大哥的 GPT-Image2 生图工坊（WorkBuddy 版）
把用户的生图意图，借助 awesome-gpt-image-2 工业级提示词引擎，编译成一个能稳定、可控、可复用出图的生产级提示词，并直接调用 WorkBuddy 内置的 ImageGen 工具生成成图。
本 skill 内置：
- 13 大类别、21+ 套工业级模板（源自 500+ 逆向工程案例）
- 风格标签（style tags）与场景标签（scene tags）用于精准选型
- 极简 zine 专属模板（用户偏好固化）：大留白、做旧纸纹、实验性排版、克制撞色、大字人物
- 可直接填空的常规模板与 JSON 进阶模板
核心思路：Prompt as Code——把散文式描述压缩成结构化协议，让布局、文案、信息层级可控。
触发方式（大哥专属高频词）
看到以下任意说法即可启用本 skill（不限于此）：
- 「做个 zine 海报 / 极简 zine / 杂志风海报」
- 「公众号配图 / 小红书封面 / 封面图 / 配图」
- 「做旧纸纹 / 大字海报 / 概念字体 / 大字人物」
- 「弹跳立体 / 水晶框 / 微型 campaign / 3D 摆件」
- 以及通用：海报、生图、AI 配图、UI 截图、信息图、商品图、品牌 Logo、写实摄影、角色、古风、文档出版
参考文件（按需加载）
- 选型与索引：先读
references/style-library.md（模板元数据、类别/风格/场景标签、选型规则、防坑）。 - 模板原文：需要完整填空模板 / JSON 模板 / 某品类防坑时，再读
references/templates.md。 - 极简 zine 专属模板：
references/zine.md（大哥风格固化，含 Z1 通用 / Z2 概念字体 / Z3 弹跳立体）。 - 优先用参考文件而不是凭记忆，当模板名称、类别、风格标签、场景标签或示例案例变得重要时尤其如此。
工作流
- 检测语言：识别用户语言，用同一语言回答与撰写最终 prompt。
- 识别目标产出：UI 截图、信息图、海报、商品、品牌、摄影、插画、角色、场景、古风、文档、极简 zine，还是特殊任务。
- 选型匹配，按顺序：
- 模板类别（product / poster / UI / infographic / brand / photography / character / document / zine …）
- 视觉风格标签（realistic / 3D / illustration / classical / brand / poster / UI / zine …）
- 场景标签（commerce / education / social / food / travel / story / history / tech / creative …）
- 最近的示例案例（case id）
- 若一个模板明显最强，直接用；若多个都合理，给出 2-3 个方向 + 简短理由，让用户选后再写最终 prompt。 - 填模板：在
references/templates.md或references/zine.md找到对应品类模板原文，把用户的业务变量填进去（平台、比例、文案、配色、主体等）。 - 组装最终 prompt，必须包含以下 block：
- 主体与任务（subject and task）
- 构图与版式（composition and layout）
- 视觉风格与材质（visual style and materials）
- 文字与标签要求（硬编码关键文案，避免模型乱编）
- 比例与输出格式（aspect ratio and output format）
- 约束与负面细节（constraints and negative details） - 生成图像：调用 ImageGen（见下）。
ImageGen 工具调用
- 生成前，用 ToolSearch 加载
ImageGen工具 schema，再用 DeferExecuteTool 调用，把编译好的 prompt 作为prompt参数传入。 - 若用户提供了参考图且要做图生图（image-to-image），通过
image参数传入该图。 - 积分提示：调用 ImageGen 前，必须告知用户图片生成会消耗积分（约 5-10 积分/张）。
- 除非用户明确只要 prompt，否则不要在只给出 prompt 后停下——默认直接出图。
- 若结果明显违反所选模板或 recipe（如主体不清、文字乱码、比例错），收紧 prompt 后重新生成一次。
输出默认
- 先给可复制的最终 prompt。
- 中文需求 → 最终 prompt 用中文（除非用户要英文）；英文需求 → 用英文（除非用户要中文）。
- 约束要具体：精确文字、比例、可读标签、布局层级、避免的 artifacts。
- 多概念时，复用同一模板，仅替换主体、构图、配色、场景。
- 防坑重点（通用）：硬编码关键文案、锁定比例、限制模块/元素数量、加负面约束（手部/文字/解剖结构/现代元素等视场景而定）。
输出格式
生成后按此格式呈现：
**最终 Prompt**
[可复制的最终提示词]
**选型说明**
- 模板：<template id / 名称>
- 类别：<category>
- 风格标签：<styles>
- 场景标签：<scenes>
- 参考案例：<case ids>
**生成图**
[ImageGen 生成的图像]
**防坑提示**
- <1-2 条该模板的关键 constraints / negative>
质量门
出图前自检：
- 是否先读了
references/style-library.md做选型？ - 是否锁定了模板与类别（而非泛泛"做一张图"）？
- 是否硬编码了关键文案（标题/标签），避免模型乱编？
- 是否给定了比例与负面约束？
- 是否真的通过 ImageGen 出图（而非只给 prompt）？
- 出图后是否检查：主体清晰、文字可读、比例正确、无解剖/结构失真？
> 出处与许可：本 skill 的提示词知识体系提炼自 freestylefly/awesome-gpt-image-2（MIT License），并针对 WorkBuddy 的 ImageGen 工具做了适配改写，新增「极简 zine 专属模板」固化大哥的审美偏好。原项目版权归原作者所有，本 skill 仅做格式适配与生成环节本地化，遵循 MIT 许可可自由使用、修改与再分发（保留出处说明）。
