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更新于 11-06 00:14

设计与创作

22,135 个结果

sgc-professional-portrait

专业形象照精修技能:将单张人物照片处理为精致、可信的职业形象照,重点在于保持本人身份不变。提供克制的皮肤修饰、面部曝光提亮与整体质感清理,可按需去除帽子、修复杂发或替换背景;遇到“变化不明显”“只提亮面部”等迭代反馈时做精准调整,并生成前后对比。适用于日常照转职业头像、证件/简历形象照优化等场景。身份保真优先于美化,不擅自改变脸型、五官、表情、服装与构图。

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lov-image-creator

造图师(Image Maker)是一个按用途生成图像、制作可编辑图文布局或整理图像提示词的技能。它通过自然语言请求触发,可区分生成图、编辑已有图、含排版的设计稿与仅提示词等不同需求,并在执行后回读文件核对构图、文字、参考一致性、尺寸和透明度,再将结果保存到指定位置或项目 output。支持明确输入与结果回读,适合需要图像创作与图文排版辅助的场景。

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lov-motivational-media-creator-claude-version

该技能用于制作2–6分钟励志短片:围绕真实人物或团队“倒下—起来”的经历,先选片型与节拍、写旁白、排时间线,再用参考片实测节奏区间体检时间线与成片。它基于8条参考视频逐片测量切点、响度、语音覆盖与纯音乐段,提供可复跑的测量与体检脚本,并支持按用户长期偏好记录片型、画幅、交付响度与旁白音色。适用于“做励志短片”“按参考片节奏排结构并体检成片”等场景;渲染需交给外部执行器,未清权素材成片最高到review状态。

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linyuebanzi-knowledge-card

该技能用于将任意学科知识点制作成竖版(9:16)知识卡片,面向豆包工作等自带生图能力的 Agent 平台,无需配置 API Key。用户只需输入知识点名称(如“声现象”“勾股定理”“光合作用”),技能会自动推断学科、年级与章节,拆解 3-5 个核心子概念,生成提纲供确认,再按莫兰迪低饱和色卡构建提示词并调用平台内置生图能力出图。流程包含提示词层学科准确性自检与成图视觉复核两道防线,支持一句话修改、勘误回流与批量生成。

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brand-guidelines

该技能用于将 Anthropic 官方品牌色彩与字体应用到任何可从 Anthropic 视觉风格中受益的产物上,适用于需要品牌一致性的场景。它提供官方品牌识别与样式资源,包括主色、强调色与字体规范:主色为深色 #141413、浅色 #faf9f5、中灰 #b0aea5、浅灰 #e8e6dc;强调色为橙色 #d97757、蓝色 #6a9bcc、绿色 #788c5d。字体方面,标题使用 Poppins(回退 Arial),正文使用 Lora(回退 Georgia)。功能包括智能字体应用(对 24pt 及以上标题应用 Poppins,正文应用 Lora,自定义字体不可用时自动回退,保持跨系统可读性)、文本样式与基于背景的智能配色、以及非文本形状使用强调色并循环橙色、蓝色、绿色。技术上使用系统已安装字体,无需安装,建议预先安装 Poppins 与 Lora 以获得最佳效果;颜色通过 python-pptx 的 RGBColor 类以 RGB 值精确应用,保持跨系统颜色保真。关键词:品牌、企业识别、视觉识别、后处理、样式、品牌色、排版、Anthropic 品牌、视觉格式、视觉设计。具体安装方式与使用步骤暂未提供。

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canvas-design

canvas-design 是一个用于创作视觉艺术的设计技能,最终输出为 .png 或 .pdf 文档,并附带设计哲学说明文件。它适用于用户提出制作海报、艺术作品等需求时使用。该技能的工作流程分为两步:先创建一个设计哲学(美学运动)并以 .md 文件输出,再将该哲学在画布上以视觉方式表达,生成 .pdf 或 .png 文件。设计理念强调视觉表达、空间沟通、艺术诠释和极简文字,要求作品呈现为精心打磨、反复推敲、出自顶尖水平的匠心之作。最终产物以单页高视觉化设计为主,除非用户要求更多页数;通常使用重复图案和规整形状,并将文字作为视觉元素而非段落。画布创作需使用 ./canvas-fonts 目录中的字体,并确保所有元素在画布边界内,留有适当边距,不重叠、不越界。

