gpt-image-expert · v1.1.4 · 2026-10-04 · sha256 8d9fe44fed2d2fa1
gpt-image-expert v1.1.4A
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--- name: gpt-image-expert display_name: GPT-Image 专家 display_name_en: GPT-Image Expert description: "通过指导agent智能调度 GPT-image 模型,针对\"画面中需要清晰可读文字、复杂多元素布局、严格指令跟随\"等场景深度优化 prompt 工程,擅长海报、信息图、菜单字、电商详情页、复杂指令构图与多场景电商视觉,支持多元素指令跟随与文字渲染。" description_zh: "通过指导agent智能调度 GPT-image 模型,针对\"画面中需要清晰可读文字、复杂多元素布局、严格指令跟随\"等场景深度优化 prompt 工程,擅长海报、信息图、菜单字、电商详情页、复杂指令构图与多场景电商视觉,支持多元素指令跟随与文字渲染。" description_en: "Agent optimizes GPT-image prompts for precise text rendering, multi-element layouts, complex composition." category: design version: 1.1.4 author: 极睿科技(Infimind)/ AI-HIVE 团队 permissions: provisional: true read: - 仅限当前对话中用户主动选择的本地图片 network: - 仅通过已启用的 AI-HIVE Connector 调用 get_user_info、list_models、upload_media_from_path、generate_image 与 get_generation_task triggers: - "GPT画图" - "gpt-image" - "海报文字" - "信息图" - "菜单字" - "海报设计" - "创意构图" - "文字渲染" - "指令跟随" - "吉卜力" - "Pixar" - "乐高" - "粘土" - "盲盒" --- ## 工具参数 ### `get_user_info` - 不接收参数;返回账户与余额摘要 ### `list_models` - `modelType`(可选,string):资源类型枚举 `TEXT` / `IMAGE` / `VIDEO`(本 Skill 用 `IMAGE`) ### `upload_media_from_path` - `path`(必填,string):用户授权的本地文件绝对路径 - `filename`(可选,string):覆盖上传文件名 - `contentType`(可选,string):覆盖 MIME 类型;不确定时省略并由客户端识别 ### `generate_image` > 上传图片单文件上限 10MiB。若要把刚生成的图作为参考图传入下一张,先压缩至 10MiB 内再上传。 - `publicModelId`(必填,string):来自 `list_models(modelType="IMAGE")` 的当前模型 ID - `routingMode`(必填,string):选中模型实际返回的 `COST_FIRST` / `SPEED_FIRST` / `SUCCESS_FIRST` - `prompt`(必填,string):描述主体、构图、风格、光线与文字 - `batchSize`(可选,integer):候选数量,1–10,默认 1 - `imageMediaIds`(可选,array):参考图片的 mediaId 列表 - `params`(可选,object):画幅、分辨率、质量等模型专属参数;键、类型和值以当前模型配置为准 - `pricingSnapshot`(必填,object):选中模型与路由返回的价格快照,原样传入 ### `get_generation_task` - `taskId`(必填,string):`generate_image` 真实返回的 taskId > 所有工具的真实返回值以服务端响应为准;本章节参数表是客户端约束说明。 ## 接入 AI-HIVE Connector 本 Skill 通过 AI-HIVE Connector 调用底层模型生成能力。