小灯 IP Studio · 拆解式配图

Was macht 小灯 IP Studio · 拆解式配图?

Ein Satz: Die Zerlegungsmethode von 小黑 (wie zerlegen) + das Werkzeugset von 小互 (vollständig zerlegen, genau zeichnen, generieren können). Das Grundgerüst ist von 小黑: Text lesen → Kognitive Ankerpunkte auswählen → Zerlegungsplan erstellen → Einzelbild spontan Metapher generieren → QA. Die Methoden von 小互 wirken nur an festgelegten Stellen im Grundgerüst als „Plug-in“ und ändern nicht den klaren, entschlossenen Stil von 小黑, der die Bilder für sich sprechen lässt.

Kernpositionierung

Zerlege die wichtigen Urteile, Abläufe, Strukturen, Zustände oder Metaphern in einem chinesischen Artikel (Artikel / Post / Notion / Methodologie / Produktanalyse) in einen ausführbaren Illustrationsplan und verwandle sie in klare, skurrile Handzeichnungen, die auf einen Blick verständlich sind.

• Keine kommerziellen Illustrationen, PPT-Infografiken, niedlichen Cartoons oder abstrakten Stockbilder.
• Standard-Schauspieler ist 小灯 (origineller IP-Charakter dieses Skills): Glühbirnenkopf-Strichmännchen, ohne Augen und Mund, der Glühfaden ist der Gesichtsausdruck, die Helligkeit ist der Zustand (hell = verstanden / aus = festgefahren / blinkend = zögernd). Sie macht ernsthaft eine absurde, aber sinnvolle Sache – Kabel anschließen, blinde Flecken beleuchten, in Reihe schalten, Stecker ziehen, Helligkeit einstellen. 小灯 muss die Kernaktion ausführen, nicht nur Dekoration sein.
• Methode konstant, Schauspieler austauschbar: Character-Bibliothek mit 36 – 5 integrierte (小灯 / 小墨 / 小针 / 小格 / 小方) + 31 aus dem 小互 IP Studio (bereits im Repository unter cast-xiaohu/ enthalten, sofort einsatzbereit). Schnellübersicht in references/cast-roster.md, Charakterwechsel in references/cast-swap.md.
• Ein Artikel kann gleichzeitig 2-3 IPs verwenden (Hauptfigur + Partner, jede repräsentiert eine feste Semantik), Regeln in references/ensemble.md.

Referenzen bei Bedarf lesen (nicht den gesamten Kontext auf einmal füllen)

Datei	Zuständig für	Wann lesen
references/analysis-playbook.md	Zerlegungsmethode an sich: Gesamtaussage, epochemäßige Aufzählung, kognitive Anker, drei Fragen + Q4, Dreiteilung, Anzahl der Bilder	Bei jeder Analyse unbedingt lesen
references/plan-template.md	Ausgabeformat des Zerlegungsplans + Beispiele	Vor der Planerstellung
references/metaphor-method.md	Drei Schritte zur originellen Metapher, Aktionsbenennungsschleuse, Metaphernvergleichstabelle, eine Welt pro Artikel, wiederholte Prägung	Beim Erstellen von Metaphern
references/xiaodeng-ip.md	小灯的 Aussehen, Persönlichkeit, Aktionsbibliothek, Einbettungsregeln	Beim Schreiben der Szene
references/style-dna.md	Zeichenstil, Farbsemantik, Proportionen	Vor dem Schreiben des Prompts
references/tracks.md	Stimmungsbild / Erklärungsbild / Vier-Panel / Übersichtsplakat: jeweils eigene Zeichenmethode	Nach der Spurwahl
references/prompt-template.md	Prompt-Grundgerüst für jede Spur + Bearbeitungshinweise	Bei der Generierung
references/qa-checklist.md	Nach der Generierung prüfen, Fehlersignale, iterative Korrektur	Nach der Generierung
references/cast-roster.md	Kurzübersicht der 36 Charaktere: Körperteile, Markenfarben, bevorzugte Themen, empfohlene Kombinationen	Bei der Rollenauswahl
references/ensemble.md	Mehrere IPs im Bild: Wann aktivieren, Besetzungsliste, Interaktionsmodi, Farbkontraste, Multi-Character-Prompt	Bei Verwendung von 2-3 IPs
references/cast-swap.md	Charakterwechsel-Operation (Installation, --cast) und Sicherheitsregeln für Charakterpakete	Wenn der Benutzer den Charakter wechseln möchte
examples/ensemble-demo.md	Vollständiges Zerlegungsbeispiel mit 3 IPs	Beim ersten Mal mit mehreren IPs
characters/<id>/character.md	Integrierte Charakterpakete für Charakterwechsel (小墨 / 小针 / 小格 / 小方)	Wenn der Benutzer diesen Charakter angibt
references/backends.md	Bildgenerierungsskripte und Backend-Konfiguration	Wenn kein integriertes Bildgenerierungstool vorhanden ist

