Skillquality 0.46

aws-wechat-article-images

为公众号文章生成封面图和正文配图,根据文章内容自动匹配风格。当用户提到「封面」「配图」「插图」「生成图片」「给文章加图」「做个封面」「文章插图」「配个图」时使用。

Price
free
Protocol
skill
Verified
no

What it does

配图

路由

完整长文从选题到发布 → aws-wechat-article-main;图片消息/九宫格等多图推送 → aws-wechat-sticker

读取文章中的配图标记,按 Type × Style 体系生成图片。专注于长文配图,贴图请用 sticker。

脚本目录

Agent 执行:确定本 SKILL.md 所在目录为 {baseDir}

脚本用途
scripts/image_create.py专用生图 API:读 .aws-article/config.yamlimage_model + 仓库根 aws.envIMAGE_MODEL_API_KEY
scripts/user_image_prepare.py用户供图模式:确保本篇 imgs/ 存在并生成 img_analysis.md 模板(封面仅 1 张)

配置检查 ⛔

任何操作执行前,必须首次引导 执行其中的 「检测顺序」。检测通过后才能进行以下操作(或用户明确书面确认「本次不检查」):

从选题到发布的前置规则aws-wechat-article-main/SKILL.md;本 skill 只描述配图步骤。

图片模型image_modelproviderbase_urlmodeldefault_sizedefault_quality 等)在 config.yamlIMAGE_MODEL_API_KEYaws.env。键名对照 {baseDir}/../aws-wechat-article-main/references/env.example.yaml

base_url 须为完整端点路径,脚本根据路径判断调用模式:

  • https://xxx.com/v1/images/generations — DALL-E / gpt-image 等
  • https://xxx.com/v1/chat/completions — Gemini 等多模态模型(通过中转站生图)

交互约定:可提示用户上述项是否已填;一条龙下通常已通过 validate_env.py。须遵守 main 的智能体行为约束——未通过环境校验且未获用户明确「本次例外」时,不得假装已走专用生图 API。

封面风格 + 正文配图

  • 封面风格:独立预设体系,见 references/cover-styles/。每个预设 .md 自包含视觉关键词。
  • 正文配图:Type(画面构成)决定"画什么",Style(视觉风格)由 Agent 根据 tone/category 内部选择。Type 列表与 prompt 模板见 references/image-styles/ 目录。

封面 vs 正文(资源策略)⛔

类型要求
封面必须通过 image_create.py 生成(generatebatchimgs/prompts/*.md),产出并保存为文章目录下的 cover.png(或 cover.jpg / cover.jpeg / cover.webp)。禁止.aws-article/assets/stock/images/(或其它素材库文件)直接复制cover.* 充当封面。例外:用户明确上传封面文件并声明「封面只用这一张」时,可跳过脚本,须在 img_analysis.md 与审稿记录中注明「用户指定封面」。
正文可直接使用参考资料库.aws-article/assets/stock/images/(先读同名 .md 再复制到本篇 imgs/ 或引用路径),见下文「正文配图来源优先级」。缺图时再走 image_create.py 或 Agent 降级生图。

说明:全局 config.yamlimage_source: user 表示「正文以用户/素材引用为主」;不豁免上述「封面须脚本生成」规则,除非用户同时提供了封面文件并声明仅用该封面。

工作流

配图进度:
- [ ] 第1步:环境检查 + 本篇约束与文章
- [ ] 第2步:解析配图标记
- [ ] 第3步:确定风格
- [ ] 第4步:生成配图方案
- [ ] 第5步:展示方案并等待确认 ⛔
- [ ] 第6步:生成图片(**脚本失败时**见同节「调用失败」分支,勿静默吞掉报错)
- [ ] 第7步:插入文章

正文配图来源优先级(Agent)⛔

仅适用于正文插图(不含封面;封面见上文「封面 vs 正文」)。为正文 placeholder 调用 image_create.py、写入 imgs/prompts/ 之前,须先判断是否可用本地素材库,避免教程类、产品界面类文章「有截图资源却重新生成」:

  1. 仓库素材库(参考资料库):列出并阅读 .aws-article/assets/stock/images/同名 .md(含路径与画面说明),按主题匹配后,在 article.md 中直接引用对应 .png / .webp(或复制到本篇 imgs/ 再引用)。与正文严格相关才用,避免硬凑。
  2. 用户上传 / 本篇 image_source: user:用户提供的图或上述引用策略,走「用户供图模式」与 img_analysis.md(正文部分)。
  3. 仍缺图或须原创插画:再进入 Type × Styleimgs/prompts/image_create.py(或 Agent 降级生图)。

说明:素材库属「仓库内预设资源」,不必等用户手动上传才查;与「用户供图模式」并列,而非仅附属于后者。

第1步:环境检查 + 本篇约束与文章

  • 全局:读 .aws-article/config.yamlcover_aspectcover_styleimage_densitycaption_stylemulti_image_counttone 等以之为准(完整字段见 articlescreening-schema.mdconfig.example.yaml)。
  • 本篇:若同目录有 article.yaml,读取 default_cover_image_styledefault_article_image_style(应为单元素列表,代表本篇已选预设)及 cover_image 等字段。
  • 读取 article.md(或当前流程规定的正文来源)。
  • image_source: user(全局或本篇)时,进入「用户供图模式」:先创建本篇 imgs/ 并生成/更新 img_analysis.md,记录每张图的内容分析、建议章节与推荐用途。

第2步:解析配图标记

提取所有 ![类型:描述](placeholder)实证 类型提示用户提供素材或从 .aws-article/assets/ 搜索。

用户供图模式(新增分支)

当用户上传图片并指定主题时,按以下顺序执行:

  1. 立即确保 {article_dir}/imgs/ 存在,并将用户图片放入该目录。
  2. 生成/维护 {article_dir}/img_analysis.md(每图至少包含:文件名、图片内容、建议章节、推荐用途、图注建议)。
  3. 硬性约束img_analysis.md 中“推荐用途:封面”必须且只能出现 1 次;其余图片用途应为“正文”。
  4. 同步更新本篇 article.yamlimage_source: user(从模型生图切换到用户供图状态)。
    • 字段取值只允许 generated / user
  5. 写稿阶段直接使用用户图片路径(如 imgs/淘米.png),不再使用 placeholder

顺序说明imgs/ 落图 → 分析并写好 img_analysis.md → 再跑 write.py;写稿时以 img_analysis.md 为准,把图片插到与内容匹配的章节位置。

发布后换图重发(新增分支)

当用户明确说「这篇文章配图不满意,换成我上传的新图并重新发草稿箱」时,按以下流程:

  1. 用户指定目标文章目录(drafts/YYYYMMDD-slug/)。
  2. 将新图放入该目录 imgs/,并更新 img_analysis.md(仍需满足“封面仅 1 张”)。
    • 同步把本篇 article.yaml.image_source 更新为 user
  3. img_analysis.md 重新映射图片到 article.md 对应章节(允许重排章节以匹配图序)。
  4. 运行 format.py 重新生成 article.html(不要只改旧 html 局部)。
  5. 进入终审:确认 article.md / article.htmlplaceholder,且引用图片文件均存在。
  6. 回到发布步骤执行 publish.py fullpublish_method: draft 时写入草稿箱)。

可用素材库(与上文「配图来源优先级」一致):

  • .aws-article/assets/stock/images/:本地参考/产品截图目录;优先读同名 .md 再选图。若已用素材库满足正文,可不再走生图 API。

第3步:确定风格

封面与正文配图分别确定风格,走各自的预设目录。

封面风格

预设发现:Agent 扫描两个目录合并可用封面预设列表:

  1. 内置{baseDir}/references/cover-styles/(随 skill 安装)
  2. 用户自定义.aws-article/presets/cover-styles/(用户创建或预设包导入)

