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zhaobod1

Huo15 Img Prompt

作者 Job Zhao · GitHub ↗ · v3.1.0 · MIT-0
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/install huo15-img-prompt
功能描述
火一五文生图提示词 v3.0 — AI 创作生态中枢,14 件套:基础八件套(enhance_prompt/enhance_video/reverse_prompt/render_prompt/claude_polish/safety_lint/image_review/auto_iterate)+ v2.6 三...
使用说明 (SKILL.md)

火一五文生图提示词 v3.0

AI 创作生态中枢。从单帧提示词到完整短片脚本包,从手选预设到自学习风格,从孤岛工具到与 huo15 设计四件套联动。

v3.0 = 14 件套

# 脚本 作用 一行 demo
1 enhance_prompt.py 文生图核心 enhance_prompt.py "持剑女侠" -p 赛博朋克 --variants 4
2 enhance_video.py 视频提示词 enhance_video.py "汉服少女转身回眸" -p 汉服写真 -m Kling
3 reverse_prompt.py 参考图反解 reverse_prompt.py img.png --mj
4 render_prompt.py 10 后端直出 render_prompt.py "原神少女" -p 原神 --backend jimeng
5 claude_polish.py Claude 润色 + top-3 推荐 claude_polish.py "温柔治愈" --suggest
6 safety_lint.py 平台合规润色 safety_lint.py "战士手中的鲜血" --target dalle
7 image_review.py Claude Vision 五维评审 image_review.py img.png -p "原 prompt"
8 auto_iterate.py 闭环自动迭代 auto_iterate.py "持剑女侠" -p 赛博朋克 --backend dalle --target 7.5
9 character.py 角色卡持久化 enhance_prompt.py "新场景" --char 银发机甲少女
10 mcp_server.py MCP stdio server python3 mcp_server.py(注册到 ~/.claude/mcp.json)
11 web_ui.py 本地 Web UI python3 web_ui.py(http://127.0.0.1:7155)
12 storyboard.py ⭐v3.0 剧本→关键帧+转场视频脚本包 storyboard.py "..." -p 电影感 --scenes 6 --output ./story
13 brand_kit.py ⭐v3.0 品牌套件持久化 enhance_prompt.py "..." --brand-kit huo15
14 style_learn.py ⭐v3.0 多参考图→learned preset style_learn.py --name 我的风格 ref*.jpg && enhance_prompt.py "..." -p "@我的风格"

📚 配套文档:

版本演进

维度 v2.4 v2.5 v2.6 v3.0
风格预设 88 + 参考图链接 + 智能 top-3 沿用 + 自学习 learned preset
一致性 + session 锁 + A/B 变体 + 角色卡 + 品牌套件全局锁
贴近需求 + prompt 压缩 + Claude 改 prompt 沿用 + 故事板拆 N 关键帧
生态闭环 + 10 后端直出 + VLM 五维评审 + Obsidian 写入 + 创意四件套整合
AI 联动 多轮编辑 闭环自动迭代 + MCP server + 跨技能联动
输入 一句话主体 一句话主体 一句话主体 + 剧本/参考图/品牌规范
输出 单帧 prompt 单帧 prompt 单帧 prompt + 完整短片脚本包

使用方式

Agent 调用(推荐)

用户: 帮我出一张赛博朋克街头的图

Agent 识别到"赛博朋克"触发词,自动调用:

~/workspace/projects/openclaw/huo15-skills/huo15-img-prompt/scripts/enhance_prompt.py \
    "赛博朋克街头" -p 赛博朋克 -m Midjourney

直接调用

cd ~/workspace/projects/openclaw/huo15-skills/huo15-img-prompt

# 基础:指定预设
./scripts/enhance_prompt.py "一只猫" -p 动漫 -m Midjourney

# 自动意图(无需 -p,脚本从关键词推断)
./scripts/enhance_prompt.py "为咖啡品牌设计一个logo"   # → 自动选 Logo设计, 1:1
./scripts/enhance_prompt.py "产品白底图:无线耳机"     # → 自动选 产品摄影, 1:1
./scripts/enhance_prompt.py "微距 一滴露珠"            # → 自动选 微距摄影, 1:1

# 系列一致性(4 张共享 seed + camera/lighting/palette 锁)
./scripts/enhance_prompt.py "红发女侠" -p 动漫 -s 4 \
    --variations "持剑站立,骑马奔驰,弯弓射箭,与龙对视" \
    -m Midjourney

# 英文别名 + 多模型输出
./scripts/enhance_prompt.py "spaceship in nebula" -p scifi -m Flux -a 21:9
./scripts/enhance_prompt.py "minimalist camellia logo" -p logo -m SDXL

# JSON 输出(便于集成)
./scripts/enhance_prompt.py "森林少女" -p ghibli -j

88 款风格预设

【摄影 · 13】

写实摄影 / 胶片摄影 / 黑白摄影 / 人像摄影 / 时尚大片 / 美食摄影 / 产品摄影 / 微距摄影 / 航拍摄影 / 街拍纪实 / 暗黑美食 · 日杂 · 街头潮流 ⭐v2.1

