作者分享了一个用于生成女性人像的 Claude Skill（beauty-image-defaults），通过 SKILL.md 文件保存人物默认设定和人像美术要求，实际出图由图像生成工具完成。Skill 支持三种模式：无参考时补充默认画像（30 岁左右亚洲轻熟女性，黑发戴眼镜）、有参考图时保留人物特征、以及仅生成提示词。文章详细介绍了默认人物描述、提示词合并方式、皮肤眼神手部衣料光影构图等美术指导、减少稀碎感与塑料感的规则、成图检查流程和冲突处理原则，强调用户要求与参考人物优先于默认设定，并声明不包含任何成人色情内容。
作者使用模思智能开源的 5B 参数图像生成模型 MOSS-Image，为 Claude 和 DeepSeek 设计拟人化角色形象。文章分享了角色设计思路：Claude 采用橙棕奶油配色体现温暖复古气质，DeepSeek 延伸蓝色海洋主题。作者重点介绍了 MOSS-Image 的优势：生成速度快于 Stable Diffusion 和 ComfyUI，支持准确的中英文文字渲染、JSON Layout 布局控制、最长 4K tokens 提示词，并提供 Prompt Enhance 提示词增强功能。模型基于国产 PPU 算力平台训练，已开放 Base 和 SFT 版本权重，支持动漫、写实等多种风格，目前可免费体验。
作者在测试 Qwen-Image 2.1 时发现，生图和改图效果不佳的主要原因是创作意图未被准确传递给模型，如负面文字被印进海报、改姿势只换了衣服等。作者将经验整理成 qwen-image-gen Skill 并提交开源：区分文生图、局部编辑和参考人物创作；将人物动作、接触关系、镜头和画面文字写成模型可执行的描述；落实比例决策并检查返回图片真实像素；将质量反馈带回下一版。四组对照实验显示三组改善、一组失败，证明提示词改写有价值但非几何纠错器。
文章介绍了 sweety-image-art-direction，一个用于提升 AI 生成图片质量的图像美术指导 Skill。作者指出 AI 图片的“廉价感”源于缺少可信度、取舍和审美一致性，如塑料皮肤、假 HDR、无逻辑细节等。该 Skill 充当构图师、摄影师和修图师的“兜底”角色，可检查和修改已有图片，适用于人像、海报、信息图和手绘等场景。它遵循统一的透视、光影、材质和排版逻辑，保留用户明确要求，并提供默认美术模板。文章还介绍了安装调用方法和人像、海报、水粉插画等实际案例。
作者分享了一个用于生成电视外景记者现场图的完整 Skill。用户只需将文章和人物照片发给具备生图能力的 Agent，即可生成台风、火山、沙尘暴、农村山区、音乐节、公园街访等场景的记者报道图，人物、服装和字幕均可自定义。默认输出横版 16:9、简体中文字幕，含 LIVE 角标、话筒和新闻标题。文章详细说明了使用方法、参考图用途区分、各场景提示词模板，以及 Skill 的完整规则，涵盖构图版式、环境光照设计、成像风格、中文字体、生成与修正流程，并默认添加「AI 生成·情景演绎」标识以防止滥用。
本文整理了 OpenAI 发布的 GPT Image 2.5 图像模型的使用指南。新模型在保留参考照片中人物与物体特征、局部修改集中性、多轮编辑稳定性方面显著提升，生成延迟最高降低约 50%。文章介绍了 ChatGPT 中新增的草图、模板、图片批注功能，以及 API 中的 Flare 和 Sunburst 两个模型定位差异。核心内容是官方提示词指南的 8 条基本建议，并配以 21 段官方示例，涵盖照片生成、信息图、广告、标志设计、界面预览、图片编辑、透明背景提取、草图转化、物体移除及多轮修改与角色延续等常见任务，可作为实用参考手册。
