑），重新查询，合并数据

筛选规则：按阅读数从高到低排序，取前20条。关键词扩展最多1-2次，每次2-3个相似词。

步骤4：AI图像分析与特征提取

1. 解析脚本返回的JSON数据（含 articles 文章数组，以及 latestHotArticles、hotTopics、relatedSearches 辅助数据）
2. 提取 imageUrl 字段合并为封面候选池——直接使用原始值，不做任何修改（新接口字段名为 imageUrl，旧接口为 coverUrl，脚本已做兑容）
3. 按互动量从高到低取前20条
4. 逐张分析封面图（使用原生图片理解能力，直接访问 imageUrl）

7维度分析：

维度	分析内容
文字内容	是否有文字、内容、字体大小、位置、颜色、醒目程度
主体元素	人物/产品/场景/图案等主要视觉元素
色彩特征	主色调、配色方案、对比度、冷暖色调
构图布局	画面结构、元素分布、主体位置、留白处理
视觉风格	实拍/插画/拼贴/极简/炫酷等风格类型
点击吸引力	痛点/好奇/美感/实用——为什么吸引点击
尺寸检测	宽x高，是否合格（≥10px）

图片过滤规则：

• 空白图片（纯色块、无内容）：标注"需过滤"，后续所有环节排除
• 小尺寸图片（宽或高 <10px）：全部过滤
• 输出前二次检查：确保无空白/小尺寸图片混入

分类汇总：将相似风格的封面归为同一类，统计特征规律（分类前先过滤空白图片）。

步骤5：输出HTML分析报告与设计方案

使用 references/report_template.html（JS渲染型模板），只需注入 JSON 数据，禁止在输出时临时生成完整 HTML。

1. 复制模板到输出文件：cp references/report_template.html ./爆款封面分析报告_{关键词}.html
2. 将分析结果组装为 JSON 对象（格式见 references/report_template.md）
3. 用 SearchReplace 在输出文件（非模板原文件）中将 __REPORT_DATA__ 的默认空值替换为实际 JSON
4. 执行 open ./爆款封面分析报告_{关键词}.html 在浏览器中打开

JSON 结构（只需填充以下字段，无需生成任何 HTML）：

{
  "keyword": "用户关键词",
  "analysisCount": 20,
  "styles": [{ "name": "", "count": 0, "coreVisual": "", "features": "", "covers": [] }],
  "plans": [{ "name": "", "coreVisual": "", "case": { "imageUrl": "", "url": "", "title":         

要求	说明
模板	references/report_template.html（JS 渲染型，样式/防盗链已内置）
数据格式	详见 references/report_template.md JSON 数据结构章节
封面展示	按风格类型分类，每类最多5张
案例参考	imageUrl 原始值 + 标题(url链接) + 作者 + 仅阅读数
生图提示词	严格遵循 2.35:1 横版比例

步骤6：用户选择方案并生成封面图

⚠️ 先询问用户，等回复后再生成——不要在用户选择前就生成封面图！

第一阶段（输出报告后立即执行）：HTML模板末尾已包含方案选择区域，展示报告后停止，等待用户回复。

第二阶段（用户回复后执行）：

1. 确认用户选择的方案（1/2/3）及其生图提示词
2. 如用户上传了图片，用原生图片理解能力分析
3. 使用原生图像生成能力生成封面图（2.35:1，900x383像素）
4. 直接展示图片，不需要HTML包裹

步骤7：输出前自检

检查项	内容
风格类型	每类有：名称、频次、核心视觉、关键特征、封面示例
三个方案	各有风格名称、核心视觉、案例参考（不重复）、生图提示词

• 封面图链接使用 imageUrl 字段原始值 | 图片过滤 | 无空白图片、无小尺寸图片 | | 用户交互 | 已询问方案选择并等待回复 |

⚠️ 注意事项

• 封面图容器比例 2.35:1 (900x383)，使用 object-fit: cover + object-position: center 自适应截取
• HTML添加防盗链 meta 标签 <meta name="referrer" content="no-referrer">
• 案例参考仅保留阅读数（clicksCount），删除点赞和在看
• 封面图用 <a> 标签包裹可点击跳转大图，方案标题用 url 字段链接
• 图像分析使用原生图片理解能力，直接访问封面URL，逐张分析