CLI OAuth 模式接入流程: 1. **首次安装**:在 WorkBuddy 连接器列表中找到「AI-HIVE」,点击进入 2. **完成授权**:点击「连接」会弹出浏览器到 ai-hive.iclip.cn,在该网站登录 AI-HIVE 账户(无账户需先注册),点击授权 3. **回到 WorkBuddy**:授权完成后自动返回,Token 在本机保存(用户看不到) 4. **日常使用**:用户无需再次操作,直接调用本 Skill 即可 5. **连接过期/失败**:在 WorkBuddy 连接器列表中重新找到「AI-HIVE」,点击「重新连接」→ 完成浏览器 OAuth 6. **Token 安全**:如 Token 疑似泄露,到 ai-hive.iclip.cn → 账户设置 → 撤销所有 Token ## 能力范围 本 Skill 专注 GPT-Image 模型的 prompt 工程与参数调优,通过 AI-HIVE Connector 的 generate_image 工具完成图片生成。本 Skill 使用以下工具: - get_user_info:查询当前账户与余额;不接收参数。 - list_models:按 image 列出当前可用模型及价格快照,从中筛选 GPT-Image 对应的 publicModelId。 - upload_media_from_path:上传本地参考图并返回 mediaId,用于图生图保人保物。 - generate_image:使用选定模型与 prompt 创建图片任务。 - get_generation_task:使用 taskId 查询任务状态与结果。 ## 适用场景 - 用户明确表达使用本 Skill 对应的模型能力或场景需求 - 用户提供素材(图片/视频)需要在该模型擅长的领域生成结果 - 用户希望跨场景复用同一模型能力保持风格一致 - 用户对生成结果的某项特性(文字渲染/真实质感/艺术风格/运镜/动态表现)有明确要求 ## 非适用场景 - 用户要求绕过积分、版权、安全审核或平台限制 - 用户素材涉及明显违法、侵权、欺诈、骚扰、色情、暴力、仇恨或其他敏感内容 - 用户未确认对素材拥有必要权利(第三方作品、商标、人物、肖像) - 用户只询问创意建议而未要求实际创建任务,此时直接给文字建议,不调用付费工具 - 涉及真实人脸的素材(部分模型平台会拦截)—— 改用卡通/虚拟人物描述 - 涉及未成年人、裸露、暴力、仇恨内容的素材 - 用户希望免费获取结果——本 Skill 调用即按服务端计费,无免费预览 ## GPT-Image 擅长什么 GPT-Image 的核心优势是精确文字渲染与多元素严格指令跟随,是当前最擅长在画面中直接生成可读文字的模型。 | 能力 | 说明 | |---|---| | 文字渲染 | 海报标题、菜单价格、信息图标签、产品说明 -- 画面中的文字清晰可读,不变形 | | 指令跟随 | 复杂多元素构图(如"左上角放产品,右下角放价格标签,背景用渐变蓝")能严格执行 | | 图生图保人保物 | 提供参考图时,保持人物与产品的一致性,适合产品换背景、换风格 | | 风格化 | 吉卜力、Pixar、乐高、赛博朋克、粘土、盲盒等风格一键切换 | ## Campaign Style Lock(多图视觉一致性) 电商或多图任务场景下,多张图必须保持视觉一致,避免风格漂移。锁定要素: | 锁定要素 | 说明 | |---|---| | 色板 | 选定主色 2-3 个 + 辅色,所有图统一 | | 冷暖调 | 整体偏暖(黄/橙)或偏冷(蓝/青),全系列统一 | | 字体 | 文字渲染时使用相同字体风格 | | 背景 | 纯色背景 / 场景背景风格统一 | | 光线 | 摄影光线方向、强度、色温统一 | | 构图 | 主体位置(如居中/左对齐)、视角(俯拍/平视)统一 | 操作建议:先确认第一张图的视觉风格,后续所有 prompt 复用相同的色板、光线、构图关键词,避免每次重新描述。 ## 转化驱动力诊断 电商场景下,先判断本次任务的驱动类型,针对性生成图片序列: | 驱动类型 | 适用产品 | 视觉策略 | |---|---|---| | 视觉驱动型 | 美妆、服饰、设计类产品 | 突出外观、质感、设计细节、视觉效果震撼 | | 痛点驱动型 | 工具、效率、清洁类产品 | 突出问题场景、使用前后对比、痛点可视化 | | 情感价值驱动型 | 礼品、母婴、宠物类产品 | 突出情感场景、温馨氛围、人宠互动、礼物惊喜 | 诊断方法:询问用户产品类目与营销目标;类目已知则按上表默认;目标明确(如"突出设计")则直接锁定对应驱动类型。 ## 场景 Recipe 模板 常见内容场景的 prompt 起步模板: | 场景 | 核心要点 | |---|---| | 产品发布 | 主视觉突出产品 + 3 张细节特写 + 1 张场景应用 | | 营销推广 | 强 CTA 视觉 + 折扣/促销信息清晰 + 紧迫感配色 | | 周报月报 | 信息图风格 + 数据可视化 + 简洁留白 | | 课程课件 | 知识点配图 + 步骤分解 + 高可读性 | | 答辩结题 | 学术风格 + 数据图表 + 严谨配色 | | 读书分享 | 文艺风格 + 封面视觉 + 情绪氛围 | 使用方式:先与用户确认场景与页数/张数,再基于 recipe 扩展具体内容,不直接套用示例文案。 ## Prompt 原则:简洁聚焦 GPT-Image 对简洁 prompt 效果最好。不要堆砌形容词,只保留核心要素: 主体 + 场景/背景 + 光线 + 构图 + 风格 + 文字内容 示例(海报):主体为磨砂玻璃精华瓶白色磨砂盖,背景纯白,光线柔光棚拍,构图居中正面,风格商业电商摄影,右下角写"AI-HIVE"白色无衬线字体。 ## 场景模板(25 类) 按用户意图匹配模板,只读匹配的那一个,不全量加载。无匹配时默认用主图模板。 | 触发词 | 模板 | 核心要点 | |---|---|---| | 白底图、主图、hero image | 主图 | 纯白背景、居中正面、突出产品质感 | | 场景图、生活图、lifestyle | 生活场景 | 真实使用环境、人物互动、自然光 | | 平铺图、flat lay、俯拍 | 平铺 | 俯拍、道具搭配、留白构图 | | 细节图、微距、macro | 细节特写 | 极近距、材质纹理、浅景深 | | 海报、poster、banner、促销 | 海报横幅 | 文字渲染、品牌色、CTA 标语 | | 小红书、Instagram、TikTok | 社交媒体 | 竖版、生活感、贴纸文字 | | UGC、买家秀、GRWM | UGC 风格 | 手机拍摄感、真实不完美 | | 模特、人物展示 | 模特展示 | 人物 + 产品、肤色还原 | | 对比、before after、前后 | 前后对比 | 分屏或时间线、标签说明 | | 包装、礼盒 | 包装设计 | 3D 盒型、品牌标贴 | | 信息图、A+、详情页 | 信息图 | 结构化信息、图标 + 文字、多区块 | | 创意、概念、creative | 创意概念 | 超现实、隐喻、视觉冲击 | | 尺寸、规格、使用步骤 | 尺寸规格 | 标注线、数据可视化 | | 套装、组合、bundle | 多品组合 | 多产品排列、主次分明 | | 直播、livestream | 直播场景 | 主播 + 产品 + 背景屏 | | 试穿、融入、try on | 虚拟试穿 | 人物 + 服装融合 | | 拆解图、爆炸图 | 拆解视图 | 分层展开、内部结构 | | 隐形模特、ghost mannequin | 隐形模特 | 3D 服装立体感 | | 多角度、网格、grid | 多角度网格 | 3-6 角度、统一背景 | | 杂志、封面、editorial | 杂志编辑 | 大片感、排版感 | | 季节、四季、campaign | 季节活动 | 节日元素、色彩主题 | | 奢华、氛围、烟雾 | 奢华氛围 | 光影层次、烟雾粒子 | | 设备模型、界面、mockup | 设备样机 | 屏幕 + UI + 场景 | | 店铺、门面、实体店 | 店面空间 | 建筑外观、招牌 | | 运动、健身、sports | 运动场景 | 动态抓拍、运动装备 | ## Anti-AI Tips(UGC / 直播 / 社交场景) 生成 UGC、直播或社交媒体内容时,以下规则至关重要: - 指定具体手机型号:iPhone 14 Pro、iPhone 15 Pro - 加入可见瑕疵:毛孔、轻微噪点、暖色偏、不完美构图 - 使用 candid 语言:NOT professional photography、NOT AI-generated look - 展示真实环境:稍微凌乱、真实物件、水渍、用过的毛巾 - 参考胶片色调:Kodak Portra 400 color feel 这些技巧让 GPT-Image 生成的图片看起来不像 AI 生成,而是像真实用户拍摄。 ## Prompt 结构化组装流程 从匹配的场景模板组装 prompt 时,按以下步骤: 1. 取 prompt_template 作为基础结构 2. 用用户提供的信息替换变量 3. 如用户指定了风格变体,应用该变体的 overrides 4. 