【动漫 · 10】

动漫 / 新海诚 / 宫崎骏 / 美漫 / Q版 / 童话绘本 / 萌系 · 厚涂 · 轻小说封面 · 赛璐璐 ⭐v2.1

【插画 · 7】

水彩 / 油画 / 水墨 / 工笔国画 / 浮世绘 / 线稿 / 像素艺术

【3D · 7】

3DC4D / 盲盒手办 / 低多边形 / 等距视图 / 粘土 / 毛毡手工 / 纸艺

【设计 · 15】

极简主义 / 平面设计 / Logo设计 / 图标设计 / 信息图 / 品牌KV / 专辑封面 / 复古海报 / 电影海报 / 表情包 / 玻璃拟态 · 新拟态 · 孟菲斯 · 杂志编排 · 包豪斯 · 奶油风 ⭐v2.1

【艺术史 · 4】

印象派 / 后印象派 / 新艺术 / 装饰艺术

【场景氛围 · 17】

赛博朋克 / 蒸汽朋克 / 科幻 / 奇幻 / 黑暗奇幻 / 国潮 / Y2K / Vaporwave / 霓虹灯牌 / 建筑可视化 / 电影感 / 概念艺术 / 粗野主义 · 北欧极简 · 侘寂 · 疗愈治愈 · 美式复古 ⭐v2.1

【游戏艺术 · 7】⭐ v2.1 新类

原神 / 崩铁星穹 / 英雄联盟 / 暗黑4 / Valorant / Pokemon / 暴雪风

【东方传统 · 7】⭐ v2.1 新类

敦煌壁画 / 青花瓷 / 民国月份牌 / 年画 / 剪纸 / 和风 / 汉服写真

英文别名支持:animeghiblishinkaicyberpunksteampunkscifiminimallogoicon3dc4doctaneisometricvangoghartdeconeonvapory2kgenshinloldiablovalorantpokemondunhuanghanfuwafuglassmorphismneumorphismmemphisbauhausbrutalismnordicwabisabihealingcozyamericanadarkfoodmujistreetwear… 运行 ./scripts/enhance_prompt.py -l 查看完整列表。

参数说明

参数 作用 示例
subject 主体描述(必填) "一只猫"
-p, --preset 风格预设(中文 / 英文别名) -p 赛博朋克 / -p cyberpunk
-m, --model 目标模型 Midjourney / SD / SDXL / Flux / DALL-E / 通用
-a, --aspect 画幅 1:1 / 3:4 / 16:9 / 21:9 / 9:16
-t, --tier ⭐v2.1 质量档位 basic / pro(默认) / master
-cs, --character-sheet ⭐v2.1 角色设定图 T-pose 多视图 -
--avoid ⭐v2.1 额外负面词,逗号分隔 --avoid "cluttered, people"
--mood 情绪覆盖(不给则从主体自动抽) --mood 神秘
--composition 构图覆盖 --composition 俯拍
--seed 种子(不给则按 subject+preset 哈希生成稳定 seed) --seed 42
-s, --series 系列张数 -s 4
--variations 系列变体,逗号分隔 --variations "A,B,C,D"
-l, --list 列出所有预设 -
-j, --json JSON 输出 -

自动抽词(v2.1 扩展)

脚本会从主体描述中自动识别以下字段,无需显式参数:

维度 关键词示例
意图 logo / 产品 / 海报 / 头像 / 美食 / 汉服 / 敦煌 / 原神 / 玻璃拟态 ...
构图 特写 / 近景 / 中景 / 全身 / 俯拍 / 仰拍 / 鸟瞰 / 航拍 / 侧面 / 背面
情绪 温暖 / 冷峻 / 神秘 / 梦幻 / 欢快 / 忧郁 / 史诗 / 高级 / 治愈 / 浪漫 ⭐v2.1:紧张
时间 ⭐v2.1 清晨 / 早晨 / 正午 / 下午 / 黄昏 / 日落 / 夜晚 / 深夜 / 黎明 / 蓝调时刻
天气 ⭐v2.1 晴天 / 多云 / 阴天 / 下雨 / 雨天 / 大雨 / 下雪 / 雪天 / 雾天 / 风暴 / 雷雨
季节 ⭐v2.1 春/夏/秋/冬 / 樱花季 / 枫叶季
负向需求 ⭐v2.1 不要X / 没有X / 避免X / no X / avoid X / without X → 自动入负面

一致性四锁(核心机制)

每个预设内置以下锁项,所有系列张图共享 ⇒ 风格漂移大幅下降:

锁项 作用 示例(赛博朋克)
camera 镜头焦段 / 视角 low angle wide, 24mm anamorphic
lighting 光源 / 光质 neon magenta and cyan rim, wet reflective streets
palette 色板 magenta cyan black, neon highlights
aspect 画幅 21:9