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prepare-app-icons

prepare-app-icons 是一个把现有应用图标或 Logo 转换为多平台图标资源的技能。它不会从零设计新品牌标识,而是围绕已有美术素材生成 Apple 应用图标、Android 自适应启动图标以及网页 favicon 等平台所需的导出文件。该技能强调保留原有图形的身份特征、比例、颜色与有意的细节,并针对不同平台分别合成图层、留白与尺寸。使用时会先确认素材来源与目标平台,检查现有 Xcode 图标目录、Android 资源、Web manifest 与框架图标配置,复用已有的命名与集成约定。导出前需查阅各平台官方指引,记录检查日期与来源。导出工具负责确定性的尺寸缩放、框架、alpha 合成与格式转换,会保留源文件与可编辑矢量。它还可通过辅助工具处理 iOS/iPadOS PNG 目录、Apple 前景交接层、Android 资源、favicon、触摸图标及可选的 PWA/Play 资源,并输出资源报告与预览图。该技能不负责依据最新指引验证外形,几何合规不等于品牌质量或系统原生渲染效果。

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tgw-image

TGW Image 是一个基于本机系统 imagegen CLI 调用 gpt-image-2 生成位图图片资产的生图 Skill,作为 TGW 的 Image 生图执行入口。它主要负责把用户的画面需求整理成结构化提示词,并通过本机脚本生成 PNG、JPG、WebP 等位图图片。该 Skill 会在首次使用时检查 API 环境,缺少 OPENAI_API_KEY 时停止并给出配置引导,不进行假装生成。配置方面,真实 API Key 只允许来自当前 shell 环境、macOS Keychain 或用户临时输入,不会写入项目文件、仓库、日志或命令历史。用户可通过 /TGW-image-init 明确配置,把 Key 写入 macOS Keychain,并将 OPENAI_BASE_URL 规范为 OpenAI 兼容的 /v1 地址。生成物默认输出到运行项目的 tgw-exports/imagegen/ 目录。生成完成后会进行文件存在、类型、大小、尺寸和视觉检查的验收,并报告保存路径与实际情况。该 Skill 主要用于插画、海报、封面、产品图、社媒图、概念视觉和视觉草图等位图生成场景,不处理 SVG、HTML/CSS/canvas 绘图、Logo 定稿、图表代码等可编辑矢量任务,也不负责已有图片编辑、透明背景或复杂抠图,这些情况会转回系统 imagegen Skill 的对应流程。

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appstore-assets

appstore-assets 是一个用于生成 App Store 素材的技能:可从应用代码库或落地页出发,为 iPhone、iPad 和 Mac 生成上传所需的 App Store 截图,以及可选的创意素材(头部/搜索图),也可以对已有素材集重新渲染。素材由无头 Chrome 从 HTML 渲染,并按 Apple 规范校验。核心原则是只展示已发布应用真实具备的功能,不虚构 UI、功能或宣传语。技能提供从分支选择、信息发现、规范刷新、方案审批、构建、渲染校验、评审到交付的完整流程,并要求在各步骤输出完成报告与最终结果。它不适用于撰写商店文案、审核审查、应用图标、预览视频或 Google Play 素材。

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animated-diagram

animated-diagram 是一个将系统设计主题转化为动画图表的技能:用户只需用小型 JSON 描述节点(按网格单元格放置)、带编号的步骤和分组,渲染器便自动完成布局、布局校验,并输出无缝循环 GIF、MP4 与静态 PNG,以及校验结果文件。箭头会沿步骤方向移动,图标也会呈现相应动效。用户无需编写坐标。每次渲染前需先配置主题(支持预设、品牌色、从图片取色),主题须通过对比度等规则校验。依赖 Node ≥ 22、Google Chrome 和 ffmpeg,需先执行 npm install 安装依赖;可用锁目录限制同时只运行一个 Chrome 渲染。适合制作技术文档、架构讲解、博客配图等系统设计示意动画。

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