昨天早上我想给 Claude 的一篇文章配几张 3:4 的社交媒体图。
手边有自己做的社交媒体 Skills,就顺手让 Codex 调了 GPT-Image 2.0。
出来的效果超出预期。
干净白底,克制的 3D 材质,中文标签直接印在图里,远看像杂志内页,近看细节都读得清。
发到群里和社交媒体后好几个人来问怎么做的,我自己也觉得满意。
既然效果已经验证了,不如做成正式的 Skill 分享出来。
于是就有了guizang-material-illustration(github.com/op7418/guizang-material-illustration)
不过期间还是做了很多工作,从一段"能跑"的提示词到一个别人拿过去也能稳定出好图的 Skill,中间差的东西还是挺多的。
它解决什么问题
写文章、做周报、发社交媒体、准备 PPT,都绑不开一个配图的问题。
不是缺封面,封面用模板就能搞定。
难的是那种需要把一个概念、一套流程、一组数据讲清楚的配图。
要么是密密麻麻的截图直接贴上去,要么是 AI 画了一张很漂亮但谁也看不懂在说什么的插画。
把你的文章、笔记、数据或产品说明,变成一张带中文标签的解释图。
图里有箭头和标注,有空间关系,读者扫一眼就能抓到你在说什么。
它不管小红书卡片排版,也不管 PPT 页面设计。
只负责中心那张图,生成完直接放进社交卡片 Skill、PPT Skill 或者任何文档里就行。
从随手写的提示词到正式 Skill
最初那段提示词只在特定场景下跑得通。要做成一个别人也能稳定使用的工具,每个环节都得单独适配。
场景适配和统一视觉风格
最开始只能处理简单的流程图。但现实中需要配图的场景太杂了:
周报里的项目进度、产品文档里的系统架构、数据分析里的图表、教学材料里的物理实验,甚至一篇讲哲学概念的文章。
我把这些场景逐一拆开,每种类型单独做了视觉结构和提示词模板:
工作汇报与产品说明:进展、风险、决策、路线图,用流程和层级图来表达。
数据图表:花时间最多的部分。AI 领域的测评图表普遍死板,千篇一律的柱状图和折线图。
我专门做了图表的材质化表达,让柱状图、甘特图、桑基图、热力图都带上 3D 质感。
教育解释图:小学的杠杆原理、中学的电磁感应,每个部件、力的方向、反应过程都要标对位置。
好看不够,得准确。
人文配图:丝绸之路的商路、古诗里的月光意象、哲学概念的抽象关系。
这类图最难,要在"有氛围"和"讲明白"之间拿捏。
这些场景最终统一在同一套视觉语言下:白底工作室光线、克制的 3D 材质物件、一个鲜明的点缀色(默认 IKB 蓝)、图内嵌入短中文标签。
看起来像一套实体模型摆在白色桌面上拍的照片。
冷门概念与 Logo 的参考检索
测试的时候撞上了一个问题。
你让 AI 画一个 PKCE 流程图,或者画一个 Zettelkasten 卡片系统,它大概率不知道这些东西长什么样。
更别说一些新产品的 Logo、特定的科学装置、历史文化物件。
所以我加了一套判断逻辑:Agent 在生成之前先评估这个概念是不是够常见。
如果判断是冷门的,比如一个管理学框架、一个生物实验器材、一个小众 AI 模型的标识,它会先去检索参考信息和参考图片,提取视觉线索(轮廓、配色惯例、标志性形状),再统一转化成歸藏材质插画风格。
参考只用来理解事物本身长什么样,不用来复制画风。最终所有图都回到统一的视觉体系里。
让模型老老实实在图里写字
GPT-Image 2.0 的中文文字生成能力其实不错,但 AI Agent 有时候会"自作聪明":
它知道图像模型生成文字可能出错,干脆就不放文字,转而用 HTML 在图片外面贴标签。
你拿到的是一张漂亮但什么都没标注的装饰图,外面围着一圈割裂的文字。
对解释图来说,图内标签就是内容本身。“用户提示”、“AI 执行”、"结果检查"这些短标签如果不在图里,读者就得来回对照,解释力直接打折。