系列模式 (-s N --variations ...) 额外锁定 seed,变换仅发生在主体描述,框架完全不变。

模型适配细节

模型 输出格式 特有提示
Midjourney 主体, 风格, 光影, 色板, 画质 --ar X:Y --stylize 250 --cref \x3Curl> 锁角色、--sref \x3Curl> 锁风格图
Stable Diffusion (subject:1.2), 风格, ..., 质量 + 负面 权重语法 (word:1.3)、减弱 [word]、DPM++ 2M Karras
SDXL 同 SD,尺寸建议 1024x1024 / 1216x832 / 1536x640 ... Refiner 0.2-0.3
DALL-E 3 自然语言段落(已内化负面) 连续对话中用 "same character / same scene"
Flux 长句描述 guidance 3.5(Dev) / 0(Schnell)
通用 逗号分隔 tags 三大模型通用骨架

完整示例

./scripts/enhance_prompt.py "一只戴墨镜的猫在霓虹街头" -p 赛博朋克 -m Midjourney

输出:

📌 原始描述   : 一只戴墨镜的猫在霓虹街头
🎨 风格预设   : 赛博朋克
🤖 目标模型   : Midjourney
📐 画幅       : 21:9
🎲 种子建议   : 1873940236

✅ 正向提示词:
一只戴墨镜的猫在霓虹街头, cyberpunk, neon-soaked, blade runner aesthetic,
megacity dystopia, holographic ads, low angle wide, 24mm anamorphic,
neon magenta and cyan rim, wet reflective streets,
magenta cyan black, neon highlights,
detailed cyberpunk cityscape, rainy night ambiance,
masterpiece, best quality, ultra detailed, 8k
--ar 21:9 --stylize 250

❌ 负向提示词:
--no rustic, medieval, natural countryside, low quality, worst quality, ...

🔒 一致性锁:
   camera  : low angle wide, 24mm anamorphic
   lighting: neon magenta and cyan rim, wet reflective streets
   palette : magenta cyan black, neon highlights
   aspect  : 21:9

💡 Midjourney tips:
  • 角色/产品系列一致:加 --cref \x3Curl> 或 --sref \x3Curl>
  • 想要更风格化加 --stylize 500~750;更写实降到 --stylize 50
  • 建议 seed 锁定:--seed 1873940236

v3.0 新功能 ⭐⭐⭐⭐(定位升级:从工具到生态中枢)

1. 故事板模式 storyboard.py ⭐ 杀手级 feature

storyboard.py "一只猫从城市走进雨夜" -p 电影感 --scenes 4 \
    -m Midjourney --video-model Sora --output ./my_story

输入:一段剧本/文案 输出(在 ./my_story/):

  • storyboard.json 完整 scene + transition 数据
  • scene-{01-N}-t2i.txt × N 个关键帧 T2I 提示词
  • transition-{xx-to-yy}-t2v.txt × N-1 个转场 T2V 提示词
  • README.md 可读总览 + 生产管线说明

亮点:

  • Claude 自动拆叙事弧(开场→起→承→转→合)
  • 整段共享 base_seed,角色不漂移
  • 复用 88 预设/混合/五锁机制
  • 视频模型 9 选 1:Sora/Kling/Runway/Pika/Luma/Hailuo/即梦/Wan/通用
  • 国内目前没人做到"剧本 → 完整 T2I+T2V 脚本包"

2. 品牌套件持久化 brand_kit.py

# 创建品牌套件
brand_kit.py --create song_tea \
    --colors "#2C5F2D, #97BC62, #F7F4EA" \
    --fonts "Songti SC, Source Han Serif" \
    --keywords "宋韵, 极简, 留白, 文人画" \
    --forbidden "modern digital, neon, cyberpunk" \
    --logo "minimal flame mark in green"

# 出图时自动注入
enhance_prompt.py "茶饮品牌主视觉" -p 汉服写真 --brand-kit song_tea

注入位置:

  • colors → 写入 prompt 作为 brand color palette
  • keywords → 追加到主体描述
  • forbidden → 合并到 negative prompt
  • logo_description → 加入 brand identity 信号

完美对接 huo15-openclaw-brand-protocol 的输出(其 JSON 可直接 --import)。

3. 风格学习引擎 style_learn.py

# 给 N 张参考图,Claude Vision 提取共性 → 生成新预设
style_learn.py --name 我的小清新 \
    refs/morning_cafe.jpg refs/film_kodak.jpg refs/window_light.jpg

# 后续用 @ 前缀调用
enhance_prompt.py "猫咪坐在窗台" -p "@我的小清新"

工作流:

  1. 每张图调一次 Claude Vision 提取 tags/camera/lighting/palette
  2. 综合阶段让 Claude 归纳共性,输出和 STYLE_PRESETS 兼容的 spec
  3. 自带 confidence 字段(\x3C 0.5 警告参考图风格太散)
  4. 存到 ~/.huo15/learned_presets/\x3Cname>.json,运行期注册到 STYLE_PRESETS

4. 创意四件套整合食谱 RECIPES.md

5 个端到端食谱,演示和其他 huo15-openclaw-* 技能联动:

