用途：把 logo、应用图标、favicon、OG 图、插画、启动图、图标包、透明标识等软件资产需求，视为“路由 + 后处理”问题而非单纯提示词工程，产出可交付的生产级资产。
核心原则：先调用 asset_capabilities() 了解当前环境可用能力；用户可能没有图像模型 API 密钥，插件也必须可用，因此优先呈现零密钥与免费路径（如 Cloudflare Workers AI、NVIDIA NIM、HF Inference、Stable Horde、Pollinations、本地 ComfyUI；AI Studio 网页版可免费交互生成）。
三种执行模式：1) inline_svg：零密钥，由宿主 LLM 写 SVG，服务器返回 svg_brief 后需在回复中输出 <svg>，再调用 asset_save_inline_svg({ svg, asset_type }) 落盘，适用 logo、favicon、图标包等平面几何图形，不适用插画和照片写实。2) external_prompt_only：零密钥，服务器给出改写后的提示词和粘贴目标链接，用户自行生成后调用 asset_ingest_external 做抠图、矢量化和校验。3) api：需至少一个提供方密钥，服务器直接调用、抠图、矢量化、导出并校验，返回含各变体路径的 AssetBundle。
管线：分类 asset_type → 解析品牌包 → 计算参数 → 路由主/备模型与后处理 → 改写为对应方言提示词 → 生成 → 校验 → 抠图 → 矢量化 → 放大 → 平台导出 → 最终校验 → 内容寻址缓存。
模型路由与方言：不同提供方提示词写法不同，例如 OpenAI 用散文句式且 gpt-image-2 不支持透明背景，Imagen/Gemini 不要索取透明（否则出现棋盘格），SD 用标签串并保留 negative_prompt，Flux 不支持负向提示，Midjourney 仅能通过外部粘贴模式使用。文字渲染能力随模型而异，长文本应改用合成 SVG 字体。
品牌包可注入调色板、风格参考、LoRA、Midjourney sref、Recraft style_id、禁用项和规范标识，可用 asset_brand_bundle_parse 归一化。
校验分三级：Tier-0 确定性检查（尺寸、透明度、棋盘格、安全区、体积），Tier-1 指标检查（调色板 ΔE2000、OCR 编辑距离、对比度），Tier-2 VLM 评判（默认未接入）。
限制：部分工具与模式需密钥或环境支持；VLM 评判默认未启用；Midjourney 无官方 API；具体价格、额度等以上游为准，资料未完整提供。