dayinji/sen-3d-resume/skill
Claude Code and agent skill by dayinji/sen-3d-resume
- community
Checking that the SKILL.md file is still in the repository.
用 AI 批量生成一套「宫格贴纸包」:调 ZOOOP 平台的 GPT Image 2 出一张 N 宫格贴纸大图, 再自动抠图 + 按宫格切分 + 存到指定文件夹 / 桌面。当用户想做贴纸、表情包、sticker pack、die-cut stickers,或给某个主题(职业 / 爱好 / 星座 / 宠物 / 心情…)做一组风格 化贴纸时使用。Generate an AI die-cut sticker pack (1 / 4 / 9 / 16 stickers) via ZOOOP GPT Image 2, then auto matte + slice + save to a folder / Desktop.
Install
npx vskill@latest install dayinji/sen-3d-resume/skillSKILL.md
AI 宫格贴纸包生产
一句话流程:问用户要几张 → 出一张宫格大图(AI)→ 自动抠图切分 → 存盘 → 逐格核对。
这是 sen-3d-resume 的「自己动手」教程之一。它是通用的——生成的透明贴纸(WebP/PNG)可以用在任何地方:3D 场景贴花、网页、聊天表情、打印模切贴纸等。跟本仓库的 3D 简历没有强绑定。
这个 SKILL 做什么 / 不做什么
- ✅ 帮用户把「一句主题」变成一套风格统一的透明贴纸:写提示词 → 生成 → 抠图 → 切分 → 存盘。
- ✅ 支持 1 / 4 / 9 / 16 张,分别对应 单张 / 2×2 / 3×3 / 4×4 宫格。
- ✅ 生成完自动抠底、按宫格切成单张透明图、存到用户指定文件夹(默认桌面),并出一张核对用的
contact sheet。
- ❌ 不管理素材库 / 数据库 / 上传 CDN——只产出本地透明图文件,之后怎么用由用户决定。
依赖(先装这两样)
1. ZOOOP 官方 skill + API key
生图走 ZOOOP 平台(AI 生成图/视频/音频的聚合平台,含 GPT Image 2 等模型)。
官方 skill(带上给 agent 用):<https://github.com/zooopai/skill-zooop>
单文件参考(不想 clone 就直接 fetch): <https://raw.githubusercontent.com/zooopai/skill-zooop/main/SKILL.md> · llms.txt:<https://api.zooop.ai/llms.txt>
如果用户还没有 API key(`$ZOOOP_API_KEY` 为空),引导用户生成一个:
- 拿一个 token:打开 <https://zooop.ai/user#apiKeys> → Create token → 选一个 project
(创建后不可改,之后所有任务/上传都归到这个 project)→ 设一个每日额度上限(防跑飞)→ 复制 zpk_live_…(只显示一次)。团队额度则由团队 owner/admin 在团队后台的 API Keys 页创建,用法完全一样。
- 在终端里设环境变量:
- macOS / Linux / WSL / Git Bash:
``bash echo 'export ZOOOP_API_KEY=zpk_live_…' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc ``
- Windows PowerShell:
``powershell [Environment]::SetEnvironmentVariable('ZOOOP_API_KEY','zpk_live_…','User') ``
- Windows cmd:
setx ZOOOP_API_KEY "zpk_live_…"
- 重启 agent,让它继承到新环境变量。
设好后 GET /v1/me 能看到当前钱包和余额;生图前用 POST /v1/quote 能拿到确切积分/ETA。
2. Python + Pillow(切图脚本)
抠图/切分用本目录的 `scripts/slice_sheet.py`,只依赖 Pillow:
交互流程(照这个顺序走)
步骤 0 · 先问用户「几张」
必须先问(除非用户已经说了):要 1 / 4 / 9 / 16 张?张数决定宫格,也决定提示词模板:
| 张数 | 宫格 | slice_sheet.py --grid | 提示词模板 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 单张 | 1 | 「单张」模板 | |
| 4 | 2×2 | 2 | 「宫格」模板(2 行) | |
| 9 | 3×3 | 3 | 「宫格」模板(3 行) | |
| 16 | 4×4 | 4 | 「宫格」模板(4 行) |
顺便确认:主题(如「程序员职业」「柴犬表情」「十二星座」)、风格(见下「风格库」,默认 「复古波普」)、以及存到哪里(默认 ~/Desktop/<主题>-stickers/)。
步骤 1 · 写提示词
一张宫格大图 = 纯品红底 `#FF00FF`(干净好抠)+ N 个模切贴纸 + 每张一句 1–3 词有梗短语。 每张贴纸 = 一个拟人化物件(有脸/有情绪/有动作)+ 全大写粗体短语(弧形或堆叠排版)。
宫格模板(4/9/16 张)——把 {N} {R} {C} {风格段} 和每格描述填好:
单张模板(1 张)——没有宫格:
要点:
- 短语要有梗(SHIP IT / CHEF'S KISS / TO THE MOON 这类),不要写说明文。
- 文字必须逐字写死并强调
spelled EXACTLY——AI 出文字有翻车率,缺字(如只出半句)也算翻车。 - 徽章外形在各格之间变化(圆形/星爆/圆角矩形/三角旗/不规则色块),别全是圆角矩形。