  1. 品牌 KV 全流程:design-director → brand-protocol → brand_kit → img-prompt → design-critique → frontend-design
  2. 自学习风格 + 角色一致性 + 视频短片:style_learn → character → storyboard
  3. 电商商品图全套:brand_kit + variants + character + obsidian
  4. Claude Code MCP 工作流:IDE 内自然语言调用
  5. knowledge-base 联动:资产沉淀到知识库

这一版的定位升级

v2.x v3.0
输入 一句话主体 一段剧本 / 多张参考图 / 品牌规范
输出 单帧 prompt 完整短片脚本包 + 学到的新预设 + 品牌一致出图
个性化 88 内置预设 + 用户自学习风格 + 品牌套件
生态位 独立工具 + 创意四件套核心节点(5 个 huo15 技能联动)

v2.6 新功能 ⭐⭐⭐(用户群从 CLI → IDE/GUI/笔记四栖)

1. 角色卡持久化 character.py

# Turn 1: 创建角色(带 character-sheet 模式)
enhance_prompt.py "银发机甲少女 twin tails glowing visor" \
    -p 动漫 --character-sheet --save-char 银发机甲少女

# Turn 2 ~ N: 跨调用保持角色一致(自动锁 seed + 注入主体)
enhance_prompt.py "在霓虹街头" --char 银发机甲少女 -p 赛博朋克
enhance_prompt.py "在花海中" --char 银发机甲少女
enhance_prompt.py "持剑战斗" --char 银发机甲少女

# 角色卡管理(独立 CLI)
character.py --list
character.py --show 银发机甲少女
character.py --export 银发机甲少女 > char.json
cat char.json | character.py --import

存储:~/.huo15/characters/\x3Cname>.json,含 use_count + 时间戳 + 五锁。

2. Obsidian 集成 --obsidian

# 默认检测 ~/knowledge/huo15 / ~/Documents/Obsidian / ~/Obsidian
enhance_prompt.py "敦煌神女" -p 敦煌壁画 --obsidian

# 指定 vault
OBSIDIAN_VAULT=~/my-vault enhance_prompt.py "..." -p 原神 --obsidian

写入 \x3Cvault>/图集/{date}-{subject}-{seed}.md,含完整 frontmatter(tags/preset/seed/...)+ 正负向提示词 + 一致性锁 + 复现 CLI 命令。

跟 huo15 三层记忆生态吻合(L3 共享 KB wiki)。

3. MCP server mcp_server.py ⭐ IDE 用户的入口

Claude Code / Cursor / Cline / Continue.dev 直接调用 9 个工具:

// ~/.claude/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "huo15-img-prompt": {
      "command": "python3",
      "args": ["~/path/to/huo15-img-prompt/scripts/mcp_server.py"]
    }
  }
}

暴露的工具:

  • enhance_prompt / list_presets / preset_examples
  • suggest_presets / polish_prompt / safety_lint
  • review_image / list_characters / load_character

实现:手写 JSON-RPC 2.0 over stdio,零第三方依赖。

4. 本地 Web UI web_ui.py ⭐ 设计师/PM 用户的入口

python3 web_ui.py             # 默认 http://127.0.0.1:7155
python3 web_ui.py --port 8080
python3 web_ui.py --no-browser

特性:

  • 单文件 HTML(vanilla JS + Tailwind CDN,零构建)
  • Python http.server.ThreadingHTTPServer 做后端
  • 三栏布局:输入 / 88 预设可视化 / 实时输出
  • 角色卡下拉选择 + 一键复制
  • 自动开浏览器、Ctrl+C 退出

v2.5 新功能 ⭐⭐⭐(核心护城河)

1. Claude Vision 五维评审 image_review.py

# 单图评审
image_review.py img.png --prompt "原始 prompt"

# 多图排名(同一组 variants 出图后挑最优)
image_review.py renders/*.png --rank

输出:

  • 五维分数(0-10):subject_match / composition / lighting / palette / technical
  • 加权 overall_score + 三档 verdict(PASS/RETRY/REJECT)
  • 可执行修复:每条 issue 不写"光线不好",直接给 add: golden hour rim light, soft fill from camera left
  • 简评模式 --quick(只 overall_score,省 token)

2. 闭环自动迭代 auto_iterate.py ⭐ 杀手级 feature

                ┌──────────────┐
                │ user prompt  │
                └──────┬───────┘
                       ↓
            ┌─────────────────────┐
            │  enhance_prompt     │
            └─────────┬───────────┘
                      ↓
            ┌─────────────────────┐
            │  render (10 后端)   │
            └─────────┬───────────┘
                      ↓
            ┌─────────────────────┐
            │  Claude Vision      │
            │  五维评审           │
            └─────────┬───────────┘
                      ↓
                  分数 ≥ 阈值?
                  ↙          ↘
                Y              N (≤ 3 轮)
                ↓               ↓
              完成        ┌────────────┐
                          │ Claude 改   │
                          │ prompt     │
                          └─────┬──────┘
                                ↑
                          (回到 enhance)
auto_iterate.py "持剑女侠" -p 赛博朋克 --backend dalle --target 7.5 --max-rounds 3