如已知产品类目,应用该类目的 category_tips 5. 简化:只保留有值的核心字段,移除空字段 6. 输出简洁的对象,不要包含模板的完整元数据 核心原则:保持 prompt 简洁。只包含必要信息。GPT-Image 对简洁聚焦的 prompt 效果最好,而非过度复杂的 prompt。 ## Prompt 骨架(通用模板) 逐场景组装时,按以下 8 字段结构化;缺省字段留空,不强行填充,保持 prompt 简洁: | 字段 | 含义 | 示例 | |---|---|---| | 用途 | 这张图用在哪(海报 / 主图 / 头像 / 信息图) | 领英头像 | | 主体 | 核心对象(产品 / 人物 / 场景) | 商务正装男性 | | 场景构图 | 背景、机位、景深、画幅 | 浅景深、灰渐变背景、对称构图 | | 视觉风格 | 写实 / 插画 / 风格化 | 照片级写实 | | 光线色彩 | 光源方向与色温 | 自然窗光、冷调 | | 必须文字 | 画面中需可读的文字(无则留空) | 姓名 + 职位 | | 保留项 | 图生图时须保留的要素 | 参考图人物五官 | | 输出规格 | 尺寸 / 比例 / 分辨率 | 1:1 / 1080px | 组装顺序:用途 → 主体 → 场景构图 → 视觉风格 → 光线色彩 → 必须文字 → 保留项 → 输出规格。仅保留有值的字段。 ## 调用流程 1. get_user_info 检查余额。 2. list_models(modelType=IMAGE) 获取 GPT-Image 模型对象(含 publicModelId 与 pricingSnapshot)。 3. 按用户意图匹配场景模板,组装简洁 prompt。 4. 如有参考图,upload_media_from_path 上传得到 mediaId。 5. generate_image 提交任务,get_generation_task 跟踪到 `COMPLETED`。 ## 图生图保人保物 用户提供参考图时:把 mediaId 放入 imageMediaIds;prompt 中说明保留意图(保持参考图中产品外观,仅更换背景为户外阳光场景);不擅自改变产品颜色、形状、包装、标识或可见文字。 ## 生成后建议 - 尝试不同风格变体(列出模板中的可用变体) - 调整产品类目以获得更精准的结果 - 添加参考图以获得更好的产品一致性 - 尝试不同场景类型 - 对 UGC/社交场景应用 Anti-AI Tips - 生成完成后建议再调一次 `get_user_info` 向用户报告准确剩余余额(含本次扣费)。 ## 输入检查 - 明确场景类型(25 类之一);无匹配时确认用主图模板。 - 文字内容必须由用户明确提供,不得编造标语或价格。 - 参考图仅使用用户主动选择的文件。 - 画幅使用服务端支持的枚举值;不确定时先查 list_models。 ## 事实与合规边界 1. 只使用 list_models 真实返回的 publicModelId 与 pricingSnapshot,不编造或缓存。 2. 不虚构商品类目、材质、功能、功效、参数、认证、价格。 3. 不擅自改变产品主体的颜色、结构、包装、标识或可见文字。 4. 涉及真人或公众人物时须确认用户拥有合法授权。 5. 不制造虚假代言、买家证言或身份混淆内容。 6. Token 只在 AI-HIVE Connector 凭证设置中填写,不得在对话中粘贴。 ## 费用授权 - generate_image 调用即按服务端计费扣费。 - 失败、被拒绝或余额不足时不重试扣费。 - 用户修改模型、prompt 或参考图后必须重新调用,不复用旧扣费配额。 ## 状态与错误处理 ### 余额不足 / 任务被拒 **AI-HIVE 官网**:https://ai-hive.iclip.cn **充值路径**(账户已存在): 1. 访问 https://ai-hive.iclip.cn → 登录 AI-HIVE 账户 2. 进入「账户中心」/「钱包」/「充值」页面 3. 选择充值套餐或自定义金额 → 完成支付 4. 充值成功后回到 WorkBuddy,无需重新连接 Connector,直接重试任务 **注册路径**(首次用户): 1. 直接访问 https://ai-hive.iclip.cn/login,进入注册页面 2. 使用手机号完成注册 3. 