我在提示词层面反复纠正这个行为:
要求标签必须生成在图片内部,限制每个标签 2-5 个汉字,指定空间位置(左上、右下、居中等),要求放在干净的白色区域或标注板上。
调了很多轮,现在标签准确率稳定下来了。
图表不截图换皮,从数据重画
最直觉的做法是把原始图表截图扔给模型,让它"美化"一下。
问题是:原始图表如果排版很差(密密麻麻的坐标、模糊的颜色、挤在一起的数据点),模型会继承这些糟糕的视觉特征。换了个皮,骨子里还是那张丑图。
我的做法是走"语义抽取":
Agent 先从图表截图或原始数据中提取真正重要的信息,包括图表类型、标题、结论、横纵坐标、数据值、单位、类别顺序、需要强调的极值或异常点。
然后把这些纯语义信息交给 GPT-Image 2.0,让它从零画一张全新的材质化图表。
最终的图表可以有更大的标题区域、更清晰的数据呈现,旁边还能加入小场景和图标来辅助理解。不是给原图换皮,是重新设计一张信息图。
反模式纠正与交付前审核
AI 配图有一些反复出现的坑,不专门防范就一定会踩:
•
图里没有任何文字,明明要解释概念,结果画了一张纯氛围图
•
图里塞了一大段文字,把整段说明都挤进图片里,根本读不了
•
中文标签出错,写了错字、出现乱码、或者标签指向了错误的位置
•
提示词泄露,把生成时用的提示词内容直接显示在了成品图里
•
参考图照搬,模型把参考图里的水印、低画质背景、甚至原有的 UI 元素都一起复制了
我在 Skill 的最后阶段加了一道 QA 审核。Agent 在交付之前逐项检查:
标签对不对、数据对不对、画面有没有被裁切、有没有意外的水印或乱码。发现问题直接重新生成,不靠外部打补丁。
能做什么,不能做什么
以前看过我写的东西、熟悉 Skills 的人都知道,我一般会写清楚什么东西适合用这个做,什么东西不适合用这个做。没有什么是全能的,Skills 也做不到包揽所有事情,这里依旧是这样。
适合的场景:
•
文章配图、知识解释图、概念拆解图
•
工作汇报配图、项目状态图
•
产品机制图、系统架构图
•
数据图表美化(柱状图、折线图、甘特图、桑基图、热力图、漏斗图)
•
教学材料配图(小学科学、中学物理化学生物)
•
人文观点配图(历史、哲学、文学意象)
•
社交卡片的中心图、PPT 的主视觉
**不适合的:**完整的小红书卡片排版(那是社交卡片 Skill 的工作)、PPT 结构设计、真实摄影修图、人像写真、长文海报排版。
安装和使用
跟你的 Codex 说,当前其他 Agent 也行,但是这套提示词没有在其他图像模型测试过:
BASH
帮我安装这个 Skill:npx skills add https://github.com/op7418/guizang-material-illustration --skill guizang-material-illustration
装好之后对 Agent 说自然语言就行,比如:
“用歸藏的材质插画 Skill,帮我把这段产品说明做成一张带中文标签的机制图”
“把这篇文章挑 3 个核心概念,各生成一张带字配图”
不用选模式、不用指定参数,Agent 根据材料自动判断该生成什么类型的图。
也可以跟藏师傅的 PPT Skill 和社交媒体图片 Skill 配合,生成更漂亮、更丰富的内容。
这又是一个模型涌现的案例。
今天早上我为那篇文章生成测试图片的时候,其实并没有要求它的图像风格和图像类型,但它自己挑选了一个非常适合的风格,而且颜色也和原来的主题色保持了一致。
所以很多时候,提供给 AI 的上下文真的很重要。
一旦你提供了足够丰富的上下文,它自己就会靠着审美和内容去达成统一、一致与和谐。
期待在评论区看到你用这个 Skill 做的图。如果有其他的建议和要求,也可以随时跟我反馈。
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