有了 IP 形象和生图 API最后一块拼图是「图文介绍」——把文章里的流程、对比、框架画成结构清晰的图。 这一篇讲我怎么改造一个开源信息图 skill它的方法论直接抄生图后端整个换掉最终做出一批米色手账风的中文信息图。一、为什么选「改造」而不是「从零写」前两篇解决了「能出图」和「有个固定的我」。但「图文介绍」是更系统的活——一篇文章里哪里该配图、配流程图还是对比图、风格怎么统一这些是有方法论的。我没必要从零发明这套方法论。宝玉的开源项目baoyu-skills里有个baoyu-article-illustrator专门干这个而且方法论非常扎实。但它的生图后端我用不了——它默认调 Codex 或 Cursor 的内置生图我主战场是 Claude Code没有这些。所以我做的事是方法论照抄生图后端换成我自己的。二、它的方法论哪些值得抄baoyu-article-illustrator有几个设计我觉得很妙直接保留1. 三维体系Type × Style × Palette。把一张图拆成「信息结构流程/对比/框架× 渲染风格 × 配色」三个维度自由组合。这比「一句话 prompt」清晰得多。2. 先找配图位再生图。它会先分析文章找出「哪些地方值得配图」「各配什么类型」输出一个 outline而不是写完就硬塞图。3. prompt 必须先落盘。每张图的完整 prompt 先写成一个文件再调生图。这条一开始我觉得啰嗦后来才发现是真香——prompt 和渲染解耦了换后端时不用重写 prompt直接喂给新模型。4. 禁止用 SVG/HTML 冒充位图、禁止代码涂抹修图。这两条硬规则保证了图是真·文生图文字错了就重画而不是 P 图。三、改造的核心换掉生图后端改造动作其实很集中——把它 SKILL.md 里那段「图像后端优先级链」Codex → Cursor → ...整个删掉换成我自己的生图脚本# 原来:一堆 Codex/Cursor 的判断逻辑 # 改后:固定调我的脚本 python volces_image.py --prompt prompt 文件内容 --size 1280x720 --out NN.png因为 prompt 文件是独立的方法论第 3 条的功劳换后端几乎是无痛的——上游的「分析文章、定配图位、写 prompt」完全不动只换最后渲染那一棒。这就是好架构的红利方法论和实现解耦换引擎不换车。四、第二次迭代风格从「极简涂鸦」换成「中文手账风」第一版我用「flat-doodle 极简涂鸦」风格出来白底、大量留白、图内零文字。技术上没问题但不好看、信息量少不是我要的效果。我收集了一批喜欢的参考图那种米色底、手写大标题、卡通小人在画面里做事的手账风提炼出它的 DNA暖米色纸底不是纯白 手写中文大标题橙色强调蓝色手绘边框分区卡通小人/AI 机器人在画面里「做事」有故事性图上直接写中文这是换模型后才敢做的——之前的模型写中文必乱码结构化思维对比/流程/拆解/递进一张讲不清就「总分总」拆多张我把这套风格写成一个zh-handbook风格文件设为默认。五、实际效果用改造后的 skill 给文章配图效果是这样的这张图直观表达了改造的核心思路左边把别人的方法论「抄过来」右边把生图引擎「换我的」中间是「换引擎不换车」。改造后的 skill 还能做到「总分总」整套配图——给一篇「skill 是资产」的文章一次出了 4 张共享同一套配色和形象的图看起来像「同一本手账的连续几页」总览图——完整工作流地图从想法到上线分论点·对比——代码贬值 vs skill 增值分论点·框架——三条判断标准收尾图——skill 是 PM 的个人杠杆4 张图中文标题、分区名、金句全部正确IP 形象在多张图里一致出镜。六、写在最后这次改造让我想清楚一个「自建 vs 引入」的判断方法论可以抄引擎必须换自己的。开源 skill 最有价值的是它沉淀的流程和判断怎么找配图位、prompt 先落盘这些拿来就用但它的生图后端、它的默认风格是长在别人的环境里的得换成适配我工作流的。改造一个 skill比从零写一个往往性价比高得多——前提是你要分得清哪些是可复用的骨架哪些是必须替换的血肉。下一篇预告既然能抄能改那到底什么时候该自建、什么时候该引入、什么时候直接用原生的下一篇聊聊我在这几个开源 skill 上的取舍。如果这篇对你有用欢迎关注看「AI 工具人 PM 实战」系列更新你改造开源工具时踩过什么坑评论聊聊觉得有用就收藏备用。 
