Brand Command Pack
将品牌身份（品牌展板图像、Logo、照片或文本）转换为一个包含 35-40 条命令的 .md 文件，命令格式为 /prefix-name。用户将品牌展板上传到 ChatGPT，粘贴品牌锁，然后复制所需命令。所有提示都放在代码块中，以便一键复制。
重复性工作（组织数百行提示、替换颜色/名称/CTA、检查格式）由脚本完成，以确保结果一致。您的任务是：仔细阅读品牌信息，正确填写 brand.json，运行脚本，然后调整结果。
工作流程
- 从输入中提取品牌信息。阅读
references/brand-extraction.md以了解字段列表及填写方法。如果输入是图像，直接从图像中读取文本、十六进制代码、字体和视觉描述。如果十六进制代码未明确显示，从图像中估算并说明是估算值。 - 仅在必要时提问。当品牌名称、调色板或标语确实无法推断时，提出一个简洁的问题。否则做出假设，并在最终回复中列出假设。
- 编写
brand.json（示例：python scripts/build_pack.py --example）。mascot、services和packages字段可以省略：依赖它们的命令会自动跳过，视觉描述会切换为无吉祥物的版本。 - 渲染：
python scripts/build_pack.py brand.json /mnt/user-data/outputs/<brand-name>_command_content.md。脚本会自动验证（代码块、剩余 token、命令前缀）。 - 审核结果，打开几条命令（轮播图、og、hero、Testimonial）。直接在该文件中修正针对此品牌表述别扭的句子，例如将通用示例替换为用户业务上下文。编辑后运行
python scripts/build_pack.py --check <file> <prefix>。 - 添加自定义命令（如用户要求，例如咖啡馆的
/xx-menu）。遵循相同格式：标题### /prefix-name，一行描述，然后**简短:**和**详细:**各自放在以命令名称开头的代码块中。 - 提交时使用
present_files，然后简短回复：命令数量、包含的部分、所做的假设以及使用方法（上传展板、粘贴品牌锁、复制命令）。
格式原则
- 每个提示都放在代码块中，并以命令名称开头，因为用户会原样复制到 ChatGPT。
- 用户填写的占位符使用
{花括号}；内部 token[[...]]不得出现在最终结果中。 - 调色板锁定为品牌颜色及其十六进制代码（在品牌锁中），因为图像模型如果不加约束往往会编造颜色。
- 图像上的文本应短小且拼写精确；图像模型在长文本上容易拼写错误。这就是为什么文本规则放在品牌锁中，且轮播图按每张幻灯片单独生成。
- 命令前缀：2-3个品牌名字母（例如
pw代表 Pawang.dev），以避免与通用命令如/logo冲突。
语言
内置目录使用印度尼西亚语。如果用户使用其他语言，在脚本运行后翻译渲染结果，但保持命令名称、占位符 token {...} 和十六进制代码不变。
需要告知用户的限制
- 像素尺寸仅为估算；图像模型会选择最接近的宽高比。请在 Canva 或 Figma 中调整大小/裁剪。
- 官方 Logo 最好使用原始文件；
logo命令适用于制作变体，不能替代主文件。 - 真人照片：除非用户自己上传并拥有使用权，否则不要编写要求模仿特定人物面容的提示。
文件
scripts/build_pack.py- 渲染和验证（--example、--check）scripts/catalog.py- 命令和 token 目录；在此处编辑以永久添加命令references/brand-extraction.md- 从图像/文本填写brand.json的指南