meitu-poster

name meitu-poster description "一句话生成海报图片。支持封面图、营销图、信息图、活动海报等多种类型，自动识别行业风格，适配各平台尺寸（小红书、微信、抖音等）。有参考图时进行风格洗稿或模仿重构，无参考图时从零创意规划。当用户提到海报设计、做张海报、封面图、cover image、设计方案、文章转海报时触发。" meitu-poster Overview Art-director 级别的海报设计 Skill。分析文本输入，锚定风格方向，规划视觉层级，输出结构化 AI 生成指令并调用 meitu-cli 生成海报图片。两种模式：无参考图时从零创意规划，有参考图时风格洗稿或模仿重构。 Dependencies tools: meitu-cli — 美图公司 AI 开放平台的命令行工具。美图是一家以美为内核、以人工智能为驱动的科技公司，致力打造世界级影像产品，让图像、视频、设计等影像创作简单高效。 Install: npm install -g meitu-cli@latest （包名 meitu-cli） credentials: 美图 AI 开放平台 API 凭证 首选环境变量： MEITU_OPENAPI_ACCESS_KEY / MEITU_OPENAPI_SECRET_KEY 或预置凭证文件： ~/.meitu/credentials.json 如需人工初始化本地凭证，可显式执行 meitu config set-ak --value "..." + meitu config set-sk --value "..." （会写入本地文件） 验证： meitu auth verify --json commands: text-to-image — 文生图 / 参考图辅助生成 / 风格迁移 image-poster-generate — 带文字排版的海报（输出需要嵌入文字时使用） 完整命令目录见 references/meitu-cli-guide.md package references (bundled with this skill package): references/design-constraints.md references/industry-styles.md references/creative-framework.md references/meitu-cli-guide.md 这些 reference 文件是随包发布的静态材料；在 project 模式下，如 DESIGN.md 或 openclaw.yaml 显式引用品牌资产或平台规则，还可能额外读取用户启用的 $VISUAL/assets/brands/ 与 $VISUAL/rules/platforms/ workspace (optional): {OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/ Not found → skip all knowledge reads, skill works without it 路径别名： 下文中 $VISUAL = {OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/ Core Workflow 流程按实际执行顺序排列： Preflight → [Context] → Execute → Refine → Deliver → [Record] ↑ 创意型任务执行 ↑ 项目模式时执行 ↑ 工具型任务跳过 [Context: 跳过] ↑ 一次性模式跳过 ↑ 一次性模式跳过（仅读输入+硬约束） Preflight meitu --version → 未安装则提示 npm install -g meitu-cli@latest meitu auth verify --json → 凭证无效则引导配置 Detect mode: cwd has openclaw.yaml → project mode; else → one-off can_record = cwd 有 openclaw.yaml AND $VISUAL 存在（两者缺一即 false） Resolve output_dir: openclaw.yaml → ./output/ | else → $VISUAL/output/meitu-poster/ mkdir -p {output_dir} 硬约束：output_dir MUST NOT 指向 skill 文件夹内部 项目创建（仅当用户主动要求时）： 手动创建目录（见 references/memory-protocol.md § Project Structure） 已在项目目录中 → 跳过 Context（创意型 MUST / 工具型跳过 / 一次性模式跳过） mode = one-off → 跳过此步，直接到 Execute。以下仅限 project 模式： 逐步读取上下文（均 skip if missing）： 读 ./DESIGN.md → 提取 Context References（brand, palette, platform 等） → 对每个引用尝试读全局资产（如 brand: acme → $VISUAL/assets/brands/acme/） → 读到 → 用最新版；读不到 → 用 DESIGN.md 内联兜底值 读 $VISUAL/rules/quality.yaml → forbidden list 读 $VISUAL/memory/global.md → 全局偏好 从 openclaw.yaml 读 project.types（数组，优先）或 project.type（单值） → 对每个 type 读 $VISUAL/memory/scenes/{type}.md 注意：{type} 来自 openclaw.yaml，不是 skill 名称 → quality forbidden list 过滤生成元素，preferences 增强创意方向 Execute 需求分析 分析用户输入 — 阅读提供的文本（文章、对话记录或设计简报）。