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higgsfield-ai/higgsfield-brandkit

透過 Higgsfield CLI 與捆綁的確定性本機工具,建立並擴展完整的視覺品牌系統:色票、SVG 標誌標記、字型、Mockup、社群圖像、包裝、標示、周邊商品、海報、簡報套件,以及可編輯的 PPTX/PDF 品牌手冊。

higgsfield-brandkit 是什麼?

Higgsfield Brandkit 是一個為 AI 代理設計的高階技能,用於從頭建立或擴展現有的視覺品牌系統。它透過 Higgsfield CLI 與一組本機 Python 腳本,提供一個結構化、確定性驅動的工作流程,涵蓋從色票選擇、SVG 標誌生成、字型配對,到最終產出(如 Mockup、社群貼文、包裝、標示、簡報與品牌手冊)的完整流程。 該技能的核心在於「品牌鎖定」機制:它會將使用者提供的官方素材、已批准的色票、標誌與字型記錄為不可變的約束條件。所有後續產出都依賴於這些鎖定的基礎元素,且任何變更都會自動標記相依產出為無效,確保設計的一致性。 此技能支援多種平台與工作階段狀態的持久化。它使用本機狀態檔案 (`state.json`) 記錄所有批准與產出,避免重複詢問已確認的決策。對於標誌生成,它依賴 Recraft V4.1 的向量模式;對於擬真 Mockup,則使用 Seedream 模型。所有文字與可編輯排版(如 PPTX)皆透過本機腳本確定性地建構,而非依賴 AI 模型虛構。 Higgsfield Brandkit 最適合用於「建立品牌套件」、「設計視覺識別」、「產生標誌與品牌手冊」或「將標誌應用於品牌素材」等需求。它應與 `higgsfield-generate` 技能鏈接用於一般影像生成,或與 `Marketing Studio brand-kits` 結合以從匯入的網站元資料建立廣告素材。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/higgsfield-ai/skills/tree/main/higgsfield-brandkit

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

Higgsfield Brandkit

建立一致的視覺識別及其要求的應用。將提供的品牌事實和官方素材視為固定限制。

啟動

  1. 將 SKILL_ROOT 解析為此技能安裝的目錄,並建立一個持久的專案目錄:

    BRANDKIT_WORKDIR="${PWD}/brandkit"
    BRANDKIT_STATE="${BRANDKIT_WORKDIR}/state.json"
    mkdir -p "${BRANDKIT_WORKDIR}"
    
  2. 閱讀先決條件。在需要使用工具的前一個階段檢查它們。未經使用者許可,絕對不要安裝系統套件。

  3. 如果 higgsfield 遺失,僅在獲得許可後安裝它:

    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/higgsfield-ai/cli/main/install.sh | sh
    
  4. 如果 higgsfield account status 因驗證或工作區錯誤而失敗,要求使用者執行 higgsfield auth login 或選擇一個工作區,然後等待。

  5. 在進行付費生成前檢查即時模型合約:

    higgsfield model get recraft_v4_1 --json
    higgsfield model get seedream_v5_pro --json
    higgsfield model get gpt_image_2 --json
    

CLI 對應

操作命令
發現模型higgsfield model get <model> --json
生成並輪詢higgsfield generate create <model> ... --wait --json
恢復工作higgsfield generate wait <job_id> --json
上傳本機素材higgsfield upload create <path> --json
匯入網站元資料higgsfield marketing-studio brand-kits fetch --url <url> --wait --json
讀取/寫入批准狀態python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" state ...
渲染審閱板python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" preview ...
檢查選定的標誌python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" logo-inspect ...
匯出標誌檔案python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" logo-export ...
建立品牌手冊python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" brandbook-build ...