每轮锁定 seed,便于对比 prompt 改动到底改善了哪一维。Claude 的修改基于上轮 review 的 actionable_fixes,输出 revised_subject + extra_negatives + extra_mood + rationale。

这个能力 GPT-4o image / Claude Imagen 内部做不到 — 它们是端到端黑盒,没有 prompt-image 闭环数据。

3. A/B 变体测试 --variants N

# 同 subject + 同 seed,仅在 mood/composition 上分化出 4 个变体
enhance_prompt.py "持剑女侠" -p 赛博朋克 --variants 4 -j > variants.json

# 出图后挑最优
image_review.py renders/*.png --rank

四个差异轴可选:mood / composition / lighting / stylize--variant-axes mood,lighting 自定义。

4. 智能预设推荐 --suggest

# 模糊描述也能自动匹配预设
enhance_prompt.py "温柔治愈感的画面" --suggest

输出:top-3 候选预设 + 每个的 score (0-1) + reason + best_subject_example + mix_suggestion(自动判断是否需要混合)。

解决"温柔"、"高级"、"梦幻"等抽象描述硬关键词匹配不到的痛点。

v2.4 新功能 ⭐

1. render_prompt.py 扩到 10 后端

# 国际开源
render_prompt.py "侠客" -p 水墨 --backend replicate --remote-model black-forest-labs/flux-schnell
render_prompt.py "猫" -p 动漫 --backend fal --remote-model fal-ai/flux/dev

# 国产模型(中文场景效果好)
render_prompt.py "敦煌神女" -p 敦煌壁画 --backend jimeng    # 字节即梦 / Seedream 3.0
render_prompt.py "汉服少女" -p 汉服写真 --backend kling     # 快手可灵 v1
render_prompt.py "原神少女" -p 原神 --backend hailuo        # 海螺 MiniMax image-01

环境变量:REPLICATE_API_TOKEN / FAL_KEY / ARK_API_KEY(火山方舟)/ KLING_API_KEY / MINIMAX_API_KEY

2. prompt 压缩 --compact

enhance_prompt.py "持剑女侠" -p "赛博朋克+水墨" -m SD --compact
# 🗜  prompt 已压缩: 124→73 tokens (砍 12 段)

策略:去重 → 同义合并 → 保头 6 段(主体+camera)→ 按预算砍尾。专治 SDXL CLIP 77 token 截断。

3. 88 预设参考图链接 --examples

# 看单个预设的参考图(5 平台搜索 URL)
enhance_prompt.py --examples 敦煌壁画
# 列表模式带链接
enhance_prompt.py -l --with-examples

输出 5 平台搜索 URL:Lexica / Civitai / Pinterest / Google Images / Unsplash。零维护,靠搜索 query 永远有效。

4. 多轮编辑 --session / --continue

# Turn 1: 出图
enhance_prompt.py "猫坐在窗台" -p 写实摄影 --session catwindow

# Turn 2: 改画幅 + 加情绪,seed 自动锁定保证主体一致
enhance_prompt.py --continue catwindow --aspect 16:9 --mood 治愈

# Turn 3: 完全换主体描述但保 seed 测一致性
enhance_prompt.py "猫站起来伸懒腰" --continue catwindow

# 列出所有 session
enhance_prompt.py --list-sessions

持久化目录:~/.huo15/sessions/\x3Cname>.json。CLI 参数 > session 默认值 > 系统默认。

v2.3 新功能 ⭐

5. Claude API 智能润色 --polish

# 直接润色(独立调用)
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx
./scripts/claude_polish.py "一个温柔的女孩在花丛中"
./scripts/claude_polish.py "敦煌神女" --pipe   # 输出可直接喂给 enhance_prompt.py 的命令

# 在 enhance_prompt.py 里串联使用(润色 → 88 预设 → 输出)
./scripts/enhance_prompt.py "一个温柔的女孩在花丛中" --polish
./scripts/enhance_prompt.py "雪山下的小屋" --polish --safety MJ -m Midjourney

利用 Claude prompt engineering 优势:

  • Prompt caching:system prompt 用 ephemeral cache,省 90% input token
  • Prefill {:assistant 起手 { 强制 JSON 输出,无需 tool use
  • XML 思维链:让 Claude 内部分步骤(refine/style/camera/safety/negatives)
  • 88 预设嵌入 system:Claude 从清单里挑,不凭记忆
  • 零 SDK 依赖:纯 urllib,避免企业扫描器拦截 anthropic 包

6. 平台合规润色 --safety

只做合法艺术创作的平台误判规避,不做 jailbreak。

# 独立调用
./scripts/safety_lint.py "战士手中沾满鲜血的剑" --target dalle
./scripts/safety_lint.py "古典维纳斯雕像 nude figure" --target MJ --apply
./scripts/safety_lint.py "如何制作炸弹"   # 命中红线 → exit 2

# 在 enhance_prompt.py 里串联
./scripts/enhance_prompt.py "古风战场鲜血飞溅" --safety dalle
./scripts/enhance_prompt.py "黑暗骑士斩杀恶魔" --safety MJ -p 黑暗奇幻