文章针对新手，详细讲解如何用GPT Image 2.5承接万元商业设计订单。作者强调客户付费的核心是交付稳定性而非生成数量，并将万元视觉包拆解为品牌主视觉、电商产品图、社媒物料、UI展示图和修改服务五项报价。内容涵盖适合的客户类型、获取首单的私信话术、需求确认的12个问题、7天制作流程、提示词九段式写法、参数设置技巧，以及4条可直接使用的生产级提示词模板，教你把模糊的'高级感'翻译成可验收的具体动作，实现从生图到稳定交付的完整商业闭环。
作者分享了自己三个月迭代七个版本的 AI 作图 skill（wtt-nine-comic-imagegen）的完整拆解。核心观点是：拥有自己的作图 skill，起点不是从零写，而是拿大神的骨架、喂自己的翻车。文章从 skill 的来历讲起，分析其分层结构（触发词交付层、骨架变量池工程层、铁律与负面清单经验层），指出最值钱的是「不许什么」的负面约束。通过字体词失灵等实测案例，总结出品味翻译的三种形态：翻译成数字、动作和禁止。还提出锚点与变量分离、共享机制抽取等结构决策，以及比喻成败目录这一沉淀品味的方法，给出了今晚就能开工的实践路径。
作者提出九条原则，帮助判断 Agent Skill 是否真正有效，覆盖 Skill 生命周期三个阶段：被选中、可靠执行、经受现实检验。核心观点包括：元数据描述是触发与否的关键入口；上下文是共享预算，需渐进式加载；流程与检查点优于长篇散文；规则应解释原因以应对边缘情况；预先记录并反驳模型常见的跳过理由；确定性逻辑写成脚本代码而非依赖推理；严格限定修改范围；Skill 会随库更新和约定变化而腐化，需版本化管理；上线前必须用真实用例运行验证，从观察到的行为而非想象中调试。
作者受前苹果设计师 Anshu Chimala 启发，指出 AI 设计产出平庸的根源在于 LLM 作为下一个词元预测器、经 RLHF 对齐后天然倾向安全解。文章借鉴设计双钻模型，提出三阶段工作流：探索、确立、交付。核心技法包括：注入随机种子字符串打破思维定势、用大胆具象的提示词激发创意、三步发散法生成设计概念、引入'设计挑刺官'子智能体构建独立评审反馈闭环，以及调用图像生成工具提升视觉质感。通过多智能体协同与成本控制，可在极短轮次内产出超越常规 AI 模板的高水准设计。
作者分享了用手绘风格 Skill「hand-drawn-styles」的7号「蜡笔实拍」风格制作知识卡片的方法与经验。文章介绍了该 Skill 的安装与特点：它是一套工具无关的手绘画风提示词配方，适用于 Claude Code、Cursor 等任意 AI Agent。文章还详细讲解了知识卡片制作流程：从内容诊断、分卡规划到结构化提示词生成，并提供了一个完整的万能 SOP 提示词，包含30种3:4竖版构图库、拆分规则和文字渲染规则。最后说明如何将画风与知识卡片提示词结合，生成独树一帜的视觉效果。
本文通俗讲解 AI Agent 时代的 Skill 概念：Skill 是写给 Agent 的工作说明书，本质是以 SKILL.md 为核心的文件夹，可包含脚本、参考资料等，通过渐进式披露按需加载，节省上下文。文章对比了 Prompt、Skill、MCP 三者区别——Prompt 给模型、Skill 给 Agent、MCP 解决外部连接问题，三者互补。最后介绍了 Skill 的创建方法、获取渠道（skills.sh 等网站和 GitHub）、安全检查建议，以及 pptx、second-brain、人格蒸馏等实用 Skill 案例。
本文介绍了一套名为“BLACKGLASS ASCENDANT”的图像生成提示词系统，用于GPT Image Gen V2或Nano Banana Pro。该系统通过三个子系统（Ascendant Frame、Blackglass Lattice、Silverfall Halo）来构建具有视觉冲击力的图像，强调主体支配、材质细节和光影控制。文章详细规定了提示词的生成规则，包括主题确定、表面处理、光照逻辑、色彩方案等，并针对GPT和Nano分别给出了输出格式要求。
