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Ai gpt image 2

Skill allinherog-star/ai-skills/skills/ai-gpt-image-2

视觉质量诊断助手适合市场营销、运营、内容媒体、电商在用户提出“这张图够发布吗”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用,帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。From its SKILL.md

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npx -y skills add allinherog-star/ai-skills --skill ai-gpt-image-2

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.

SKILL.md

5.1 KB, ~1.6k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

ai-gpt-image-2 视觉质量诊断助手

快速开始

更多技能

概述

视觉质量诊断助手用于回答「这张图够发布吗」、AI生成、提示词、视觉创意,适合市场营销、运营、内容媒体、电商在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。 它会结合GPT 图片生成需求、粘贴画面描述、提示词草稿、产品说明、文字内容、比例要求或发布场景,…等输入,整理关键上下文,并输出摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物,便于继续执行、复盘或交付。

什么时候使用

适用场景

  • 用户提出“这张图够发布吗”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果
  • 市场营销、运营、内容媒体、电商需要围绕视觉质量诊断助手生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物
  • 用户已经准备了图片目标(例如生成品牌主视觉、广告图、产品场景、社媒配图、概念图或教学插图。)、观看人群(说明图片面向的观众、客户、平台读者、广告受众或内部评审对象。)、图片参考链接(填写无需登录即可访问的参考图片、产品页、品牌视觉或素材说明链接。),希望整理成可执行的分析或优化结果
  • 用户需要把视觉质量诊断助手相关材料转成清晰结论、优先级和下一步动作

调用方式

通过导出的 Python runner 直接调用 AI Skills API:

命令示例

基础调用

python3 scripts/run.py --params '{}'

带常用参数调用

python3 scripts/run.py --params '{"goal":"图片目标"}'

参数说明

参数类型必填默认说明
goalstring-例如生成品牌主视觉、广告图、产品场景、社媒配图、概念图或教学插图
audiencestring-说明图片面向的观众、客户、平台读者、广告受众或内部评审对象
materialUrlstring-填写无需登录即可访问的参考图片、产品页、品牌视觉或素材说明链接;需要传可访问的完整 URL
materialFilestring-上传参考图、产品图、草图、品牌资料或视觉样张,用于 GPT Image 2 参考生成或风格改写
materialTextstring-粘贴画面描述、提示词草稿、产品说明、文字内容、比例要求或发布场景,用于直接生成图片
brandRequirementsstring-补充品牌色、字体/文字要求、禁用风格、版权授权、人物授权和合规限制

完整机器可读参数结构见 references/form-schema.json

参数取值参考

当前技能没有需要额外查表的分类参数。

支持的输入格式

当前技能直接接收 JSON 参数;如果参数里包含链接字段,请传完整、可访问的 URL。

示例请求

下面的示例参数可直接传给 scripts/run.py,runner 会把它们发送给 AI Skills API。

python3 scripts/run.py --params '{"goal":"图片目标"}'

等价的 --params JSON:

{
  "goal": "图片目标"
}

返回结果示例

{
  "success": true,
  "data": {
    "message": "示例结果请以技能真实返回结构为准。"
  },
  "meta": {
    "executionTime": 842,
    "cached": false
  }
}

交付内容

  • 摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物:围绕用户目标整理可直接阅读、复盘或交付的核心结果。
  • 输入材料解读:结合图片目标(例如生成品牌主视觉、广告图、产品场景、社媒配图、概念图或教学插图。)、观看人群(说明图片面向的观众、客户、平台读者、广告受众或内部评审对象。)、图片参考链接(填写无需登录即可访问的参考图片、产品页、品牌视觉或素材说明链接。)提炼关键上下文和判断依据。
  • 下一步动作:给出优先级、执行建议或可继续加工的内容框架。

结果使用建议

  • 先判断输出是否回答了用户关于「视觉质量诊断助手」的核心问题。
  • 再检查结果是否覆盖摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物,以及是否给出明确下一步动作。
  • 如果输入材料较少,建议让用户补充目标、受众、限制条件或原始材料后再运行。

运行前准备

  • AISKILLS_BASE_URL:默认 https://ai-skills.ai
  • AISKILLS_API_KEY:必填,用于认证调用
  • AISKILLS_TENANT_ID:默认 default

What ships with it: 4 files

11.9 KB alongside SKILL.md, 1 of them executable

agents/

references/

scripts/

Gives 0 of the 12 instructions most context ai engineering skills give in ~1.6k tokens

Counted across 1,193 of the 1,976 authors here whose files we hold, read 2026-08-07

  • Dispatch a fresh implementer subagent per taskin 48 of 1193, across 19 files
  • Dispatch a final code reviewer after all tasksin 33 of 1193, across 8 files
  • Provide full task text to the subagentin 30 of 1193, across 9 files
  • Review spec compliance before code qualityin 27 of 1193, across 10 files
  • Make the hook script executablein 26 of 1193, across 8 files
  • Re-snapshot after navigation or DOM changesin 25 of 1193, across 19 files
  • Read files before editing themin 22 of 1193, across 11 files
  • Answer subagent questions before proceedingin 22 of 1193, across 7 files
  • Mark task complete in TodoWrite after approvalin 22 of 1193, across 6 files
  • Merge hook into existing settingsin 21 of 1193, across 3 files
  • Ask if installation is global or projectin 20 of 1193, across 2 files
  • Copy the hook script to target locationin 20 of 1193, across 2 files

Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.

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