加载优先级

  1. 用户当次指定(如「封面要简约风」)
  2. 本篇 article.yaml.default_cover_image_style(单元素列表)→ 从内置或 .aws-article/presets/cover-styles/<名>.md 加载(用户文件同名优先于内置)
  3. fallback:根据 tone / article_category 从可用封面预设中自动推荐(规则见 auto-selection.md

每个封面预设 .md 自包含视觉关键词(Prompt 要点),无须引用外部 Style 维度。Schema 见 cover-styles/README.md

正文配图风格

预设发现:Agent 扫描 .aws-article/presets/image-styles/ 获取可用正文配图预设。

加载优先级

  1. 用户当次指定(如「正文要扁平插画」)
  2. 本篇 article.yaml.default_article_image_style(单元素列表)→ 加载 .aws-article/presets/image-styles/<名>.md
  3. fallback:根据正文内容信号与 tone 自动推荐 Type 和视觉风格(规则见 auto-selection.md),视觉风格为 Agent 内部决策

第4步:生成配图方案

为每张图生成方案(类型、风格、prompt 要点)。

封面 prompt frontmatter 必须包含 aspect:从 config.yamlcover_aspect 读取(如 2.35:1),写入 YAML frontmatter。image_create.py 据此转换为实际像素尺寸;缺少 aspect 会导致 fallback 到 1:1

图片内文字:画面中出现的文字必须为中文。在 prompt 里直接写出要显示的中文文案(如「传统对话AI」「OpenClaw」),禁止只写 “labels in Chinese” 或 “Chinese or English OK”,否则模型会生成英文。

Prompt 构建:references/image-styles/prompt-construction.md

第5步:展示方案并等待确认 ⛔

第6步:生成图片

封面:见「封面 vs 正文」— 默认必须先写好 imgs/prompts/ 中封面 prompt(含 aspectconfig.yamlcover_aspect 一致),再执行 image_create.py generate … -o ../cover.png(或等价输出路径)。

生成方式(优先级,正文)

  1. 已在「正文配图来源优先级」中用尽素材库 / 用户图:本节不再对该图位重复生图(封面仍须单独按上款处理)。
  2. 缺图时优先:调用专用生图 APIscripts/image_create.py)— 依赖 config.yamlimage_model + aws.envIMAGE_MODEL_API_KEY
  3. 自动降级:模型未配置(退出码 2、stderr 含 [NO_MODEL])且当前 Agent 支持图片生成、并已获用户明确同意代生图 → Agent 读取 imgs/prompts/*.md 中的 prompt + frontmatter(size/quality),用自身多模态能力按相同 prompt 生图 → 告知用户 ℹ️ 图片模型未配置,本次由当前对话模型直接生图(使用相同配图方案) → 生成后正常执行第 7 步(插入文章)
  4. 故障降级(退出码 1)→ 按本节下方「调用失败」表格分类处理
  5. 用户供图:跳过生图 — 当 image_source=user 或用户明确”使用我上传的图片”时,不调用 image_create.py,改为”读图分析 + 写稿引用 + 重排版”

必须告知用户当前使用的方式

  • 已配置且调用脚本 → ℹ️ 使用 image_create.py 调用专用生图模型({model})
  • Agent 降级生图(退出码 2)→ ℹ️ 图片模型未配置,本次由当前对话模型直接生图(使用相同配图方案)
  • 故障降级 / 仅 prompts → ℹ️ 本次未走 image_create.py(原因:…)

⛔ 故障降级(退出码 1)时的终点:只做到第 4 步(或第 5 步)。产出 imgs/prompts/*.md 与方案;不执行「替换 article 中的 placeholder」或「修复 HTML」。若 imgs/README.md 尚不存在或需补充当前方案的说明,可创建/更新(如何配置 aws.env / config.yaml、如何跑 image_create.py batch、如何在 article.html 中替换);若已存在且已涵盖当前方案,不必重写