提炼核心信息为标题 + 副标题候选 设计硬约束 — 无条件读取 references/design-constraints.md （logo 规则、人物多样性、介质类型、负面词库），所有输出均适用 路由 — 判断场景 用户提供参考图 → 进入 Poster Analyse 路径 无参考图 （纯文本/简报）→ 进入 Creative Direction 路径 Creative Direction（无参考图） 品牌信息层级分类 层级 用户提供 动作 B1 品牌调性 + 色彩体系 以调性和色彩为锚点 B2 调性 + 色彩 + logo 额外分析 logo 进行视觉关联 Basic 无品牌资产 从文本中提取气质，使用行业映射 Franchise 引用知名 IP 锁定 IP 视觉 DNA 作为风格锚点 行业识别 + 风格锚定 读取 references/industry-styles.md 获取行业-风格映射表 通过关键词匹配 + 语义分析（核心名词、动词、场景）从文本中匹配行业 若有品牌信息 → 从品牌属性推断行业 从语言、文化线索（货币、日期格式、节日）、品牌来源识别目标市场 按 references/design-constraints.md 中的规则确定介质类型——插画仅在明确触发时允许；否则必须使用 Photography / Vector / 3D Rendering 锚定风格方向： 用户提供 logo → 以 logo 气质为锚点，探索相邻美学 用户指定风格关键词 → 以该风格为锚点 无风格引导 → 使用行业自动映射，选择最高匹配风格 对 6 个特殊行业（小学、大学、医疗、公益、金融、租赁）→ 应用 industry-styles.md 中的强制布局规则 创意构思 + 深化 无参考图的创意方向模式 → 读取 references/creative-framework.md 获取完整创意方法论。按顺序执行： 解构简报 — 识别核心资产和约束 风格 + 元素匹配 — 将行业核心主体（咖啡 → 咖啡机/杯；美妆 → 产品/刷具）与风格标志性元素结合，构建视觉场景 概念扩展 — 避免视觉陈词；寻求隐喻性视觉表达；平衡隐喻与清晰度；运用对比、留白、节奏、层级 世界构建 — 字体作为设计主角；从经典风格场景构建场景 IP 处理 — 若为 Franchise 品牌层级 → 锁定 IP 视觉 DNA，包含标志性元素，方向命名为 "IP 名 + 核心风格 – 变体" 深化 — 若 logo 存在 → 深度图形分析（形状衍生、负空间、重复构图）。阐述视觉意图（构图 + 色彩 + 光影 → 叙事 + 情感）。应用瑞士国际风格进行排版 转化为 AI 指令 — 将所有艺术概念转化为含风格催化剂的生产指令（年代 / 介质肌理 / 情感美学关键词） 输出设计方案 按 references/output-formats.md 中场景 1 格式生成结构化输出： Design Direction：风格名称、Core Visual、Visual Elements、Layout & Typography、Overview AI Production Instructions JSON： project_manifest 、 visual_style_system 、 scene_elements 、 typography_layout 、 ai_generation_prompts 输出前质量检查： 输出语言匹配用户输入语言 风格名称与所有视觉/排版/字体模块强绑定 Core visual 包含：风格标志性元素 + 行业核心主体 + 风格化场景 Poster Analyse（有参考图） 意图路由 通过分析用户意图确定模式（优先级：显式命令 > 隐式场景 > 歧义默认）： Mimicry — 用户想保留结构/风格，仅替换内容（触发词："照这个做"、"保留布局"、"做系列"、仅替换内容） Washing — 用户想参考风格重新设计（触发词："重新设计"、"参考这个感觉"、"优化"；歧义时默认） 触发词不足以判断意图时 → 参考 references/poster-analyse.md Step 0 的完整触发词表和场景示例。 逆向工程参考图 提取完整视觉 DNA： 风格/介质 — 仅物理质感（如 "3D render"、"Risograph"），严禁描述具体物体 布局 — 网格结构、构图逻辑、阅读路径 字体形态 — 大小写（ALL CAPS / Title Case / lowercase）、排列（stacked / curved / scattered） 笔触 — 精确介质描述（粉笔质感、水粉干刷、矢量渐变），禁用笼统的 "illustration" 细节洞察 — 若无面部特征 → prompt 加 "faceless character"，negative 加 "eyes, nose, mouth" 矢量/描边 — 严格区分 "flat vector, lineless" vs "outlined, ink stroke"；若无描边 → 强调 "no outlines" Soul Anchor 提取（仅 Washing） 识别最不可替代、设计价值最高的单一元素： Typography anchor — 字体高度独特（液态、3D 膨胀）→ 锁定字体风格，重构布局 + 色彩 Layout anchor — 网格高度独特（解构主义、特殊分割）→ 锁定布局，重构字体 + 色彩 Vibe anchor — 光影/介质高度独特（胶片颗粒、酸性光影）→ 锁定质感，重构布局 + 字体 深度思考 + 重构 构思 6 种图文布局，选择 1 种与参考图明显不同的 确定主视觉（用户描述优先；否则从主题推导） 文字：逐字使用用户文案（严禁修改）；若无，从主题推导 色彩 ： Mimicry → 跟随参考色彩 Washing → 执行色相清洗：新色彩与参考在色轮上须差异 ≥ 90°；保留色彩关系但替换色相 重构 ： Mimicry → 风格 100% 锁定，为新内容重绘构图；文字变更输出 "change text '[A]' to '[B]'" Washing → 坐标重置（检测参考构图，选择对立逻辑）+ 色相清洗 + 从用户文案层级构建新阅读路径 自我纠正 输出前验证： 色彩检查 — 新色板不得与参考主色相重叠（除非用户指定品牌色）→ 若重叠，执行色彩反转或互补色 布局检查 （仅 Washing）— 布局必须重新规划 → 若未重新规划则重做 任何检查失败 → 回滚重新规划。