Skills Plugins MCP Prompt Model 博客 我的中心

article-to-infographic

长文/测评文章 → 知识视觉笔记套图(3-5张)。自动提炼核心逻辑、规划分镜、生成高阶图像Prompt(4模块结构)。支持手写笔记/思维导图/架构图/对比矩阵四种风格。Use when: 文章转知识笔记、知识笔记图片、思维导图、视觉笔记、长文转图、知识卡片、文章可视化、article to infographic、knowledge note。Output: 中文摘要 + 纯英文生图Prompt。Pair with vectronode-image/relay-image-gen to generate final images.

DeepseekModel Curated skill Quality Excellent · 78 v1.0.0

Get

https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=aaaaqwq-agi-super-team-skills-article-to-infographic-skill-md&format=skill
Download .skill Standard format with system_prompt and model_config, ready for any agent framework
The actual content of the system_prompt field in the .skill file.
name article-to-infographic description 长文/测评文章 → 知识视觉笔记套图(3-5张)。自动提炼核心逻辑、规划分镜、生成高阶图像Prompt(4模块结构)。支持手写笔记/思维导图/架构图/对比矩阵四种风格。Use when: 文章转知识笔记、知识笔记图片、思维导图、视觉笔记、长文转图、知识卡片、文章可视化、article to infographic、knowledge note。Output: 中文摘要 + 纯英文生图Prompt。Pair with vectronode-image/relay-image-gen to generate final images. metadata {"openclaw":{"emoji":"🧠","related_skills":["vectronode-image","relay-image-gen","code-to-image"]}} author Daniel Li Article → Knowledge Visual Notes 将深度长文 / 测评 / 行业分析自动转化为 3-5 张高信息密度「视觉笔记图」的 Prompt 生成器。 核心能力 知识拆解 :提取黄金标题、对标矩阵、核心逻辑、趋势演进 分镜规划 :合理分配内容到 3-5 张图中 高阶 Prompt 生成 :每张图 4 模块英文 Prompt 风格定制 :支持手写笔记 / 思维导图 / 架构图 / 对比矩阵 触发词 知识笔记 / 文章转图 / 思维导图 / 视觉笔记 / 长文转图 / 知识卡片 / 文章可视化 / 生成笔记图 / article to infographic / knowledge note 使用方法 # 1. 从文章 Markdown 生成提示词套图 python3 ~/.openclaw/skills/article-to-infographic/scripts/plan_visual_notes.py \ --article ~/articles/my-article.md \ --style hand-written \ --count 4 \ --output ~/output/prompts/ # 2. 从纯文本输入 python3 ~/.openclaw/skills/article-to-infographic/scripts/plan_visual_notes.py \ --text " $(cat article.txt) " \ --style mixed \ --output ~/output/ # 3. 生成 Prompt 后接力生图 python3 ~/.openclaw/skills/vectronode-image/scripts/vectronode_image.py generate \ --prompt " $(cat ~/output/prompts/frame-01-prompt.txt) " \ --output ~/output/images/frame-01.png \ --size 1536x1024 参数 Flag 说明 默认 --article 文章文件路径 — --text 纯文本输入 — --style 视觉风格 (见下方) mixed --count 图片数量 3-5 4 --output 输出目录 ./visual-notes/ 四种视觉风格 风格 --style 视觉形态 手写笔记 hand-written 手机屏幕/纸张上的高密度手写图表,不同颜色笔迹 思维导图 mind-map 手绘感白板/平板思维导图,中心放射结构 架构/逻辑图 architecture 专业系统演算图,带批注和连接线 对比矩阵 comparison 高对比度参数对比表,重点标红 混合风格 mixed 自动为每张图选最优风格 分镜规划原则 图序 内容定位 风格倾向 图1 核心概念/黄金标题/定调 手写笔记/标题页 图2 核心竞争力/数据矩阵 对比矩阵/数据图表 图3 逻辑拆解/竞争分析 思维导图/双边对比 图4 趋势演进/成本分析/总结 架构图/手写红框总结 图5(可选) 金句/行动建议 手写笔记 Prompt 四模块结构 每个生成的 Prompt 严格包含: [模块1] Main Description — 环境、视角、材质、光线 [模块2] Content & Layout — 精确的文字位置、排版层级、颜色 [模块3] Context & Environment — 真实感环境细节 [模块4] Quality & Style — 画质、风格、技术关键词 详见 Prompt 模板 。 