注意:退出码 2(模型未配置)且 Agent 支持图片生成、并已获用户明确同意代生图时,不受上述终点限制——Agent 降级生图后继续执行第 7 步。

调用专用 API 时(在仓库根执行,{baseDir} 按上表解析;路径按本篇 imgs/ 调整):

python {baseDir}/scripts/image_create.py batch drafts/YYYYMMDD-slug/imgs/prompts/ -o drafts/YYYYMMDD-slug/imgs/

单张:python {baseDir}/scripts/image_create.py generate imgs/prompts/01-cover.md -o imgs/01-cover.png

连通性自检:python {baseDir}/scripts/image_create.py test

图片规格:references/specs.md

image_create.py 调用失败时(智能体必选分支)

只要执行了 image_create.py非零退出或 stderr 有 API/网络错误,就必须走本节,不得只说「生图失败」而不分类、不摘要报错。

运行脚本后须把终端 stderr 中的具体报错摘要给用户(含 、HTTP 状态码、【配置/认证】网络错误(可重试)[NO_MODEL] 等关键行),勿只说「失败」。

类型判断线索智能体动作
未配置退出码 2、[NO_MODEL]Agent 支持图片生成且用户明确同意代生图 → 读取 imgs/prompts/*.md 中的 prompt + frontmatter(size/quality),用自身多模态能力按相同 prompt 生图并继续第 7 步。Agent 不支持图片生成,或 Agent 代生图失败 → 明确告知“我当前不能完成生图”,给用户二选一:配置图片模型后重试,或本篇不配图继续(保留 prompts 并在结果中标注无配图)。
网络类URLError网络错误(可重试)、超时、临时 502/503必须自动再试 1 次(可短暂等待后重跑同一命令)。第二次仍为网络类 → 可降级为 Agent 多模态生图 或仅保留 prompts;须明确告知用户本次未走专用 API。
配置/凭证类401/403、图片模型配置不完整、【配置/认证】不要静默降级。列出须检查项config.yamlimage_modelaws.envIMAGE_MODEL_API_KEY、端点、权限),请用户改正后重跑。用户明确打字接受本次仅用 Agent/仅 prompts 时,再按 main「本次例外」处理。
业务/参数类【请求参数】、400、返回体提示 model/size 不支持将响应摘要给用户;可改 config.yaml 或 env 中的 model/尺寸后再试;仍失败则与用户商定是否 Agent 生图。

禁止:配置明显错误时静默改用 Agent 却不说明;网络降级后不告知「本次未走专用生图」。

第7步:插入文章

仅当已生成图片时执行:替换 placeholder 为实际图片路径,输出到 imgs/

封面排除:封面图(![封面:...]仅用于微信文章封面上传禁止作为 <img> 嵌入 HTML 正文。替换 placeholder 时跳过封面标记行(或直接删除该行),封面图单独复制到文章根目录 cover.{ext}publish.py 也支持从 imgs/ 目录自动发现封面图(cover.**-cover.*)。

修复 HTML 的触发条件:仅当在 article.html确实存在 href="placeholder" 或 placeholder 被渲染成可点击链接时,才将误转的 <a> 改为 <img> 或占位说明;不要默认每次都执行「修复流程图占位」或「修复 HTML」。

过程文件

读取产出
article.md.aws-article/config.yaml、本篇可选 article.yaml 中的标记与配图约束imgs/(outline + prompts + 图片;未走 API 时为 prompts + 可选 imgs/README.md)

Capabilities

skillsource-aiworkskillsskill-aws-wechat-article-imagestopic-agent-skillstopic-ai-skillstopic-ai-writingtopic-chinese-nlptopic-codextopic-content-automationtopic-content-creationtopic-copywritingtopic-llmtopic-markdown-to-htmltopic-openclawtopic-wechat

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deterministic score 0.46 from registry signals: · indexed on github topic:agent-skills · 14 github stars · SKILL.md body (9,598 chars)

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Indexed fromgithub
Enriched2026-04-21 19:04:11Z · deterministic:skill-github:v1 · v1
First seen2026-04-21
Last seen2026-04-21

Agent access