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Article Illustrator

分析文章内容，智能匹配插图类型和位置，生成配图并插入文章。

视觉风格

风格不预设，由你（调用 skill 的 AI）根据文章内容自主选择最匹配的视觉风格，然后在 prompt 中具体、明确地描述给图片生成模型。图片生成模型只负责执行你的 prompt，不做风格判断。

你的职责：读完文章后，判断这篇文章适合什么视觉风格（配色、渲染方式、氛围），在 prompt 里写清楚。不同文章可以用完全不同的风格。

底线要求（用户偏好，从参考图中提取）：

在这些底线之上，你自由选择具体风格。比如：

• AI/技术文章 → 蓝紫科技感、深色面板+亮色数据
• 对比类内容 → 左右分色对比（如蓝vs橙）
• 教程/流程 → 卡片步骤+编号圆圈+弧形箭头
• 叙事/个人向 → 暖色调、插画感更强

选好后在 prompt 里写明配色方案、渲染风格、氛围，让图片生成模型精准执行。

用法

# 基本用法
/article-illustrator path/to/article.md
 
# 指定类型
/article-illustrator path/to/article.md --type infographic
 
# 指定密度
/article-illustrator path/to/article.md --density rich

工作流程

1. 分析文章 → 2. 确认设置 → 3. 生成大纲 → 4. 写 prompt → 5. 生成图片并上传 R2 → 6. 插入远程图片 URL

Step 1：分析文章

读完文章后做四项分析：

提取核心论点时关注：主论点、关键概念、对比/对照、框架/模型。

关键：比喻要可视化底层概念，不要画字面意思。比如文章说"书桌满了纸掉下去"，配图应该画"上下文窗口"的概念，不是画一张真的书桌。

Step 2：确认设置

用 AskUserQuestion 确认，最多 3 个问题：

Q1：插图类型（必问）

根据分析推荐，选项包含推荐项 + 其他可选类型。

Q2：配图密度（必问）

Q3：输出目录（如果从参数或上下文无法推断）

常见选项：{article-dir}/imgs/{slug}/、{article-dir}/、独立 illustrations/ 目录。

Step 3：生成大纲

为每张图写一个条目，保存为 outline.md：

---
type: mixed
density: per-section
image_count: 5
---
 
## Illustration 1
**Position**: [章节/段落]
**Purpose**: [为什么需要这张图]
**Type**: [infographic/flowchart/comparison/framework/timeline/scene]
**Visual Content**: [画什么]
**Filename**: 01-{type}-{slug}.png

Step 4：写 Prompt

为每张图创建 prompt 文件 prompts/NN-{type}-{slug}.md，使用对应类型的结构模板。

6 种类型模板

Infographic（数据、指标、概念解释）：

[标题]
 
Layout: [grid/radial/hierarchical]
 
ZONES:
- Zone 1: [具体数据点和数值]
- Zone 2: [对比和指标]
 
LABELS: [文章中的实际数字、术语]
ASPECT: 16:9

Flowchart（步骤、流程、操作）：

[标题]
 
Layout: [left-right/top-down/circular]
 
STEPS:
1. [步骤名] - [简述]
2. [步骤名] - [简述]
 
CONNECTIONS: [箭头、决策节点]
ASPECT: 16:9

Comparison（vs、优劣、方案对比）：

[标题]
 
LEFT SIDE - [选项A]:
- [要点]
 
RIGHT SIDE - [选项B]:
- [要点]
 
DIVIDER: [视觉分隔]
ASPECT: 16:9

Framework（架构、模型、原理）：

[标题]
 
STRUCTURE: [hierarchical/network/matrix]
 
NODES:
- [概念1] - [角色]
- [概念2] - [角色]
 
RELATIONSHIPS: [连接关系]
ASPECT: 16:9

Timeline（历史、演变、进展）：

[标题]
 
DIRECTION: [horizontal/vertical]
 
EVENTS:
- [时间点1]: [里程碑]
- [时间点2]: [里程碑]
 
MARKERS: [视觉标记]
ASPECT: 16:9

Scene（故事、情感、氛围）：

[标题]
 
FOCAL POINT: [主体]
ATMOSPHERE: [光线、氛围]
MOOD: [情绪]
ASPECT: 16:9

Prompt 质量要求

每个 prompt 必须做到：

1. 先写布局：构图、区域划分、方向
2. 用文章原文数据：实际数字、术语、指标，不用占位符
3. 描述元素关系：怎么连接、怎么对比
4. 语义化颜色：颜色有含义（红=问题、绿=好的），但不锁定具体色号
5. 注明宽高比

不要：模糊描述、画比喻字面意思、缺少标注、泛泛的装饰。

图中文字要大且醒目，只放关键词。默认使用中文标注，包括标题、标签、说明文字全部用中文。只有专有名词（品牌名、产品名如 Claude Code）可保留英文。

如果图中有人物，用简化的风格化剪影或卡通图标，不要写实人像。

每个 prompt 必须包含明确的风格描述：在 Step 1 分析完文章后，你应该已经决定了这组配图的视觉风格。在每个 prompt 中写清楚具体的配色方案（如 "deep indigo #3F3D9E as primary, soft lavender #B8B5E8 as secondary"）、渲染方式（如 "clean flat vector with card-based panels"）和氛围（如 "professional tech dashboard feel"）。图片生成模型不会自己选风格，你的 prompt 写什么它就画什么。

Step 5：生成图片并上传 R2

用 image-gen skill 逐张生成，并且默认上传到 R2：

npx -y bun <image-gen-skill-path>/scripts/main.ts \
  --prompt "<prompt内容>" \
  --image "<临时输出路径>/NN-{type}-{slug}.png" \
  --ar 16:9 \
  --r2 \
  --r2-key "images/articles/{article-slug}/NN-{type}-{slug}.png"

image-gen skill 路径：优先检查项目级 .claude/skills/image-gen/，其次 .agents/skills/image-gen/。R2 配置读取 vault 根目录 .env.r2。

封面图：除了文章内插图外，默认额外生成一张封面图（cover.png），使用 --ar 2.35:1 比例（公众号封面尺寸）。封面图也必须上传 R2，使用类似 images/articles/{article-slug}/cover.png 的 key；插入文章 frontmatter 之后、正文之前的是 R2 公开 URL。

每张生成并上传后记录 R2 URL，报告进度："Generated + uploaded X/N"。生成失败或上传失败都重试一次，仍失败则跳过并记录。

Step 6：插入远程图片 URL

在对应段落后插入 R2 公开 URL：

![简要描述](https://your-r2-domain/images/articles/{article-slug}/NN-{type}-{slug}.png)

alt text 用简洁的中文描述，与文章语言一致。不要把长期图片链接写成本地 imgs/... 路径；本地文件只作为临时缓存。

完成后输出摘要：

配图完成！
文章：[path]
类型：[type] | 密度：[level]
图片：X/N 张生成并上传成功
 
位置：
- 01-xxx.png → R2 URL → "章节名" 之后
- 02-yyy.png → "章节名" 之后

内容信号 → 类型匹配速查

一篇文章可以 mixed 使用多种类型。

该配 vs 不该配

该配：核心论点（必配）、抽象概念、数据对比、流程。

不该配：比喻字面画面、纯装饰、泛泛通用插画。

输出结构

{output-dir}/
├── outline.md
├── prompts/
│   ├── 01-{type}-{slug}.md
│   └── 02-{type}-{slug}.md
├── 01-{type}-{slug}.png
└── 02-{type}-{slug}.png