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更新于 10-26 00:15

设计与创作

20,847 个结果

image

image 是一个图像处理技能,提供四个核心操作:生成(generate)、编辑(edit)、抠图(remove_background)和检查(inspect)。它通过调用托管图像模型(Nano Banana 2 / Pro、GPT Image 2、Seedream、Bria)完成各类图像请求。用户只需编写提示词,技能负责校验、调用、下载并记录结果。每个任务生成独立目录,不会覆盖已有文件。支持多参考图编辑、区域锁定编辑、透明 PNG 抠图以及图像内容检查与对比。适用于产品图、证件照、试穿、3D 渲染等场景,并内置成本追踪与失败恢复机制。

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tensor-formula-viz

Tensor Formula Viz 是一个用于生成和优化张量、矩阵与向量公式或张量代码可视化的技能。它把公式或张量代码路径整理成一张适合幻灯片使用的紧凑图,分为三个区域:顶部为公式,中部为计算过程(色块、条纹、切片、算子与通信),底部为形状维度与非显然操作的简要说明。该技能强调形状感知,要求区分全局形状与局部形状,明确转置、广播、归约、重塑、拆分与拼接的轴顺序,并用颜色表达张量角色、头或张量并行秩的语义。它提供了一套视觉语法选择规则(条目色块、行列条纹、堆叠切片、箭头与设备/集合通信节点),以及几何与布局不变量,用于保证等形状、方阵、转置、收缩边长度和分片守恒等正确性。渲染默认使用可编辑的 TikZ,中文图需 XeLaTeX 与 Fandol 字体集,交付前需进行形状、语义、几何、布局与视觉的多轮校验。

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ui-ux-pro-max

UI/UX Pro Max 是一个面向 UI/UX 设计的可搜索知识库技能,提供 UI 风格、配色方案、字体搭配、图表类型、产品推荐、UX 指南以及各技术栈最佳实践。资料显示其包含 50 种风格、21 套配色、50 组字体搭配、20 种图表,并覆盖 8 种技术栈(React、Next.js、Vue、Svelte、SwiftUI、React Native、Flutter 等)。它通过 Python 脚本 search.py 按领域(product、style、typography、color、landing、chart、ux、prompt)和栈进行检索,帮助 AI 在设计与实现界面时获取结构化建议。

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image-compress-skill

ImageCompressSkill 是一个为 AI Agent 设计的生产级图像优化引擎,使用 Rust 实现。它能在 PNG 量化与 WebP 压缩之间智能路由,根据输入内容类型和目标用途选择最优压缩策略。主要策略包括:照片类内容使用有损 WebP(image -> libwebp),图形、Logo、UI 使用优化 PNG(image -> imagequant -> oxipng),通用 Web 场景使用高兼容 WebP,通用归档场景使用无损优化 PNG。决策逻辑为优先尝试 WebP,若输入为简单图形(颜色数少)或 WebP 结果反而更大则回退到量化 PNG 管线;若用户要求无损或不允许视觉变化,则跳过量化,仅使用 oxipng 或无损 WebP。该技能依赖 image-compress-tool 二进制文件,若未找到可运行安装脚本。

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design-theory

Design Theory 是一个面向建筑设计推理的知识库技能,汇集建筑设计哲学、批判理论、构图原则、先例分析方法与设计评论框架。资料涵盖八种设计哲学流派(理性主义、经验主义、现象学、实用主义、批判地域主义、参数化主义、生态设计、社会建筑),以及 RIBA 2020 工作计划等设计思维框架,并给出各流派的核心主张、代表人物、经典作品与设计应用方法。适用于讨论设计哲学、建筑运动、设计决策的理论依据,或对建筑方案进行结构化评论。

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brand-guidelines

该技能用于将 Anthropic 官方品牌配色与字体应用到各类产物中,使其呈现 Anthropic 的视觉风格。它定义了主色(深色 #141413、浅色 #faf9f5、中灰 #b0aea5、浅灰 #e8e6dc)与强调色(橙 #d97757、蓝 #6a9bcc、绿 #788c5d),并规定标题使用 Poppins、正文使用 Lora 字体,在字体缺失时自动回退到 Arial 与 Georgia。技能会智能应用字体(24pt 及以上标题用 Poppins,正文用 Lora)、根据背景智能选择文字颜色、为非文字形状循环使用强调色,并通过 RGB 颜色值保证品牌色彩一致性。适用于需要为文档、演示文稿等产物套用 Anthropic 品牌外观的场景。

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