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Gpt Image Expert
ASecurity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。
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- Added September 8, 2026
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Security analysis
100/100npx -y skills add infometa/workbuddyskills --skill gpt-image-expert --agent claude-codeAre you the author of Gpt Image Expert?
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/infometa-gpt-image-expert)---
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: 1.0.0
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"
- "赛博朋克"
- "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`
- `kind`(可选,string):资源类型 `image`
- `cursor`(可选,string):分页游标
### `upload_media_from_path`
- `path`(必填,string):用户授权的本地文件绝对路径
- `kind`(可选,string):资源类型 `image`
### `generate_image`
- `model`(必填,object):来自 `list_models(kind="image")` 的模型引用
- `prompt`(必填,string):描述主体、构图、风格、光线与文字
- `count`(可选,integer):候选数量(默认 1)
- `size`(可选,string):像素尺寸(仅用支持的枚举值)
- `ratio`(可选,string):画幅(仅用支持的枚举值)
- `referenceMediaIds`(可选,array):通过 `upload_media_from_path` 得到的 mediaId 列表
### `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。
## 调用流程
1. get_user_info 检查余额。
2. list_models(kind=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 referenceMediaIds;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
## 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
- 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:保留可安全展示的 errorCode / errorCategory / retryable。
- 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(kind="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 `count: 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(kind="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:错误码 + 错误分类 + 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
Attribution
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