使用 --image 傳遞的本機圖片路徑會自動上傳。除非使用者明確需要託管副本,否則將 HTML、SVG、PPTX 和 PDF 交付物保留為本機專案檔案。

使用者互動行為

  • 使用使用者的語言。將設計大腦的推理、提示詞、狀態機制、腳本、模型查詢和 QA 內部細節保持私密。
  • 每個可見的生成批次最多發送一句簡短的狀態,然後保持安靜直到結果準備就緒。
  • 僅詢問一組簡潔的、尚未解決的阻礙性問題。切勿重複已知事實,也切勿為了部分任務強迫填寫完整的識別問卷。
  • 在每次色票、標誌、字型或下游審查之後,停止並等待一般的使用者回饋。
  • 切勿從沉默、成功生成或自己的偏好推斷為批准。
  • 保留使用者提供的確切文字。切勿虛構定位、價值主張、聲明、成分、價格、認證、統計數據或法規內容。

核心工作流程

  1. 分類請求。

    • apply-existing:使用提供的官方素材,不對其進行重新設計。
    • extend-partial:僅為所請求輸出所需的缺失項目進行建立。
    • create-identity:僅在明確要求時建立新的標誌或識別系統。
  2. 讀取狀態。 執行:

    python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" state \
      --state-file "$BRANDKIT_STATE" --action get_status
    

    本機狀態是持久的。當狀態檔案存在時,切勿貼上、手動編輯或重新建立批准記錄。

  3. 執行接收和素材分析。 閱讀接收、素材分析、狀態路由和精確狀態負載。立即鎖定每個使用者聲明的官方標誌、色票和字型位置。

  4. 建立品牌鎖定。 閱讀品牌鎖定。記錄確切的拼寫、官方素材、顏色、字型、佈局/形狀規則、請求的輸出和禁止的處理方式。

  5. 僅要求輸出所使用的項目。

    • 僅標誌 → 新標記需要色票 + 標誌;現有標記僅需官方標誌
    • 僅色票 → 色票
    • 僅字型 → 字型
    • 無文字的 Mockup/周邊商品 → 標誌;僅在顏色/應用需要時添加色票
    • 含文字的社群/包裝/海報/標示 → 標誌 + 色票 + 字型
    • 品牌手冊/簡報 → 標誌 + 色票 + 字型
  6. 建立缺失的基礎項目。 閱讀設計大腦、概念板、內嵌審閱,以及僅所需的色票、標誌或字型模組。

  7. 在其所需項目獲得批准後,立即繼續執行原始請求。 切勿再次要求使用者選擇範圍。

  8. 僅載入請求的生產模組:

  9. QA 與批准。 閱讀QA 與迭代。僅修復失敗的輸出。僅在獲得明確批准且具有其確切的基礎依賴項後,才儲存下游元素。

新建識別序列

1. 色票

使用預覽負載將 2-3 個精確的色票選項渲染為確定性 HTML。顯示 PNG 螢幕截圖以及可編輯的 HTML 檔案,然後等待。在標誌生成之前,使用 approve_palette 持久化選定的色票。

2. SVG 標誌標記

閱讀標誌提示詞增強器。為每個候選生成恰好三個不同的純符號機制和一個 Recraft 提示詞。將每個長提示詞寫入一個檔案並分別提交:

higgsfield generate create recraft_v4_1 \
  --model_type vector \
  --colors @"${BRANDKIT_WORKDIR}/logo-colors.json" \
  --background_color '#F7F7F5' \
  --aspect_ratio 1:1 \
  --resolution 2k \
  --wait --json < "${BRANDKIT_WORKDIR}/logo-candidate-1.txt"

直接使用傳回的 SVG URL 進行審閱。選擇後,檢查確切的 SVG 而不對其進行更改:

python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" logo-inspect \
  --source "<選定的 Recraft SVG URL 或絕對本機路徑>"

使用 approve_logo 持久化確切的任務 ID、SVG URL、名稱、色票修訂版和傳回的標準幾何指紋。

3. 字型

使用提供的字型或經過驗證的 Google Fonts,提出 2-3 組獨特的顯示/正文配對。透過預覽腳本渲染真實的品牌名稱和範例文字。僅使用 approve_typography 持久化選定的配對。

互動式流程始終會暫停以進行色票、標誌和字型選擇。明確的「無問題」模式可以選擇並持久化一個色票,但它仍會顯示所有三個 SVG 標誌候選項,並暫停以讓使用者選擇標誌;精確的品牌標記絕不會被自動批准。

