Community影像github.com

voytas75/ai-image-prompt-analyzer-and-refactorer

將影像生成或編輯提示重新建構為明確的變更/保留約束,以及功能性參考影像角色。

ai-image-prompt-analyzer-and-refactorer 是什麼?

這個技能旨在將模糊或雜亂的影像生成/編輯提示,重構為結構化、無矛盾且明確的指令,以提升 AI 模型的回應品質與可控性。它強制將提示分解為核心意圖、變更目標、保留清單、參考角色和輸出設定等區塊,並確保這些元素之間沒有邏輯衝突(例如不能同時變更又保留同一屬性)。技能特別適合處理涉及參考影像的編輯任務,能透過明確指定每張參考影像的功能(如提取主體身份、環境材質),避免非意圖的屬性轉移。支援的平台包括任何接受文字提示的 AI 影像生成或編輯工具,如 Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion 等,但此技能本身僅輸出文字結構,不保證模型的絕對服從。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/voytas75/skills/tree/HEAD/skills/ai-image-prompt-analyzer-and-refactorer

Installed? Explore more 影像 skills: steipete/songsee, affaan-m/frontend-design, mattpocock/improve-codebase-architecture · View all 6 →

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

影像提示重構

  1. 提取實際目標。 區分生成與編輯。識別主體、物理場景以及提供的參考。如果關鍵目標或衝突需求不明確,提出一個聚焦的問題,而非憑空發明身份、姿勢或相機元數據。檢查: 目標明確。
  2. 移除或具體化雜訊。 此工作流程偏好物理約束而非模糊的品質膨脹。移除不支援的獎項/平台/最高級主張;將有意義的風格或光線要求轉化為可觀察的屬性。解析度、HDR 和渲染器名稱並非普遍無效:它們可能對特定模型或請求的工作流程很重要。將真實的輸出設定與描述性提示分開,並保留明確要求的渲染風格,或是在丟棄前先詢問。檢查: 沒有有意義的使用者約束被靜默刪除,也沒有提出通用的模型效果主張。
  3. 區分變更與保留。 對於編輯,選擇一個有界限的編輯目標。保留適用的身份、面部結構、姿勢、服裝、構圖、視角和光線,除非是明確變更的屬性。不要斷言未知的精確焦距。如果合成需要協調的光線變更,則在相同的目標中命名這些變更,絕不作為不變量。對於新影像,使用創建目標,而不是虛構的原始影像不變量。檢查: 沒有任何東西同時被變更和保留。
  4. 按功能分配參考。 為每個影像分配一個不同的提取角色,例如主體身份/服裝或環境幾何/材質。明確排除非意圖的轉移。當角色或編輯邊界需要說明時,請閱讀 references/worked-examples.md。檢查: 每個提供的參考都有一個角色;衝突的角色已解決或已查詢。
  5. 回傳此可檢查的結構。 當不存在參考角色時省略參考角色,當沒有要求輸出設定時省略輸出設定。對於生成,保留列表只能陳述使用者指定的不變量,或者說明不存在原始影像。
核心意圖:<目標的物理摘要>
[要變更的目標]:<一個有界限的編輯目標,或創建目標>
[保留清單]:<適用的未變更屬性;排除變更>
[參考角色]:
  - 參考影像 1:嚴格提取 <不同的角色;如有需要則排除>。
[輸出設定]:<要求的支援設定,與場景描述分開>

完成: 提示使目標、不變量和參考角色明確;不存在矛盾或發明的元數據。此技能僅輸出文字,而非影像。提示結構不保證模型具有決定性的服從性。

Individual skills in this repo

This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.

相關技能