Arbeitsablauf

1. Text verdauen → Zerlegen (小黑-Methode, Pflicht)

Lies den vom Benutzer angegebenen Text (Link / Datei / Notion / Screenshot). Führe die Schritte aus analysis-playbook.md nacheinander durch, alles im Kopf oder im Entwurf, gib nur die Schlussfolgerung aus:

1. Gesamtaussage: Ein Satz, der sagt, was der Artikel den Leser glauben machen soll (bestimme den Helden nach Textart, verhindere, dass „schön zu zeichnende Details“ das Hauptbild stehlen).
2. Epische Aufzählung: Jeder Abschnitt eine Zeile, beurteile „zuordnen / nicht zuordnen + ein Grund“. Keine Abschnitte überspringen, aber auch nicht gleichmäßig zuordnen.
3. Kognitive Ankerpunkte auswählen: Kernurteil, zwei Bruchpunkte, Input-Output-Zyklus, Aufteilung, Vorher-Nachher-Vergleich, ein Fisch zwei Mal essen, Übergabepfad, häufige Fallen, Zustandsänderung des Charakters …
4. Tiefgehende drei Fragen + Q4: Wahre Bedeutung / Spannung / Seelenwort + zwingend darzustellender Inhalt (überprüfe zurück zum Originaltext auf reale Komponenten, Zahlen, Fachbegriffe).
5. Spurwahl: Hat der Leser „keine Resonanz“ (Stimmungsbild), „Struktur nicht verstanden“ (Erklärungsbild) oder „Prozess mit Wendungen“ (Vier-Panel)? Braucht der gesamte Artikel ein Übersichtsplakat?
6. Rollenauswahl: Standardmäßig solo von 小灯. Benennt der Benutzer einen Charakter, oder gibt es im Artikel selbst mehrere Charaktere / Perspektiven (Mensch vs. KI, Alt vs. Neu, mehrstufige Pipeline) → Bestimme gemäß cast-roster.md + ensemble.md 1 Hauptfigur + 0-2 Partner, schreibe eine für den gesamten Artikel konstante Besetzungsliste.
7. Spontan Metapher + Charakteraktion erfinden: Schreibe für jedes Bild eine Verbphrase, z. B. „小灯 hebt ihre Glühbirne und leuchtet in die Ritzen der Anforderungsliste, beleuchtet die übersehenen Einträge einzeln.“ Wenn du es nicht schreiben kannst, hast du es noch nicht klar verstanden.

2. Zerlegungsplan erstellen (Shot List)

Wenn der Benutzer nur sagt „analysieren / zerlegen / überlegen, wie illustrieren / Plan erstellen“: Gib nach plan-template.md den Plan aus und halte an, generiere nicht.

