Communitygithub.com

wang-bool/xiaohongshu-storycraft

Transformez vos idées, brouillons, recherches, captures d'écran ou photos en récits visuels complets pour Xiaohongshu, sans mise en page fixe.

Qu'est-ce que xiaohongshu-storycraft ?

Ce skill crée des stories visuelles Xiaohongshu (RED) à partir de sources variées : idées, textes, images, captures d'écran. Il ne se limite pas à un plan ou des prompts, mais produit un livrable complet (titre, corps, hashtags, images par page et sources). Adapté aux développeurs et créateurs de contenu, il fonctionne avec des agents comme Claude Code, Cursor ou Codex. Le processus suit strictement une vérification des faits, une analyse d'image réelle et une génération de mise en page HTML sans gabarit prédéfini. Il distingue les matériaux utilisateur, les sources publiques et l'IA, valide la cohérence visuelle via des « constitutions visuelles », et effectue des contrôles de qualité automatisés (DOM, rendu, QA des images). Le résultat est une série de pages 3:4 (1080x1440) prêtes à être publiées, accompagnées de métadonnées et de vérifications de non-contrefaçon.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add wang-bool/xiaohongshu-storycraft

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

小红书叙事工坊

Transformez les idées, textes et images des utilisateurs en stories Xiaohongshu prêtes à publier. Livrez le titre complet, le corps, les hashtags, les images page par page et les sources – pas seulement un plan ou des prompts.

Réception et limites

Commencez par distinguer quatre types de matériaux :

  • Faits, données et sources déjà confirmés
  • Expériences, sentiments et jugements clairement exprimés par l'utilisateur
  • Contenu directement observable dans les images
  • Interprétations et expressions éditoriales déduisibles des matériaux

Ne présentez pas comme des faits des expériences, effets, chiffres, citations ou sources non fournis. Lorsque des conclusions clés manquent de preuves, posez uniquement les questions minimales nécessaires ; lorsque l'utilisateur demande une production directe, réduisez le champ des conclusions et clarifiez les limites.

Si l'utilisateur ne fournit aucune image, ne demandez qu'une seule fois : A – fournir ses propres photos ou captures d'écran (recommandé par défaut), B – utiliser une bibliothèque d'images publiques, C – utiliser l'IA générative. Après le choix de l'utilisateur, ne répétez pas la question. Pour les faits, processus et preuves réels, privilégiez les matériaux utilisateur ou les sources publiques traçables. Les images purement IA ne peuvent pas servir de preuve factuelle.

Ne publiez pas automatiquement sur Xiaohongshu. Une publication automatique nécessite une connexion de plateforme, une autorisation et une confirmation distinctes.

Références à lire à la demande

Flux de travail

  1. Extrayez les faits, les expériences utilisateur, le contenu visible des images et les interprétations autorisées pour former une frontière factuelle.
  2. Planifiez la narration de l'ensemble des images. Pour chaque page, formulez une proposition de page unique. Le nombre de pages est déterminé par les matériaux et la tâche du lecteur, par défaut 5 à 7 pages, mais ne répétez pas le contenu pour atteindre un nombre de pages.
  3. Lisez chaque image réelle une par une, en enregistrant le rapport hauteur/largeur, le point focal, la densité d'information, la taille de lecture minimale, les exigences d'intégrité et le rôle narratif.
  4. Déterminez pour chaque page si l'image ou le texte assume la tâche irremplaçable de compréhension et de preuve. Établissez ensuite la position narrative principale et le poids visuel, en déduisant les relations spatiales du contenu. Ne choisissez pas, n'appliquez pas et n'énumérez pas de mises en page fixes.
  5. Choisissez ou définissez une constitution visuelle. Basez-vous d'abord sur le choix explicite de l'utilisateur, puis sur la sensation décrite par l'utilisateur, et enfin sur l'émotion du contenu, la tâche du lecteur, les couleurs des éléments et la densité des preuves. Ne demandez que si deux choix modifient substantiellement le style souhaité par l'utilisateur et que les matériaux ne permettent pas de trancher. Le style influence les compromis entre compositions valides par la couleur et l'atmosphère spatiale, mais ne prédéfinit pas la structure de la page.
  6. Placez les images réelles et le texte réel dans le HTML. Laissez d'abord le contenu principal atteindre l'échelle requise pour accomplir la tâche, puis observez l'espace réel restant pour développer, compresser, diviser ou réorganiser le texte.
  7. Vérifiez l'intégrité de l'image, les sauts de ligne sémantiques, les débordements, les bords, les espaces blancs, la hiérarchie et la finition à l'aide de mesures réelles dans un navigateur et de captures d'écran pleine page.
  8. Enregistrez l'empreinte de composition et comparez-la avec les pages adjacentes. Si la similarité n'a pas de raison narrative, redérivez-la ; si un effet de comparaison ou de rythme continu est intentionnel, conservez-la.
  9. Après avoir vérifié les faits, les sources, la vie privée et les risques de publication, livrez le résultat.

