content-image 是 vstorm-co/content-skills 下的一个技能，专注于为 AI 图像生成模型做提示词工程。它本身不生成图片：Claude 是文本模型，该技能产出的是可直接粘贴到 DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion 或其他图像生成工具的文本提示词。每次输出通常包含提示词正文（针对目标模型优化）、推荐模型与设置、负向提示词（模型支持时）以及可尝试的变体。
用途：当用户需要图片、插图或视觉素材，想创建或优化图像提示词，提到 DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion、Flux 等工具，或需要主视觉图、社交媒体图、博客插图、产品图时触发。
提示词结构：由四部分组成——主体（具体、可辨识的描述）、风格（引用风格库，如 editorial.md 编辑摄影、flat-illustration.md 扁平插画、3d-render.md 3D 渲染、film-still.md 电影剧照）、氛围/情绪（平静专注、活力乐观、戏剧张力、温暖亲切、极简沉思）以及技术规格（分辨率、宽高比、模型参数）。
生成流程：先读取 brand/VISUAL.md 获取品牌色板、视觉风格与语气；再确认用途、内容、情绪、参考图和目标模型；然后按用例推荐风格；组装提示词；补充负向提示词；最后提供 2-3 个变体（特写、广角、替代风格）。多图项目需保持风格、比例、色温与光线方向一致。
模型差异：DALL-E 3 使用自然语言长描述，不支持负向提示词；Midjourney 适合风格关键词，可用 --ar、--s、--q 等参数；Stable Diffusion 支持权重标记如 (detail:1.3)，负向提示词对质量很关键，采样器、步数、LoRA 与检查点都会影响结果。输出格式含提示词、模型与设置、负向提示词、变体与备注，并给出常见提示词模式（人物做某事、产品图、抽象概念、环境）。
限制：不生成实际图片，不创建 SVG（应改用 content-infographic），不设计标志或品牌标识，不编辑已有照片（应用 Photoshop、Lightroom 等）。其余如具体定价、平台支持等资料暂未提供。