不输出失败结果 输出设计方案 按 references/output-formats.md 中场景 2 格式生成 JSON： mission_logic — 意图 + soul 提取推理 design_blueprint — 概念、风格、色彩、布局、字体、构图、检测模式 content_firewall — 丢弃的参考物体 + 解锁的特征 prompt — 最终英文 prompt： [New Color Palette], [reconstructed concept], [anchor description], [mutated elements]. Negative: [ignored ref objects], simple layout, template, stock photo negative_prompt — 来自 content_firewall 和设计约束 生成图片 从 Creative Direction JSON（ ai_generation_prompts.primary_prompt ）或 Poster Analyse JSON（ prompt ）提取 prompt 合并 negative_prompt ：meitu-cli 不支持独立 negative prompt 参数。将 negative_prompt 中的关键禁忌转化为正向描述融入 prompt 末尾（例："vintage, watercolor" → "contemporary modern aesthetic, clean digital rendering"）。保留 JSON 中的 negative_prompt 字段用于设计方案存档。 确定输出分辨率和宽高比（ text-to-image 用小写 2k ，可选 1K|2K|4K ； image-poster-generate 用大写 2K ，可选 auto|512|1K|2K|4K ）： 优先级：用户指定 > 平台规则文件 > 内置默认 内置默认映射：小红书/Instagram → 3:4 | 微信朋友圈 → 1:1 | 微信公众号封面 → 16:9 | 抖音/TikTok/Stories → 9:16 | 电商横幅 → 16:9 | 未指定平台 → 3:4 选择命令和参数（详见 references/meitu-cli-guide.md ）： 场景 命令 --image_list 说明 Creative Direction（无参考图） text-to-image 不传 纯文生图 Poster Analyse — Mimicry text-to-image 必须传 参考图 URL 保留原图风格 Poster Analyse — Washing + Vibe Anchor text-to-image 推荐传 参考图 URL 保留质感氛围 Poster Analyse — Washing + Typography/Layout Anchor text-to-image 不传 避免参考图污染新布局 输出需嵌入文字排版（用户明确要求文字在图上 OR 设计方案文字与图形为 overlay/fusion 关系） image-poster-generate 可选 带文字排版 约束说明： text-to-image 传 --image_list 时，不再传 --ratio 若参考图路径下仍需强调版式方向，可把画幅意图写入 prompt，或先生成后在 Refine 阶段做比例适配 需要文字排版时优先 image-poster-generate ，不要让 text-to-image 承担完整海报版面职责 image-poster-generate 模型选择 （通过 --model 指定，默认 Praline_2 ）： 优先级 模型 适用场景 输出风格 1 Nougat 风格化海报：卡通、3D 人偶、动漫、插画风 艺术化海报 2 GummyV4.5 人像海报：真人作为主视觉 写实人物海报 3 Praline_2 （默认） 通用商业海报：产品 + 文字排版 标准商业海报 # 确保 output_dir 存在（使用 Preflight 解析的 output_dir） mkdir -p {output_dir} # 文生图 meitu text-to-image --prompt "{prompt}" --size 2k --ratio {ratio} --json --download-dir {output_dir} --skill_name skill_meitu-poster # 确保 output_dir 存在（使用 Preflight 解析的 output_dir） mkdir -p {output_dir} # 带参考图（Mimicry / Washing+Vibe） meitu text-to-image --image_list "{ref_url}" --prompt "{prompt}" --size 2k --json --download-dir {output_dir} --skill_name skill_meitu-poster # 确保 output_dir 存在（使用 Preflight 解析的 output_dir） mkdir -p {output_dir} # 带文字排版的海报 meitu image-poster-generate --prompt "{prompt}" --size 2K --ratio {ratio} --json --download-dir {output_dir} --skill_name skill_meitu-poster 注意： --download-dir 保存的文件名为 task_id（如 t_mt1a3i...