工作流示例 以 Claude Fable 5 测评文章为例: 点击展开完整工作流 # Step 1: 生成 Prompt python3 ~/.openclaw/skills/article-to-infographic/scripts/plan_visual_notes.py \ --article ~/articles/claude-fable-5-review.md \ --style mixed \ --count 4 \ --output /tmp/fable5-visual/ # 输出: /tmp/fable5-visual/ # frame-01-prompt.txt — 神话与寓言的命名隐喻 (手写笔记) # frame-02-prompt.txt — SWE-Bench Pro 80.3% 跑分矩阵 (对比矩阵) # frame-03-prompt.txt — 编程/视觉/降级 三重能力拆解 (思维导图) # frame-04-prompt.txt — 定价策略与战略判断 (架构图) # Step 2: 接力生图 for i in 01 02 03 04; do python3 ~/.openclaw/skills/vectronode-image/scripts/vectronode_image.py generate \ --prompt " $(cat /tmp/fable5-visual/frame-${i}-prompt.txt) " \ --output /tmp/fable5-visual/images/frame- ${i} .png \ --size 1536x1024 done 与图像生图 Skill 接力 文章 .md / text │ ▼ plan_visual_notes.py ──→ prompts/ (中文摘要 + 英文 Prompt) │ ├── frame-01-prompt.txt │ ├── frame-02-prompt.txt │ ├── frame-03-prompt.txt │ └── frame-04-prompt.txt │ ▼ vectronode_image.py ──→ images/ (出图) │ ├── frame-01.png │ ├── ... │ ▼ 小红书 / 公众号 / 企业内参 配图 Prompt 注意事项 必须纯英文 :Midjourney / DALL-E / gpt-image-2 对英文排版支持最好 中文文字用双引号标记 : "中文字符串" 排版指令必须精确到坐标区域 :Top-left / Center / Right column / Bottom 强制生成文字 :用 bold capital letters , READS: , TEXT MUST SAY: 等 黑色笔迹 + 红色标注 + 蓝色批注 :模拟手写笔记的多色笔迹 避免纯白背景 :用带纹理的纸张/白板/手机屏幕增加真实感 相关文档 文档 内容 Prompt 模板 完整 4 模块模板 + 各风格的变体 使用示例 MarkItDown / Fable 5 等真实案例
Keywords that activate this skill. Click one to copy it.

This skill does not provide trigger words.

The downloaded .skill package contains the following fields.
Field Description
formatFormat tag (skill/v1)
skill_idUnique skill ID
nameSkill name
versionVersion
descriptionDescription
categoryCategories (array)
trigger_wordsTrigger words
tagsTags
sourceSource
source_urlSource URL (this page)
exported_atExported at (set per download)
system_promptSystem prompt body
model_configModel config: provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesExamples
install_guideImport guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks
The same skill can be exported in different platform formats.
.skill Standard format with system_prompt and model_config, ready for any agent framework Download
.skillpro Enhanced format with scripts, tools, dependencies and hooks Download
.json Plain JSON export with system_prompt and model parameters only Download
Coze Markdown with frontmatter, for Coze platform import Download
Dify Dify DSL, import directly after creating an app Download

每日精选 Skill 推荐,免费送到你邮箱

输入邮箱,每天接收一个精选 AI Agent 技能推荐。完全免费,持续更新。

提交后我们会发送一封确认邮件,点击邮件里的链接才会开始收信。

完全免费,取消任意时间。我们不会发送垃圾邮件。