Par défaut, effectuez les jugements pour l'utilisateur. Si les matériaux sont complexes ou si la proposition de page admet plusieurs interprétations substantielles, confirmez d'abord le plan page par page ; pour les tâches ordinaires, générez directement et itérez en interne.

Limites de génération

Les composants ne portent que des significations sémantiques comme titre, corps, image, légende, chiffre, citation, bordure et source. Les composants ne peuvent pas prédéfinir la mise en page entre composants.

Les produits concrets et les cas historiques ne peuvent servir qu'à expliquer pourquoi une composition a réussi ou échoué. Ils ne peuvent pas être enregistrés comme des modèles de page, des opérateurs de mise en page ou des recettes pour la génération suivante.

Des matériaux identiques peuvent produire des compositions différentes. Une même relation de composition doit également être recalculée en fonction des images et du texte réels ; les coordonnées ou les tailles de conteneur ne peuvent pas être copiées.

Limites de page et d'image

Chaque page ne doit porter qu'une seule tâche de lecture principale et fournir le contexte nécessaire à la compréhension de la proposition actuelle. La position narrative principale est déterminée par le caractère irremplaçable du contenu, pas par la surface, le nombre de mots ou le rapport hauteur/largeur des éléments.

Les images importantes conservent par défaut l'intégrité du sujet, du texte, des relations, des preuves et du contexte nécessaire ; ne recadrez que si les bords sans information peuvent être supprimés en toute sécurité et si le recadrage améliore la lecture. Les captures d'écran contenant du texte clé, des boutons, des données ou des relations d'interface ne peuvent pas être redessinées par l'IA comme preuve. N'obligez pas à avoir une image sur chaque page, ni à utiliser toutes les images.

Si aucun matériau source ne peut servir de couverture, vous pouvez utiliser des concepts IA ou des images d'ambiance, mais elles ne doivent pas imiter des produits, lieux, personnes, expériences, tests ou résultats réels. En cas de risque de confusion, mentionnez-le clairement dans la source des actifs visuels.

Capacités de génération et d'édition visuelles

  • Si vous pouvez voir et générer/modifier des images, lisez d'abord le sujet, le texte, les relations et les faits des matériaux originaux, puis effectuez l'édition, l'intégration ou la re-création sous contrainte.
  • Si vous pouvez voir des images mais pas en générer, effectuez uniquement le recadrage, la correction des couleurs, le collage, les espaces blancs, l'ajout de texte et l'obscurcissement des informations privées ; si les matériaux manquent, utilisez des pages de texte ou signalez les lacunes.
  • Si vous ne pouvez ni voir ni générer d'images, livrez uniquement un plan visuel, en précisant clairement que vous n'avez pas lu, édité ou vérifié les images, et que vous ne pouvez pas prétendre avoir terminé les images de publication.

Lorsque l'utilisateur choisit une bibliothèque d'images publiques, téléchargez les matériaux dans le répertoire de matériaux de la tâche et enregistrez « nom_fichier ← lien source » dans SOURCES.md. Avant la version finale, listez les sources et les risques de licence, et laissez l'utilisateur décider de la mention publique.

Sortie et rendu

Par défaut, la toile est de 1080×1440 ou au format 3:4 vertical. Pour une mise en page précise, utilisez assets/deck-template.html et scripts/render_deck.py. Pour les collages simples, l'ajout de texte ou l'obscurcissement de la vie privée, vous pouvez utiliser PIL.

Les pages HTML utilisent des balises sémantiques et des crochets de vérification. Utilisez data-phrase-lock pour les phrases clés, data-check-lines pour le texte devant être vérifié en fin de ligne, et data-preserve-ratio pour les images nécessitant un affichage complet. Voir les conventions détaillées dans references/visual-style.md.

Après le rendu, exécutez la vérification DOM et scripts/qa_deck.py, et examinez page par page les captures d'écran complètes et les miniatures à 360 px. Les mesures automatiques servent à détecter les problèmes, pas à remplacer le jugement esthétique.

