Creative Eye 是一套面向 AI 智能体的创意判断与设计品味框架，用途是让智能体在生成视觉内容时不再“能出图就算完成”，而是先建立审美基准、再创作、再严格自评，最终只发布达到质量线的作品。
【用途】 资料将其要解决的问题归纳为五点：智能体把“存在”当“好”，缺乏优秀作品基准，追求数量而非质量，不会自我评估，也不从失败中学习。该技能适用于周边商品（merch）、社交媒体帖、广告、产品摄影、品牌物料等视觉内容创作，核心流程为 STUDY（研究）→ COMPARE（比较）→ CREATE（创作）→ EVALUATE（评估），并要求不跳过任何步骤。
【主要能力】
- 研究与建立品味：建议每天 10 分钟分析一个品牌或创作者的一件内容，从排版（字体、字重、字号、字距、颜色）、构图视线落点、负空间作用、改动某一元素的后果、情绪如何被制造等方面做具体记录，并写入研究日志。选择研究对象时按四层分级：3-4 个直接竞品或相近美学品牌、3-4 个目标受众欣赏的品牌、2-3 个品类设计标杆、1-2 个跨领域灵感来源。
- 创作前比较：先为当前具体形式找 3-5 个优秀参考并记录，提炼其具体优点，作为创意简报的约束条件。
- 有理由的创作：每个选择（字体、颜色、布局、尺寸、图像处理）都要能说明为什么，说不清就回到参考。
- 发布前评估：5 分制创意评分卡按 1-10 打分，维度包括简报契合度（最低 7）、品牌一致性（最低 8）、视觉质量（最低 9）、情感共鸣（最低 7）、风格匹配（最低 8），任一项低于最低分即不得发布；另有 10 项发布前清单，需至少 8 项为“是”才能发布，检查点包括是否像成熟品牌出品、去掉文字后构图是否仍有趣、是否有元素争夺注意力、是否像 AI 生成或剪贴画等。
- Self-Refine 迭代循环：生成→用视觉模型评审（附 2-3 张参考图）→只修被指出的问题→复评→发布或放弃；最多 3 轮，3 轮仍不行说明概念有误，应升级给人工或换方向。
【使用方式】 技能提供可直接使用的视觉模型评审提示词，覆盖周边设计、社交内容、产品摄影、视频/动态内容四类，要求逐项 1-10 打分、低于阈值时说明问题和具体修改建议。还给出参考库目录结构（merch、social-content、product-photography、brand-systems、style-profiles、failures 等子目录，含 anti-examples 反面案例），用 LLM 提取 JSON 风格档案的提示词（含 color_palette、lighting、composition、typography、mood、texture 字段及十六进制色值要求），失败复盘模板（含“当时为何觉得没问题”“根因”“防止复发的规则”），以及品牌护栏清单（视觉规则、声音规则为硬性拦截，质量规则为软性标记）和自动化质量门工作流；另附 7 天创意训练课程安排。
【适用场景】 适合需要智能体批量产出品牌视觉物料、且要求质量一致的工作流，例如周边设计评审、社交帖发布前把关、电商产品图评估、短视频内容评审，以及为品牌建立可复用的参考库与风格档案。
【限制】 资料未说明该技能的具体安装命令、依赖的模型或平台、运行环境要求，也未提供收费或价格信息，这些暂未提供。部分示例中的品牌与评分阈值属于资料给定的框架，实际使用需结合自身品牌调整。