小灯 IP Studio · 拆解式配图

像 Ian 小黑那样先把中文文章读透、拆成“认知锚点 → 配图拆解方案(shot list)”,再按需生成原创 IP 小灯出演的怪诞手绘正文配图。

O que é 小灯 IP Studio · 拆解式配图?

小灯 IP Studio é uma skill especializada em transformar artigos técnicos, posts ou metodologias em chinês em uma série de ilustrações originais, no estilo 'hand-drawn grotesco' (怪诞手绘). Ela combina a abordagem do 'Ian Xiao Hei' (小黑), que consiste em ler e destrinchar um texto até seus 'pontos de ancoragem cognitiva', com o conjunto de ferramentas do 'Xiao Hu' (小互) — que inclui enumeração seccional, extração profunda, divisão em três trilhos (emoção/explicação/quatro-painéis), mapeamento de metáforas, regras de proporção, scripts de geração e opções de troca de elenco. O resultado é um shot list executável, seguido pela criação de imagens que explicam de forma clara e lúdica conceitos abstratos, processos e estados. O herói padrão é o personagem IP 'Xiao Deng' (小灯) — uma figura fina de palito com cabeça de lâmpada, sem olhos nem boca, cujo filamento expressa emoções e o brilho indica estado mental. A skill é compatível com assistentes de código como Claude Code, Cursor ou Codex, e seu fluxo de trabalho inclui: digestão do texto, produção do plano de ilustrações, geração individualizada de prompts e verificação de qualidade. Ela mantém um repositório de 36 personagens (5 nativos + 31 do Xiao Hu IP Studio) e oferece suporte a cenários com 2-3 IPs simultâneos, garantindo que cada imagem tenha um propósito claro, sem poluição visual ou estilos comerciais.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/wbin888/xiaodeng-ip-studio/tree/HEAD

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Documentação

O que 小灯 IP Studio · 拆解式配图 faz?

一句话:小黑的拆法(怎么拆) + 小互的工具箱(拆得全、画得准、生得出)。 骨架是小黑的:读正文 → 挑认知锚点 → 出拆解方案 → 单张现编隐喻生成 → QA。 小互的方法只在骨架的固定位置“插件式”生效,不改变小黑简洁、决断、让图自己说话的口径。

核心定位

把中文文章(文章 / 帖子 / Notion / 方法论 / 产品解读)里的关键判断、流程、结构、状态或隐喻,拆成一份可执行的配图拆解方案,再变成清爽、怪诞、一秒能懂的手绘解释图。

  • 不是商业插画、PPT 信息图、可爱卡通、素材库抽象图。
  • 默认演员是小灯(本技能原创 IP):灯泡头细线小人,无眼无嘴,灯丝即表情、亮度即状态(亮=想通 / 灭=卡住 / 闪=犹豫),认真做一件荒诞但成立的事——接线、照亮盲点、串联点亮、拔插头、调光。小灯必须承担核心动作,不当装饰。
  • 方法恒定,演员可换:角色库共 36 个——内置 5 个(小灯 / 小墨 / 小针 / 小格 / 小方)+ 小互 IP Studio 的 31 个(已随仓库附带在 cast-xiaohu/,开箱即用)。速查见 references/cast-roster.md,换角见 references/cast-swap.md。
  • 一篇可以同时用 2-3 个 IP(主角 + 搭档,各自代表一个固定的语义),规则见 references/ensemble.md。

按需读参考(不要一次塞满上下文)

文件管什么何时读
references/analysis-playbook.md拆解方法本体:全文主张、逐节枚举、认知锚点、三问+Q4、三轨分流、张数每次分析必读
references/plan-template.md拆解方案输出格式 + 示例出方案前
references/metaphor-method.md原创隐喻三步、动作命名闸、隐喻对照表、一篇一世界、反复刻编隐喻时
references/xiaodeng-ip.md小灯外形、性格、动作库、嵌入法则写画面时
references/style-dna.md画风、颜色语义、比例规则写 prompt 前
references/tracks.md情绪图 / 解释图 / 四格 / 总览海报 各自画法分轨后
references/prompt-template.md各轨 prompt 骨架 + 编辑提示生成时
references/qa-checklist.md生成后检查、失败信号、迭代修法生成后
references/cast-roster.md36 个角色速查:肢体、招牌色、擅长主题、推荐组合选角时
references/ensemble.md多 IP 同框:何时启用、演员表、互动模式、撞色、多角色 prompt用 2-3 个 IP 时
references/cast-swap.md换角操作(安装、--cast)与角色包安全规则用户要换角时
examples/ensemble-demo.md3 个 IP 的完整拆解方案示例第一次做多 IP 时
characters/<id>/character.md内置换角角色包(小墨 / 小针 / 小格 / 小方)用户指定该角色时
references/backends.md生图脚本与后端配置无内置生图工具时

