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name wechat-cover version 1.3.0 description 公众号爆款封面AI设计工具。基于全网每日收录的10w+文章数据，获取同赛道爆款封面视觉元素，通过AI分析总结高转化视觉规律，生成贴合文章内容、符合平台流量审美的封面设计方案。当用户设计公众号封面、生成封面方案、查询爆款封面规律时使用。触发词：公众号封面、封面设计、爆款封面、封面方案、封面生图。 公众号封面图制作 📋 概述 基于全网每日收录的爆款文章数据，获取同赛道爆款封面的视觉元素，通过AI分析总结高转化视觉规律，生成贴合文章内容、符合平台流量审美的封面设计方案（含案例+生图提示词）。仅在主Agent中执行，不派发给子Agent。 🎯 触发规则 场景 处理方式 用户提供内容主题/赛道 执行任务流程 用户要求生成封面方案 执行任务流程 用户上传文案或图片要求分析 执行任务流程 用户询问技能功能/用法 仅介绍技能 用户未提供明确创作主题 仅介绍技能 📝 术语规范 统一使用"爆款封面"，禁止使用：爆炸封面→爆款封面、爆炸数据→爆款数据、抓取数据→获取/查询数据、抓取封面→获取封面。 🔒 数据来源 所有爆款数据必须来自接口，禁止联网搜索、使用其他数据源或脑补数据。数据不足时明确告知用户。 🔑 鉴权 获取 API Key 请前往 红狐hub 获取API KEY 配置 API Key 方案1: 以OpenClaw为例，将REDFOX_API_KEY添加到~/.openclaw/openclaw.json中： { "env" : { "REDFOX_API_KEY" : "ak_xxxx..." } } 方案2: 终端配置 export REDFOX_API_KEY= "ak_xxxx..." ⚙️ 前置准备 依赖： requests （ pip install requests ） 凭证：环境变量 REDFOX_API_KEY （详见鉴权章节） 数据范围：仅含昨天至30天前的数据，默认查询近30天 🔄 操作流程 步骤1：意图解析 结构化解析用户需求，提取4个维度： 维度 说明 示例 内容主题 优先领域词 护肤、穿搭、美食、职场 内容类型 内容形式 干货、测评、种草、教程 风格偏好 视觉/调性 专业、吸引点击、情绪、极简 核心关键词 搜索关键词 秋冬、美白、护肤、干皮 提取2-5个核心关键词（逗号分隔），优先细分领域词，结合风格偏好补充场景词。 步骤2：爆款数据查询 # 有赛道关键词 python3 scripts/fetch_explosive_covers.py --keyword <关键词1,关键词2,关键词3> # 无赛道关键词 python3 scripts/fetch_explosive_covers.py --keyword "" 最多5个关键词，总长度≤200字符 关键词整体一次传入接口，不做拆分循环调用 时间参数默认不传（接口自行决定默认范围）；用户指定"近N天"时 startDate = 今天 - (N-1)天 步骤3：智能匹配筛选 数据量 处理 ≥20条 直接使用 <20条 扩展关键词（如：美白→美白、护肤、美白祛斑），重新查询，合并数据 筛选规则：按阅读数从高到低排序，取前20条。关键词扩展最多1-2次，每次2-3个相似词。 步骤4：AI图像分析与特征提取 解析脚本返回的JSON数据（含 articles 文章数组，以及 latestHotArticles 、 hotTopics 、 relatedSearches 辅助数据） 提取 imageUrl 字段合并为封面候选池—— 直接使用原始值，不做任何修改 （新接口字段名为 imageUrl ，旧接口为 coverUrl ，脚本已做兑容） 按互动量从高到低取前20条 逐张分析封面图 （使用原生图片理解能力，直接访问 imageUrl） 7维度分析 ： 维度 分析内容 文字内容 是否有文字、内容、字体大小、位置、颜色、醒目程度 主体元素 人物/产品/场景/图案等主要视觉元素 色彩特征 主色调、配色方案、对比度、冷暖色调 构图布局 画面结构、元素分布、主体位置、留白处理 视觉风格 实拍/插画/拼贴/极简/炫酷等风格类型 点击吸引力 痛点/好奇/美感/实用——为什么吸引点击 尺寸检测 宽x高，是否合格（≥10px） 图片过滤规则 ： 空白图片（纯色块、无内容）：标注"需过滤"，后续所有环节排除 小尺寸图片（宽或高 <10px）：全部过滤 输出前二次检查：确保无空白/小尺寸图片混入 分类汇总 ：将相似风格的封面归为同一类，统计特征规律（分类前先过滤空白图片）。 步骤5：输出HTML分析报告与设计方案 使用 references/report_template.html （JS渲染型模板），只需注入 JSON 数据，禁止在输出时临时生成完整 HTML。 复制模板到输出文件： cp references/report_template.html ./爆款封面分析报告_{关键词}.html 将分析结果组装为 JSON 对象（格式见 references/report_template.md ） 用 SearchReplace 在 输出文件 （非模板原文件）中将 __REPORT_DATA__ 的默认空值替换为实际 JSON 执行 open ./爆款封面分析报告_{关键词}.html 在浏览器中打开 JSON 结构 （只需填充以下字段，无需生成任何 HTML）： { "keyword" : "用户关键词" , "analysisCount" : 20 , "styles" : [ { "name" : "" , "count" : 0 , "coreVisual" : "" , "features" : "" , "covers" : [ ] } ] , "plans" : [ { "name" : "" , "coreVisual" : "" , "case" : { "imageUrl" : "" , "url" : "" , "title" : "" , "author" : "" , "reads" : "" } , "prompt" : "" } ] } 要求 说明 模板 references/report_template.html （JS 渲染型，样式/防盗链已内置） 数据格式 详见 references/report_template.md JSON 数据结构章节 封面展示 按风格类型分类，每类最多5张 案例参考 imageUrl 原始值 + 标题(url链接) + 作者 + 仅阅读数 生图提示词 严格遵循 2.35:1 横版比例 步骤6：用户选择方案并生成封面图 ⚠️ 先询问用户，等回复后再生成——不要在用户选择前就生成封面图！ 第一阶段 （输出报告后立即执行）：HTML模板末尾已包含方案选择区域，展示报告后停止，等待用户回复。 第二阶段 （用户回复后执行）： 确认用户选择的方案（1/2/3）及其生图提示词 如用户上传了图片，用原生图片理解能力分析 使用原生图像生成能力生成封面图（2.35:1，900x383像素） 直接展示图片，不需要HTML包裹 步骤7：输出前自检 检查项 内容 风格类型 每类有：名称、频次、核心视觉、关键特征、封面示例 三个方案 各有风格名称、核心视觉、案例参考（不重复）、生图提示词 封面图链接使用 imageUrl 字段原始值 | 图片过滤 | 无空白图片、无小尺寸图片 | | 用户交互 | 已询问方案选择并等待回复 | ⚠️ 注意事项 封面图容器比例 2.35:1 (900x383)，使用 object-fit: cover + object-position: center 自适应截取 HTML添加防盗链 meta 标签 <meta name="referrer" content="no-referrer"> 案例参考仅保留阅读数（clicksCount），删除点赞和在看 封面图用 <a> 标签包裹可点击跳转大图，方案标题用 url 字段链接 图像分析使用原生图片理解能力，直接访问封面URL，逐张分析