- 完整可改的例子见 `examples/prompt-career-retro.txt`
(16 职业 · 复古波普)与配套 `examples/names.txt`。
步骤 2 · 生成宫格大图(ZOOOP · GPT Image 2)
装了官方 zooop skill 就直接用它的脚本;没装也可以裸 curl。
A. 找到 GPT Image 2 的 model id(interfaceId + versionId):
B. 组请求体并提交(贴纸有文字 → quality 用 Medium;low 常把字糊掉。字仍糊再试 High。1:1 分辨率上限 2k,别填 4k 会超模型像素上限直接失败):
用官方 skill 的脚本(在 ~/.claude/skills/zooop/):
$BODY 可以这样拼(把提示词从文件读进 JSON,避免转义地狱):
裸 curl 等价:POST /v1/tasks 提交、GET /v1/tasks/{id} 轮询(详见官方 SKILL.md)。
步骤 3 · 下载大图
步骤 4 · 自动抠图 + 按宫格切分 + 存盘
一条命令搞定抠底、按宫格切成单张透明图、缩放、存盘,并出核对图:
--grid用步骤 0 表格里的值(4 张=2,9 张=3,16 张=4,1 张=1)。也支持非正方形
--grid 3x4(3 行 4 列)。
- 不给
--names就用cell-<行>-<列>.webp命名。 - 默认输出 512px 长边的透明 WebP;要 PNG 加
--format png,要更大加--size 1024。 - 脚本原理:整张图从边缘 flood-fill 抠掉品红底 → 连通域找出每个贴纸主体(小气泡/装饰会
自动归到最近的主体)→ 按宫格分箱裁剪,超出格子边界的贴纸也完整保留,不会被切边;镂空 处(如听诊器圈内)按底色 color-key 抠透,并做防粉边处理。
「存到指定文件夹 / 桌面」:用户给了路径就用用户的;没给就默认 ~/Desktop/<主题>-stickers/。
步骤 5 · 逐格核对(不能省)
用 Read 工具打开 contact.png,逐格看文字拼写和内容对不对。翻车的格子(缺字/糊字/串 味)→ 只重做那一格:
- 用「单张模板」重写那格的提示词(同风格段 + 单贴纸描述),生成一张小图(1:1
1k/Medium
足矣,更省)。
python3 scripts/slice_sheet.py fix.png --grid 1 --out /tmp/fix。- 把
/tmp/fix/…覆盖到输出目录里对应的那张文件。
风格库(默认「复古波普」;可切「手绘涂鸦」)
把对应「风格段」整段填进提示词模板的 {风格段}。这两套是小红书/dribbble 潮流贴纸包的风味, 不要素材库式干净图标(太 oldschool 反而不潮)。
风格 1 · 复古波普(retro pop mascot)
风格 2 · 手绘涂鸦(doodle blob)
想加新风格:照上面写一段 Style: … 塞进模板即可,风格与主题正交。
已知坑
- 文字翻车:Medium 档中文/长句短语有概率糊字或缺字,
contact.png逐格核对不能省;坏格
单张重做(步骤 5)。
- 别为「避免重复」改提交体去撞幂等:zooop
submit.sh用sha256(body)做幂等键,超时
重跑同一条命令是安全的(不会重复扣费);真要同参数出多张,给每次设不同 ZOOOP_IDEMPOTENCY_KEY。
- 失败任务自动退款;先
quote.sh看确切积分再submit。 - 像素上限:1:1 只能到
2k,填 4k 必失败。 - 主体数 < 宫格数(贴纸光晕粘连被当成一个连通域)→ 给
slice_sheet.py加--tolerance 44
重切;宫格排版不严格对齐时脚本会自动按行分箱排序,通常不用管。
- 可能混进品牌元素(如球鞋上类某品牌的勾)→ 核对时留意,介意就单张重做。
- 抠不干净/边缘发灰:调
--tolerance(默认 28,底色越纯可越小);边缘品红残留调大一点。
Security
- Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewPassed
Quality evaluation
- Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.
Source
- SKILL.md in the repositoryCheckingtutor/贴纸教程/贴纸SKILL/SKILL.md
Popularity
- Repository stars
- 537
- Repository forks
- 121
- 7-day trend score
- 31
Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.
Works with
Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.
- Claude Code
- Cursor
- GitHub Copilot
- Windsurf
- Codex
- Gemini CLI
- Cline
- Amp
- Roo Code
- Goose
- Continue
- Kilo Code
- Junie
- Trae
- OpenHands
- Qwen Code
- AI Agent
- Tabnine Chat
- Sourcegraph Cody
- Amazon Q
- Firebase Genkit
- Sweep
- Devin
- Phind
- Mentat
- Claude Desktop
- Aider
- GPT Pilot
- Plandex
- bolt.new
- v0
- Replit Agent
- Anse
- TypingMind
- BetterChatGPT
- LibreChat
- Warp AI
- Pieces
- Fig AI
Embed badge
[](https://verified-skill.com/skills/dayinji/sen-3d-resume/skill)