用途：把零散描述结构化为设计美观、信息清晰的图片，覆盖四类高频场景——小红书封面（3:4）、PPT 配图（16:9）、图表绘制（流程图、架构图、热力图、思维导图等 12 种子类型，比例自适应）、文章逻辑图（16:9）。
主要能力：内置 12 种视觉风格（minimal、blueprint、notion、sketch-notes、corporate、dark-atmospheric、bold-editorial、editorial-infographic、xhs-vibrant、chinese-elegance、watercolor、scientific），并按图片类型给出默认风格与备选，支持自动风格推荐。底层调用 LabNana gpt-image-2，输出高质量 PNG，单张约 10–30 秒。
使用方式：工作流为五步，其中类型识别、内容完整性检查、风格选择、提示词模式四个节点必须经 AskUserQuestion 显式确认。提示词由类型说明、风格指令、用户内容、通用约束四块拼装，写入 /tmp/space-image-studio-prompt.txt。生成命令示例： SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/space-image-studio" source "$SKILL_DIR/.labnana.env" python3 "$SKILL_DIR/scripts/generate_image.py" --provider labnana --prompt "$(cat /tmp/space-image-studio-prompt.txt)" --output "{output_path}" --aspect-ratio "{aspect}" --resolution "2K" 输出目录为 ~/Documents/GitHub/obsidian/09 image/space-image-studio/{YYYY-MM-DD}/，文件名 {type}-{slug}-{HHMMSS}.png。
适用场景：中文内容创作、演示配图、结构化图表与长文可视化。
限制：图表节点超过 12 个建议拆图；敏感人物用风格化替代；API key 存于 .labnana.env，禁止泄漏；脚本内置 3 次重试，失败时给出提示词路径供人工调整。具体收费与价格暂未提供。