Schreibe für jedes Bild klar (Originalfelder von 小黑 + erweiterte Felder von 小互):

• Nach welchem Absatz einfügen
• Thema des Bildes
• Kernaussage (= Seelenwort, nicht Abschnittstitel)
• Bildtyp (Stimmung / Erklärung [Prozess · Struktur · Vergleich · Treppe · Beziehung] / Vier-Panel) + Strukturtyp
• Was 小灯 im Bild tut (eine Verbphrase)
• Metaphernvergleich (Objekt → realer Mechanismus, bei Erklärungsbildern Pflicht)
• Zwingend darzustellender Inhalt (Originaltext-Wahrheitswert)
• Empfohlene Elemente (1-2 Objekte)
• Empfohlene chinesische Beschriftungswörter (3-6, jedes 2-8 Zeichen)
• Verhältnis + Anteil von 小灯
• Bei mehreren IPs: Zu Beginn des Plans Besetzungsliste hinzufügen, pro Bild Besetzung (wer spielt, was macht jeder, Interaktionsmodus)

Anzahl der Bilder: Standard 4-8; kurzer Text 1-3; langer Text im Allgemeinen nicht mehr als 9. Untergrenze: „Mindestens ein Bild für jeden abstrakten Mechanismus, den ein Nicht-Experte nicht versteht“. Obergrenze: „Wenn der Leser es ohne das Bild nicht schwerer versteht, entfernen“.

3. Einzelbild generieren

Wenn der Benutzer explizit sagt „generieren / Bild machen / ausgeben / für mich generieren“: Halte nicht an, um Bestätigung zu erhalten (小黑-Duktus), führe intern die Schritte 1-2 durch, dann generiere jedes Bild einzeln, nicht als Collage.

• Mit integriertem Bildgenerierungstool (z. B. image_gen) → direkt nutzen.
• Ohne → scripts/generate.py verwenden (vorher python3 scripts/studio.py doctor, wenn nicht konfiguriert, Benutzer zu init auffordern). Mit --cast Charaktername … automatisch das Character-Referenzbild anhängen (bei mehreren IPs die Reihenfolge mit der Character-Nummer im Prompt abstimmen).
• Keines von beiden → Liefere den vollständigen Prompt für jedes Bild, der Benutzer kann ihn in ChatGPT / Gemini einfügen und manuell generieren.

Jeder Prompt wird nach prompt-template.md zusammengebaut, muss enthalten: Verhältnis + Richtungswort-Verknüpfung, reinweißer Hintergrund, schwarze Handzeichnungslinien, wenige rot-orange-blaue handschriftliche Anmerkungen, viel Weißraum, 小灯 übernimmt die Kernaktion, verboten: PPT / kommerzielle Illustration / kindlich niedlich / Titel links oben.

Basisbild zuerst: Bei ≥4 Bildern zuerst 1 Bild zur Stimmung festlegen, nach QA die Batch erstellen. Keine alten Fälle nachbilden: Jedes Bild für den aktuellen Artikel neu eine Metapher erfinden (siehe metaphor-method.md Regel der wiederholten Prägung).

4. Prüfung und Iteration

Prüfe nach qa-checklist.md. Bei Fehlersignalen → bevorzugt lokale Bearbeitung, Mechanismus falsch gezeichnet / 小灯 falsch gezeichnet / Vergleich auseinandergefallen → direkt neu generieren. Bei Fehlschlag der Bild-API maximal 2 Wiederholungen.

5. Speichern und Ausliefern

Wenn du im workspace arbeitest, speichere unter:

assets/<article-slug>-illustrations/01-topic-name.png
assets/<article-slug>-illustrations/02-topic-name.png

Behalte die Originaldateien, überschreibe keine vorhandenen Assets (es sei denn, der Benutzer fordert Ersatz an).

Ausgabeduktus

• Planphase: Kurz und präzise, Tabellen verwenden, kein Stil-Theorie.
• Lieferphase: Wie viele Bilder generiert, Verwendung jedes Bildes, Speicherpfad, welche am stabilsten, welche optional.
• Lass das Bild für sich sprechen.

Selbstreparatur

Wenn ein Schritt fehlschlägt, eine Referenz veraltet ist oder die Ausgabe nicht den Erwartungen entspricht → direkt sagen, welcher Schritt, Verbesserungsvorschlag, nicht stillschweigend umgehen.