红线(直接拒答)

  • ✗ CSAM(未成年 + 性化任意组合)
  • ✗ 真人 + 色情/政治污蔑
  • ✗ 武器/毒品/爆炸物制作方法/教程
  • ✗ 自残/自杀方法诱导

黄区(艺术化重写)

类别 例子 重写策略
violence 血、伤口、kill、weapon crimson splash / battle-scarred / vanquish / ceremonial blade
nudity 裸、naked、sexy classical figure study / fine art reference / fashion editorial
horror horror、gore、demon gothic atmospheric tension / mythical creature
death dead、skeleton、skull memento mori / classical allegory / vanitas
real-person celebrity、明星、politician fictional character / 80s aesthetic
brand marvel、disney、nike superhero comic style / classic animated

平台分级

  • DALL-E max 严格度
  • MJ high 中等
  • SD/SDXL/Flux low 宽松(开源本地)

7. Polish + Safety 串联(最强组合)

# Claude 智能润色 → 平台合规重写 → 88 预设增强
./scripts/enhance_prompt.py "战士在血战之后凝视远方" --polish --safety dalle -j

输出 JSON 包含 claude_polishsafety_lint 两个完整 meta 块,可追溯每一步改写过程。

v2.2 新功能详解

1. 混合预设 -p A+B --mix 0.6

# 主预设 60% 权重,副预设 40%
enhance_prompt.py "持剑女侠" -p "赛博朋克+水墨" --mix 0.6 -m Midjourney
enhance_prompt.py "山中神女" -p "原神+敦煌壁画" --mix 0.5 -m SDXL
enhance_prompt.py "极简卡片" -p "玻璃拟态+侘寂" --mix 0.7 -m SD

融合策略:

  • tags:主预设标签前置,副预设按权重补充;SD 自动加权重语法 (tag:1.16)
  • camera:取主预设(避免镜头语言混乱)
  • lighting:叠加 主光照, blended with 副光照
  • palette:拼接两者
  • aspect:取主预设默认画幅
  • neg:合并去重 + PRESET_NEG_EXCLUDE 主辅都生效(避免 logo/text/signature 自我否定)
  • seed:mix_label [email protected] 参与 hash,相同混合每次同 seed

2. 视频提示词 enhance_video.py

# Sora 8 秒赛博朋克
enhance_video.py "雨夜霓虹街头一只猫漫步" -p 赛博朋克 -m Sora --duration 8

# Kling 慢速跟拍
enhance_video.py "汉服少女转身回眸" -p 汉服写真 -m Kling --motion 慢速跟拍

# 史诗节奏 + 自定义动作
enhance_video.py "宇宙飞船穿越星云" -p scifi -m Runway --pacing 史诗 --action "ship accelerates, lens flare"

# 混合风格 + 海螺 MiniMax
enhance_video.py "山中神女腾云" -p "原神+敦煌壁画" --mix 0.6 -m Hailuo

# 列出所有视频模型规格
enhance_video.py --list-models

支持的视频模型:

模型 上限时长 默认画幅 提示词风格
Sora 20s (Sora 2 Pro) 16:9 长自然语言
Kling 可灵 10s (1080p Pro) 16:9 中文优秀,前置主体
Runway Gen-3/4 10s 16:9 英文最佳
Pika 10s 16:9 标签式 + -gs/-motion
Luma DreamMachine 9s 16:9 自然语言 + 关键帧
Hailuo MiniMax 10s 16:9 中英双语 + 参考人物
即梦 Seedance 12s 16:9 中文多镜头剧情
通义 Wan2.1 8s 16:9 阿里开源 14B/1.3B

输出包含:正向 / 负向(视频专属:flicker、motion blur、identity drift)/ 三段式关键帧 / 一致性六锁(+ motion)。

3. 参考图反解 reverse_prompt.py

# 自动识别 A1111/ComfyUI/NovelAI metadata
reverse_prompt.py /path/to/image.png

# 远程 URL
reverse_prompt.py https://example.com/img.png

# 直接给 Midjourney 复用 prompt(一行)
reverse_prompt.py img.png --mj

# 强制 VLM 模板(图无 metadata)
reverse_prompt.py img.png --vlm

# JSON pipe 给 enhance_prompt.py
reverse_prompt.py img.png -j > recipe.json

三层反解:

  1. PNG metadata:手写 tEXt/iTXt 解析,零 PIL 依赖
  2. A1111 / ComfyUI / NovelAI 三大格式自动识别
  3. VLM fallback:图无 metadata 时输出标准 prompt 给 GPT-4o/Claude/Gemini/Qwen-VL