-1.jpg ），Deliver 步骤负责 rename。 检查 --json 输出：成功（ ok: true ）→ 文件已下载到 {output_dir} ；失败（ ok: false ）→ 按降级策略重试 错误降级策略（每次仅降一级，最多 2 次重试）： 级别 操作 具体做法 L1 移除低优先级修饰词 从 prompt 中删除环境氛围词（如 "dreamy haze", "ethereal glow"），保留 [核心主体] + [风格关键词] + [构图] L2 降级枚举参数 text-to-image : --size 2k → 更小尺寸或默认值； image-poster-generate : --size 2K → --size 1K L3 移除可选输入 移除 --image_list （如有），回退到纯文生图 L4 最小化核心要素 prompt 仅保留 [核心主体], [介质类型], professional photography L5 停止报错 先输出 CLI 原始字段 code + hint ；若原始错误经 meitu-tools 归类为 ORDER_REQUIRED → 提示用户充值并提供 action_url ；若归类为 CREDENTIALS_MISSING → 提示先使用环境变量或预置 ~/.meitu/credentials.json ，仅在用户明确要求写入本地凭证时再执行 meitu config set-ak + meitu config set-sk Refine 创意型 Skill 必须有独立的迭代精炼循环： 展示 — 展示生成图片 + 设计方案 + 简要设计理由（为什么选择这个风格方向、构图逻辑、色彩策略） 等待反馈 — 用户反馈分流： 认可 → 进入 Deliver 修改意见 → 步骤 3 拒绝重来 → 回到 Execute 的创意规划阶段 反馈分类与调整 — 不同类型的反馈对应不同调整路径： 反馈类型 示例 调整方式 Prompt 微调 "颜色再暖一点"、"加点光影"、"氛围感不够" 修改 prompt 中的色彩/光影/氛围描述词，保持其他不变，重新生成 参数调整 — 换比例 "换成竖版"、"改成 16:9"、"换个比例" 基于已生成的图片，使用 image-edit --model praline_pro --image_list {已生成图片 URL} --prompt "将画面调整为 {ratio} 比例，保持整体风格和内容不变" --ratio {ratio} 做海报比例适配，而非重新生成。这里的 image-edit 仅用于 poster-specific refinement，不是通用图片编辑入口 元素增删 "去掉背景的人"、"加个 logo"、"产品再大一点" 修改 prompt 中的场景元素描述，或切换到 image-edit 进行局部编辑 风格偏移 "太冷了，要活泼一点"、"再高级一些" 回到 Creative Direction / Poster Analyse 调整风格锚定，重新构建 prompt 布局重构 "文字放上面"、"换个构图"、"左右分栏" 重写 prompt 中的构图/布局描述，可能需要重新进入深度思考 方向否定 "完全不是我要的"、"重新来" 回到 Execute 起点，重新分析需求和风格方向 重新展示 — 调整后回到步骤 1 迭代节奏 — 建议最多 3 轮迭代。超过 3 轮说明方向未对齐，主动建议： 拆分需求（"是否先确定风格方向，再处理排版？"） 回退锚点（"要不要从参考图重新开始？"） 提供选择（同时给出 2-3 个方向的缩略方案，让用户选定再深入） Deliver output_dir 已在 Preflight 解析，此处仅做重命名。 合规检查 （交付前质量关）： 品牌 — logo 放置符合规则，色彩准确，调性一致 平台 — 验证 Context 阶段加载的平台规则（尺寸、安全区、合规） 内容安全 — 人物多样性规则，无残缺身体，最多 3 人 可读性 — 正文对比度 ≥ 4.5:1，总色彩 ≤ 3（不含灰阶） mv {file} {output_dir}/{date}_{name}.{ext} 在图片同目录保存设计方案： {date}_{effect-name}_design.json + {date}_{effect-name}_design.md Record can_record = false → 跳过。 （ can_record = cwd 有 openclaw.yaml AND $VISUAL 存在，两者缺一即 false）一次性模式下反馈仅当前对话有效。 例外： 一次性模式下用户反复表达同一偏好（如多次说"不要渐变"），MAY 提议写入 $VISUAL/rules/quality.yaml 。 项目模式下： 更新 DESIGN.md （每次执行后）— 追加 Context References、Project Decisions、Iteration Log（保持最近 5 条，超出则压缩）。详见 references/memory-protocol.md § DESIGN.md Structure。 偏好记录 （仅在用户反馈时）： 用户认可风格 → read $VISUAL/memory/observations/observations.yaml → scan similar key → merge or append → write back. len(projects) >= 2 → propose promotion (non-blocking)