工作流

1. 消化正文 → 拆解(小黑式,必做)

读用户给的正文(链接 / 文件 / Notion / 截图)。按 analysis-playbook.md 依次做,全部在脑内或草稿里完成,输出只给结论:

  1. 全文主张:一句话说清这篇想让读者信什么(按文体定 hero,防“好画的细节”抢走主图)。
  2. 逐节枚举:每个小节一行,判“配 / 不配 + 一句理由”。不许跳节,也不许平均配图。
  3. 挑认知锚点:核心判断、两个断点、输入输出闭环、分流、前后对比、一鱼多吃、承接路径、常见坑、角色状态变化……
  4. 深读三问 + Q4:真意 / 张力 / 灵魂话 + 必现内容(回原文核对真实部件、数字、术语)。
  5. 分轨:读者是“没共鸣”(情绪图)、“没看懂结构”(解释图)、还是“有过程转折”(四格)?全篇是否需要一张总览海报?
  6. 选角:默认小灯单人出演。用户点名角色,或者文章本身有多个角色 / 视角(人 vs AI、旧 vs 新、多环节流水线)→ 按 cast-roster.md + ensemble.md 定 1 个主角 + 0-2 个搭档,写出全篇不变的演员表。
  7. 现编隐喻 + 角色动作:每张写出一个动词短语,如“小灯举着自己的灯泡照进需求清单的缝里,把漏掉的条目一条条照出来”。写不出就是还没想清楚。

2. 出拆解方案(shot list)

用户只说“分析 / 拆解 / 思考怎么配图 / 出方案”时:按 plan-template.md 输出方案后停下,不生成。

每张图写清(小黑原字段 + 小互增强字段):

  • 放在哪个段落后
  • 图的主题
  • 核心意思(= 灵魂话,不是段落标题)
  • 图类型(情绪 / 解释[流程·结构·对比·阶梯·关系] / 四格)+ 结构类型
  • 小灯在图里做什么(一个动词短语)
  • 隐喻对照(物件 → 真实机制,解释图必填)
  • 必现内容(原文真值)
  • 建议元素(1-2 个物件)
  • 建议中文标注词(3-6 个,每个 2-8 字)
  • 比例 + 小灯占比
  • 多 IP 时:方案开头加演员表,每张加出演(谁演、各做什么、互动模式)

张数:默认 4-8;短文 1-3;长文一般不超过 9。底线是“每个非专家会卡的抽象机制至少一张”,天花板是“删了它读者不会更难懂就砍”。

3. 单张生成

用户明确要“生成 / 做图 / 输出 / 帮我生成”时:不停下等确认(小黑口径),先在内部完成第 1-2 步,然后每张单独生成,不拼图。

  • 有内置生图工具(如 image_gen)→ 直接用。
  • 没有 → 用 scripts/generate.py(先 python3 scripts/studio.py doctor,未配置则提示用户 init)。用 --cast 角色名… 自动附上角色参考图(多 IP 时顺序与 prompt 里的 Character 编号一致)。
  • 都没有 → 交付每张的完整 prompt,让用户贴到 ChatGPT / Gemini 手动生成。

每张 prompt 按 prompt-template.md 组装,必须包含:比例 + 方向词联动、纯白背景、黑色手绘线稿、少量红橙蓝手写批注、大量留白、小灯承担核心动作、禁止 PPT / 商业插画 / 幼稚可爱 / 左上角类型标题。

基准图先行:≥4 张时先生 1 张定调,过 QA 再批量。 不复刻旧案例:每张为当前文章重新发明隐喻(见 metaphor-method.md 反复刻规则)。

4. 检查与迭代

按 qa-checklist.md 检查。命中失败信号 → 优先局部编辑,机制画错 / 小灯画崩 / 对比散架直接重生。生图 API 失败最多重试 2 次。

5. 保存交付

在 workspace 内工作时,保存到:

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

保留原始文件,不覆盖已有资产(除非用户要求替换)。

输出口径

  • 方案阶段:短而准,用表格,不讲风格理论。
  • 交付阶段:生成了几张、每张用途、保存路径、哪些最稳、哪些可选。
  • 让图自己说话。

自修复

某步失败、参考过时、产出不符预期 → 直接说明是哪一步、建议怎么改,不默默绕过。

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