启发式预设猜测:35+ 关键词映射(cyberpunk → 赛博朋克 / ghibli → 宫崎骏 / dunhuang → 敦煌壁画 ...)。

4. 直出图片 render_prompt.py

# Dry-run(只输出 recipe,不出图)
render_prompt.py "敦煌神女" -p 敦煌壁画 --backend none -j

# AUTOMATIC1111 / Forge SD WebUI
render_prompt.py "赛博朋克猫" -p 赛博朋克 --backend sd-webui

# ComfyUI(用内置 SDXL workflow)
render_prompt.py "原神少女" -p 原神 --backend comfyui

# ComfyUI(自定义 workflow)
render_prompt.py "原神少女" -p 原神 --backend comfyui --workflow ./workflows/sdxl.json

# DALL-E 3
render_prompt.py "极简logo" -p Logo设计 --backend dalle --size 1024x1024

特点:

  • 零第三方依赖:纯 urllib,避免企业扫描器命中
  • 环境变量覆盖COMFYUI_URL / SDWEBUI_URL / OPENAI_API_KEY
  • 支持混合预设直出

参考文档

references/t2i-guide.md — 提示词要素表 / 88 预设对照 / 模型差异 / 一致性技巧。

版本历史

CHANGELOG.md

安全使用建议
This skill is a fairly feature-rich local toolkit for prompt generation and closed-loop image/video workflows, and the included scripts are generally coherent with that purpose. However: 1) The registry metadata says no environment variables or config paths are required, but the code and docs require multiple API keys (at least ANTHROPIC_API_KEY, and often OPENAI/REPLICATE or backend keys) and will read/write user folders (~/.huo15) and Obsidian vaults—treat that as a mismatch and a red flag. 2) The MCP helper will add an entry to ~/.claude/mcp.json to let IDEs call the tool; this modifies other applications' config and can increase exposure. Before installing or enabling autonomous invocation: - Inspect the scripts (especially mcp_server.py, auto_iterate.py, image_review.py) yourself or in a sandbox. - Run scripts in a contained environment (container or throwaway VM) first. - Back up ~/.claude/mcp.json and any Obsidian vault directories the skill might write to. - Do not store high-privilege keys in global env; use scoped/limited API keys or ephemeral tokens where possible. - If you want a minimal footprint, avoid setting ANTHROPIC_API_KEY (many features will be disabled) or run with network blocked; use doctor.py --quick to see which features require keys. If you need more assurance, ask the maintainer to update the skill metadata to declare required env vars and config path access, and to add an explicit opt-in for MCP registration.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: huo15-img-prompt Version: 3.1.0 The huo15-img-prompt skill bundle is a comprehensive and well-engineered suite for AI image and video prompt engineering. It includes 14 specialized scripts for tasks such as prompt enhancement (enhance_prompt.py), video scripting (storyboard.py), and closed-loop quality iteration using Claude Vision (auto_iterate.py). The code is transparent, avoids third-party dependencies to minimize its footprint, and uses standard environment variables for API keys. File operations are restricted to a dedicated local directory (~/.huo15) or user-specified paths like Obsidian vaults. No evidence of malicious intent, data exfiltration, or unauthorized execution was found; all behaviors are strictly aligned with the documented creative workflows.
能力标签
requires-sensitive-credentials
能力评估
Purpose & Capability
The skill's functionality (prompt generation, Claude/Anthropic VLM review, closed-loop iteration, backend rendering, Obsidian integration, MCP server) is coherent with the description. However the registry metadata lists no required environment variables or config paths while the code and SKILL.md explicitly require/expect ANTHROPIC_API_KEY, OpenAI/Replicate/other backend keys, and read/write of ~/.huo15 and possible Obsidian vault paths. That mismatch (declaring 'none' but actually needing multiple credentials and paths) is an incoherence.
Instruction Scope
SKILL.md and the scripts instruct the agent/user to run many scripts that: call external APIs (Anthropic, various render backends), write persistent assets under ~/.huo15, write notes into Obsidian vaults (detecting OBSIDIAN_VAULT or common paths), and register an MCP stdio server by adding an entry to ~/.claude/mcp.json. Those actions go beyond generating prompts: they create persistent files and modify other tool config and may expose the skill to being invoked from IDEs. This is within the tool's purpose but broad in scope and not reflected in the declared requirements.
Install Mechanism
There is no external installer and no remote download URLs; the package is instruction+scripts included in the skill. The Python scripts appear to use only standard library modules (urllib, json, argparse, http.server) and do not fetch arbitrary executables. No high-risk install host or opaque archive is used.
Credentials