Format de livraison

Livrez dans l'ordre suivant :

## Livrable final

### Titre
[Titre final]

### Corps
[Corps prêt à copier-coller pour publication]

### Hashtags
[#hashtag]

### Histoire en images
1. [Nom de la page]
   - Proposition de page [Ce que le lecteur doit comprendre ou juger après avoir vu cette page]
   - Image [Fichier final ou mention claire de dégradation]
   - Texte dans l'image [Points clés de cette page]
   - Base factuelle [Matériaux utilisateur, sources publiques ou aucune affirmation factuelle]
   - Source des actifs visuels [Fichier utilisateur, matériel public ou généré par IA]
   - Traitement/Utilisation de l'IA [Édition d'image originale, intégration, re-création sous contrainte, pure IA ou mention spécifique]

### Notes de publication
[À fournir uniquement si cela a un intérêt]

Vérifications avant publication

  • Aucun fait, expérience, effet, donnée ou source fictif n'a été inventé
  • Le titre, le corps, le texte dans les images et les hashtags sont cohérents
  • La proposition de chaque page est claire ; la hiérarchie visuelle entre l'image et le texte correspond à cette proposition
  • Les images qui portent la scène, l'action, le résultat, la preuve ou la relation clé n'ont pas été réduites à des illustrations de longs textes ; leur suppression briserait la compréhension de la page ou le processus de preuve
  • Chaque bloc de texte apporte des informations nouvelles que l'image ne peut pas exprimer ; si l'espace de la page est insuffisant, vérifiez d'abord la surcharge de proposition, la répétition texte-image et la possibilité de scinder la page
  • Les images ont été intégrées dans la composition selon leur rapport hauteur/largeur réel, leur point focal, leur densité de détails et leur taille de lecture minimale, sans être insérées dans des conteneurs prédéfinis
  • Par défaut, les images importantes sont affichées en intégralité ; l'intégrité protège le contenu et les relations efficaces, ne conserve pas mécaniquement les bordures noires sans information ; tout recadrage a une zone de sécurité justifiable et une raison narrative
  • Les formules, les unités numériques, les noms propres et les conclusions courtes n'ont pas subi de coupures de mots sémantiques destructrices
  • Les grands espaces blancs ont une attribution et un rôle clairs ; les lacunes structurelles ont été résolues à partir des relations de contenu ou des causes racines de composition
  • Les sources, les légendes et les notes de bordure sont attachées au contenu correspondant, sans flotter ni être repoussées hors du canevas
  • Avez-vous examiné les captures d'écran réelles page par page, pas seulement le code source ou les valeurs de couverture
  • Avez-vous comparé les empreintes de composition des pages adjacentes ; les compositions répétées ont une raison narrative, pas une habitude de génération
  • La constitution visuelle forme une identité par la couleur et l'atmosphère spatiale, sans prédéfinir la structure de la page ni forcer une structure fixe répétée
  • Les couleurs respectent les limites de gamme de la constitution choisie ; les échelons de luminosité, l'ordre de saturation et la tendance de température entre les rôles sont valides ; chaque couleur peut expliquer un rôle fonctionnel, et la surface de la couleur d'accentuation est rare
  • Le fond, la surface et les lignes de bordure proviennent de la même famille de couleurs neutres ; le corps du texte et les informations secondaires proviennent de la même famille d'encre ; les sources, les numéros de page et les légendes sur les fonds réels conservent le contraste nécessaire pour les petits caractères normaux
  • La limite de gamme est clairement distinguable à côté du style adjacent le plus facilement confondu ; les valeurs de couleur redérivées prennent l'ancre de la constitution comme centre de gamme, contraintes par la luminosité, la saturation, la température et les relations de rôles
  • Si la couleur accent change nettement de teinte, elle a été réévaluée en tant que groupe de couleurs complet, pas seulement en remplaçant une seule couleur d'accent ; les styles comme le noir et blanc minimal basés sur la neutralité continuent de garder le fond sans teinte
  • L'ensemble utilise une seule langue de signature avec une raison de contenu ; les candidats de décoration de la constitution ne sont pas cumulés comme une liste ; la page fonctionne toujours après avoir retiré les décorations
  • Les images factuelles clés peuvent être retracées jusqu'à l'image originale de l'utilisateur ou une source publique spécifique
  • Les images purement IA n'usurpent pas de contenu réel
  • Avez-vous vérifié les risques de publication pour les visages, les coordonnées, les pièces d'identité, les positions précises et les écrans privés
  • Le QA DOM et le QA PNG n'ont pas échoué ; tous les éléments REVIEW ont été jugés par capture d'écran

Skills associés