长河君 · 2026/8/17 17:37:51 · 阅读 1.2k 开源 skill 二次开发：信息图改造成中文手账风（替换生图后端实战）
有了 IP 形象和生图 API最后一块拼图是「图文介绍」——把文章里的流程、对比、框架画成结构清晰的图。 这一篇讲我怎么改造一个开源信息图 skill它的方法论直接抄生图后端整个换掉最终做出一批米色手账风的中文信息图。一、为什么选「改造」而不是「从零写」前两篇解决了「能出图」和「有个固定的我」。但「图文介绍」是更系统的活——一篇文章里哪里该配图、配流程图还是对比图、风格怎么统一这些是有方法论的。我没必要从零发明这套方法论。宝玉的开源项目baoyu-skills里有个baoyu-article-illustrator专门干这个而且方法论非常扎实。但它的生图后端我用不了——它默认调 Codex 或 Cursor 的内置生图我主战场是 Claude Code没有这些。所以我做的事是方法论照抄生图后端换成我自己的。二、它的方法论哪些值得抄baoyu-article-illustrator有几个设计我觉得很妙直接保留1. 三维体系Type × Style × Palette。把一张图拆成「信息结构流程/对比/框架× 渲染风格 × 配色」三个维度自由组合。这比「一句话 prompt」清晰得多。2. 先找配图位再生图。它会先分析文章找出「哪些地方值得配图」「各配什么类型」输出一个 outline而不是写完就硬塞图。3. prompt 必须先落盘。每张图的完整 prompt 先写成一个文件再调生图。这条一开始我觉得啰嗦后来才发现是真香——prompt 和渲染解耦了换后端时不用重写 prompt直接喂给新模型。4. 禁止用 SVG/HTML 冒充位图、禁止代码涂抹修图。这两条硬规则保证了图是真·文生图文字错了就重画而不是 P 图。三、改造的核心换掉生图后端改造动作其实很集中——把它 SKILL.md 里那段「图像后端优先级链」Codex → Cursor → ...整个删掉换成我自己的生图脚本# 原来:一堆 Codex/Cursor 的判断逻辑 # 改后:固定调我的脚本 python volces_image.py --prompt prompt 文件内容 --size 1280x720 --out NN.png因为 prompt 文件是独立的方法论第 3 条的功劳换后端几乎是无痛的——上游的「分析文章、定配图位、写 prompt」完全不动只换最后渲染那一棒。这就是好架构的红利方法论和实现解耦换引擎不换车。四、第二次迭代风格从「极简涂鸦」换成「中文手账风」第一版我用「flat-doodle 极简涂鸦」风格出来白底、大量留白、图内零文字。技术上没问题但不好看、信息量少不是我要的效果。我收集了一批喜欢的参考图那种米色底、手写大标题、卡通小人在画面里做事的手账风提炼出它的 DNA暖米色纸底不是纯白 手写中文大标题橙色强调蓝色手绘边框分区卡通小人/AI 机器人在画面里「做事」有故事性图上直接写中文这是换模型后才敢做的——之前的模型写中文必乱码结构化思维对比/流程/拆解/递进一张讲不清就「总分总」拆多张我把这套风格写成一个zh-handbook风格文件设为默认。五、实际效果用改造后的 skill 给文章配图效果是这样的这张图直观表达了改造的核心思路左边把别人的方法论「抄过来」右边把生图引擎「换我的」中间是「换引擎不换车」。改造后的 skill 还能做到「总分总」整套配图——给一篇「skill 是资产」的文章一次出了 4 张共享同一套配色和形象的图看起来像「同一本手账的连续几页」总览图——完整工作流地图从想法到上线分论点·对比——代码贬值 vs skill 增值分论点·框架——三条判断标准收尾图——skill 是 PM 的个人杠杆4 张图中文标题、分区名、金句全部正确IP 形象在多张图里一致出镜。六、写在最后这次改造让我想清楚一个「自建 vs 引入」的判断方法论可以抄引擎必须换自己的。开源 skill 最有价值的是它沉淀的流程和判断怎么找配图位、prompt 先落盘这些拿来就用但它的生图后端、它的默认风格是长在别人的环境里的得换成适配我工作流的。改造一个 skill比从零写一个往往性价比高得多——前提是你要分得清哪些是可复用的骨架哪些是必须替换的血肉。下一篇预告既然能抄能改那到底什么时候该自建、什么时候该引入、什么时候直接用原生的下一篇聊聊我在这几个开源 skill 上的取舍。如果这篇对你有用欢迎关注看「AI 工具人 PM 实战」系列更新你改造开源工具时踩过什么坑评论聊聊觉得有用就收藏备用。