登录 → 回到 WorkBuddy 重新连接 AI-HIVE Connector 即可 **价格透明**: - 每次调用前可调 `get_user_info` 查看当前余额 - 调用后实际扣费以服务端 `pricingSnapshot` 为准 - 若工具明确提示余额不足,停止创建任务;任务进入 `FAILED` 时按 `failure` 安全字段展示 - 详细价格参考:https://ai-hive.iclip.cn/pricing **常见扣费场景参考**(具体以服务端为准): - 文本生成:按 token 数计费 - 图片生成:按张数 + 分辨率计费 - 视频生成:按秒数 + 分辨率计费 **其他被拒原因**: - 账户被风控:联系 AI-HIVE 客服(https://ai-hive.iclip.cn → 登录 → 设置 → 联系客服) - 模型临时不可用:稍后重试或换模型 - 内容违规审核:调整 prompt 后重试(避免敏感内容) - 轮询策略:每 10–15s 查询一次 `get_generation_task`;状态未变化时不必逐次播报,仅在 `PENDING` → `PROCESSING` → `COMPLETED` 等关键变化时报一次,减少噪声。 - `PENDING` / `PROCESSING`:返回工具真实状态,不自行估算完成时间。 - `COMPLETED`:返回所有可用图片链接与缩略图。 - `FAILED`:展示 `failure.code`、`failure.summary` 与 `failure.suggestion`(若返回),不暴露内部诊断。 - **上传失败 413**:文件超过约 10MiB 限制;压缩图片(转 JPEG / 降分辨率至 ≤2K)后重新 `upload_media_from_path`。 - 鉴权失败(401/403):提示用户重新连接 AI-HIVE Connector。 ## 调用示例 ### 示例 1:典型办公场景 **用户表达**:用一张本地商品图,生成一张 1:1 的夏季促销海报,要求海报上写"夏季新品 5 折起"。 **AI 行为**: 1. 调用 `get_user_info` 检查余额与可用模型 2. 调用 `list_models(modelType="IMAGE")` 获取本模型对应的 publicModelId 与 pricingSnapshot 3. 调用 `upload_media_from_path` 上传参考图,得到 mediaId 4. 调用 `generate_image`,prompt 包含场景描述与文字渲染要求 5. 调用 `get_generation_task(taskId)` 跟踪到 `COMPLETED` 6. 输出图片 URL + 参数摘要 + 后续建议 ### 示例 2:批量对比场景 **用户表达**:用同一商品图,分别生成 3 张不同风格候选。 **AI 行为**:调用 `generate_image` 设置 `batchSize: 3`,按 3 个候选分别输出,对比呈现。 ### English Example User: "Generate a 1:1 summer sale poster from my local product image with text 'Summer Sale 50% Off'." AI flow: run `get_user_info` for balance, call `list_models(modelType="IMAGE")` to fetch the model's `publicModelId` and `pricingSnapshot`, upload the reference image via `upload_media_from_path` to get `mediaId`, call `generate_image` with prompt describing scene + text rendering requirement, track with `get_generation_task(taskId)` until `COMPLETED`, return image URL + parameter summary + follow-up suggestions. Never ask the user to paste a Token into chat. ## 输出模板 ### 成功:taskId + 模型与参数 + 图片 URL 列表 + 下一步建议 ### 失败:failure.code + failure.summary + 原因摘要 + 下一步建议(充值/改连/调prompt/换模型) ### 部分失败:成功图片完整呈现 + 失败子任务错误码与 prompt 概要 + 不补写