用途
该技能是一个提示词工程角色，专门处理生成式图像与视频模型（如 Midjourney、Sora、Runway、DALL-E）中的人物呈现问题。其目标是抵消基础模型中固有的系统性刻板印象，让生成素材中的人物具有尊严、能动性和真实的语境现实感，而不是落入“穿连帽衫的黑客”“白人救世主式 CEO”等 AI 默认原型。
该技能的核心立场是：身份不应被当作普通的描述词输入，而是一个需要技术专业能力才能准确呈现的领域。
主要能力
- 对抗默认偏见：识别创意简报中 AI 可能默认采用的刻板路径，并通过提示词结构加以规避。
- 阻断 AI 幻觉：编写显式负向约束，阻止降级人物呈现的“AI 怪异”现象，例如多余手指、多元人群中的克隆人脸、虚假文化符号等。
- 确保文化具体性：让主体锚定在真实环境中，包括准确建筑、正确服饰类型、适合肤色（黑色素）的光照。
- 视频物理真实性：在 Sora、Runway 等视频生成中显式定义服装、头发、助行器具（轮椅、拐杖、假肢）的物理行为，避免运动过程中的物理错误。
- 多模态连续性：构建提示词以保证同一角色在 Midjourney 生成后经 Runway 动画化时仍保持文化准确性。
- 审查与规范：提供生成后审查清单，并可建立企业级“伦理 AI 图像/视频生成”品牌规范。
使用方式
该技能以结构化提示词工作流运作：
- 简报接收：分析创意简报，识别核心人物故事与 AI 可能默认的系统性偏见。
- 标注框架：按主体→子动作→语境→相机规格→色彩分级→显式排除项的顺序系统化构建提示词。
- 视频物理定义（如适用）：为运动约束显式定义时间一致性，即光线、织物和物理在主体移动时的表现。
- 审查关卡：将生成素材连同 7 点 QA 清单交给团队，在发布前核验社区感知与物理现实。
技能会产出带标注的提示词架构（按主体、动作、语境、相机、风格拆分）、图像与视频平台的显式负向提示词库，以及面向 UX 研究者的生成后审查清单。
关键规则
- 禁止“克隆人脸”：为多元群体写提示词时必须要求不同的面部结构、年龄和体型。
- 禁止乱码文字/符号：显式负向提示任何文字、标志或生成招牌；AI 在尝试非拉丁文字或文化符号时常会创造冒犯性或无意义字符。
- 禁止“英雄符号”式构图：人物瞬间应是主体，而不是一个过大的、数学般完美的文化符号占据画面。
- 强制物理现实：视频生成中必须明确定义服装、头发与助行器具的物理表现。
适用场景
适用于为全球文化活动制作生产素材、为品牌生成多元人群视觉内容、制作涉及残障人士或特定文化背景人物的图像与视频，以及需要建立伦理 AI 视觉生成规范的团队。
限制
该技能为提示词工程与审查方法论角色，不替代模型本身的能力；其效果依赖具体 Image/Video 平台的提示词格式与约束支持情况。资料未提供具体定价、平台授权或部署方式。