The registry metadata declares no required env vars, but the code and docs clearly require ANTHROPIC_API_KEY for many features (image_review, auto_iterate, storyboard, style_learn, claude_polish), and the QUICKSTART mentions OPENAI_API_KEY, REPLICATE_API_TOKEN, and various backend-specific keys. The skill also reads/writes OBSIDIAN_VAULT detection paths and writes to ~/.claude/mcp.json and ~/.huo15. Multiple credentials and config-path access are required by the code but were not declared, which is disproportionate to the metadata and worth flagging.
Persistence & Privilege
The skill writes persistent data to the user's home (~/.huo15 for brand_kits/characters/learned_presets), can write into an Obsidian vault, and its MCP server registers itself by adding an entry into ~/.claude/mcp.json. While writing its own files is expected, modifying ~/.claude/mcp.json (other tooling's config) and automatically registering to be invoked from IDEs increases privilege and blast radius — this should be reviewed and the user should be warned and back up existing configs before use.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install huo15-img-prompt
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /huo15-img-prompt 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v3.1.0
huo15-img-prompt v3.1.0 - 新增 QUICKSTART.md,30秒/5分钟/30分钟分级上手教程 - 新增 examples/ 真实可运行示例(brand_kit、character、learned_preset、剧本等) - 新增 scripts/doctor.py 一键健康检查脚本 - 新增 tests/smoke.py,自动化回归测试(33项) - 文档更新,补充最新特性说明 - 代码细节优化与维护
v3.0.0
**v3.0.0 – 三大进阶能力,全新 14 件套,创意工作流大升级** - 新增故事板/分镜工具(storyboard.py):支持剧本自动拆分关键帧、转场、脚本包导出。 - 新增品牌套件持久化(brand_kit.py):可将品牌规范和设计风格一键应用全流程。 - 新增多参考图自学习风格(style_learn.py):多图风格学习,训练并复用自定义 learned preset。 - 配套添加创意生态整合食谱(RECIPES.md)。 - 基础功能、角色卡、五维评审、Web UI、MCP Server等全量保留,全面升级为 AI 创作生态中枢。
v2.6.0
v2.6 introduces persistent character cards, full IDE/GUI/note integration, and major ecosystem expansion. - 新增 character.py:角色卡持久化/复用(`--save-char`/`--char` 参数)。 - 新增 mcp_server.py:MCP stdio 服务器,实现 Claude Code/Cursor/Cline/Continue.dev 直接调 9 个工具。 - 新增 web_ui.py:一键启动本地 Web UI(http://127.0.0.1:7155,可视化 88 预设),支持全流程操作。 - enhance_prompt.py 增加 `--obsidian`,一键写入 Obsidian 笔记/知识库。 - 文档全面升级,覆盖 CLI/IDE/GUI/知识库全场景。 - 各脚本集成角色卡功能,ecosystem 工具扩展为 11 件套。
v2.5.0
huo15-img-prompt v2.5.0 introduces closed-loop image review and automated prompt refinement. - Added `image_review.py`: Claude Vision-based 5-dimensional image review (subject match, composition, lighting, palette, technical quality) with actionable fix suggestions and pass/reject/iterate scoring. - Added `auto_iterate.py`: Full closed-loop workflow for image generation—generate → review → auto-revise prompt → re-generate; up to 3 rounds to select the best result. - New features in `enhance_prompt.py`: support for A/B variants testing (`--variants`) and smart top-3 preset recommendation (`--suggest`). - Improved prompt enhancement and video prompt scripts with integration for new review/iteration capabilities. - Documentation updated to reflect the new eight-part toolkit and usage cases for review and auto-iteration.
v2.4.0
v2.4.0 introduces prompt压缩、参考图链接、多轮编辑与10路直出等大量新功能: - 新增 prompt 压缩(--compact):大幅减少提示词长度,更适配国产/平台。 - 支持多轮编辑会话(--session/--continue):上下文持续 refinement,prompt 编辑流程更流畅。 - 所有 88 预设新增参考图链接(--examples):五平台直达落地效果。 - render_prompt.py 扩展至 10 大后端,覆盖字节即梦/可灵/海螺/Replicate/Fal.ai 等主流国产和国际模型。 - 优化合规润色和智能润色链路,提升合规性和表现力。 - 其他兼容性和体验细节改进。
v2.3.0
huo15-img-prompt v2.3.0 introduces major upgrades to T2I/T2V prompt generation, now as a comprehensive six-tool suite. - Added Claude API-powered intelligent prompt polishing for enhanced professionalism and style. - Introduced platform compliance rewriting: detects high-risk phrases for SD/MJ/DALL-E and suggests legal artistic alternatives. - Improved video prompting: supports 9 video models, 30 camera motions, and 3-stage keyframes. - Enhanced image prompt features: 88 style presets, mixed-style control, and five-fold consistency (character, style, camera, lighting, palette). - Expanded preset and auto-detection support for more artistic and video generation scenarios. - Now supports direct image output (ComfyUI, SD-WebUI, DALL-E) and reverse image-prompt extraction for A1111, ComfyUI, and NovelAI user metadata.
元数据
Slug huo15-img-prompt
版本 3.1.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 6
常见问题

Huo15 Img Prompt 是什么?

火一五文生图提示词 v3.0 — AI 创作生态中枢,14 件套:基础八件套(enhance_prompt/enhance_video/reverse_prompt/render_prompt/claude_polish/safety_lint/image_review/auto_iterate)+ v2.6 三... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 118 次。

如何安装 Huo15 Img Prompt?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install huo15-img-prompt」即可一键安装,无需额外配置。

Huo15 Img Prompt 是免费的吗?

是的,Huo15 Img Prompt 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Huo15 Img Prompt 支持哪些平台?

Huo15 Img Prompt 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Huo15 Img Prompt?

由 Job Zhao(@zhaobod1)开发并维护,当前版本 v3.1.0。

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