一致性不變量

  • 在所有地方重複使用相同的已批准標誌來源。當可以進行確定性放置/匯出時,切勿重新繪製官方或選定的 SVG。
  • 生成的標誌依賴於其建立時所使用的色票修訂版。變更該色票會使生成的標誌及其依賴項失效;變更字型不會使符號標記失效。
  • 變更基礎項目僅會使那些在 required_slots 中列出該項目的下游元素失效。
  • 將相同的品牌鎖定值複製到每個相關的生成提示詞中:精確的十六進位色碼、字型角色、形狀語言、放置位置、留白空間、構圖和禁止的處理方式。
  • 僅對新的標誌標記使用 Recraft V4.1 向量模式。
  • 使用 Seedream 作為主要的擬真 Mockup 生成器。僅將 GPT Image 2 用於需要添加可讀文字或精確圖形細節的控制階段。
  • 使用本機確定性 SVG/PPTX/HTML 建構來處理精確文字和可編輯佈局。切勿要求影像模型偽造可編輯檔案。
  • 不要承諾提供原生的 Figma、Canva、PSD、AI 或 EPS 檔案。

確定性腳本

在 "$BRANDKIT_WORKDIR" 下建立 JSON 輸入檔案;切勿將使用者文字直接插入到 Shell 參數中。

python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" preview \
  --input "$BRANDKIT_WORKDIR/reviews.json" \
  --output-dir "$BRANDKIT_WORKDIR/reviews"

python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" logo-export \
  --input "$BRANDKIT_WORKDIR/logo-export.json" \
  --output-dir "$BRANDKIT_WORKDIR/logo"

python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" brandbook-build \
  --state-file "$BRANDKIT_STATE" \
  --input "$BRANDKIT_WORKDIR/brandbook.json" \
  --output-dir "$BRANDKIT_WORKDIR/brandbook"

對於標誌匯出,載入標誌匯出負載。對於品牌手冊,僅使用捆綁的建構器;在確定性合約失敗後,切勿用即興的 PowerPoint 或 PDF 生成器取代它。

失敗策略

  • 對失敗的 Recraft 或影像生成請求,使用相同的鎖定概念和修正後的合約重試一次。在第二次相同失敗後停止。
  • 如果預覽或標誌匯出失敗兩次,報告具體錯誤;切勿用臨時的 SVG 重寫來取代它。
  • 如果品牌手冊範本、字型或轉換合約失敗,立即停止。不要產生視覺上不同的備用方案並稱其為標準。
  • 如果無法保留精確的字型或官方標誌保真度,應揭露限制而非聲稱完成。
  • 切勿在檔案、日誌或聊天中暴露原始驗證令牌或憑證。

交付

對於品牌手冊,遵循品牌手冊中的嚴格回應合約:僅提供 PPTX 鏈接/路徑、PDF 鏈接/路徑和字型安裝警告。

對於其他輸出,請回傳:

  1. 請求的視覺檔案和預覽。
  2. 一份簡潔的品牌鎖定摘要。
  3. 可編輯與平面化格式標籤。
  4. 所需字型/匯入限制。
  5. 用於目標修訂的穩定變體名稱。

參考索引

Individual skills in this repo

This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.

higgsfield-ai/higgsfield-generate

Generate images/videos via Higgsfield AI. Default: GPT Image 2 for images/design/text, Seedance 2.0 for video, Nano Banana 2/Pro for character/reference image work, Marketing Studio for ads with avatars/products/hooks, settings, plus Soul V2/Cinema/Cast/Location and Kling 3.0. Use when: "generate an image", "make a video", "animate this photo", "image-to-video", "edit/stylize/remix this image", "produce a clip", "create an ad", "make a UGC video", "product demo", "unboxing", "brand video", "presenter video", "import product from URL", "create avatar for ad", or "analyze video virality". Supports image-to-image, image-to-video, references, job/upload IDs, and Marketing Studio. Chain with higgsfield-soul-id for face/identity consistency. Virality Predictor (`brain_activity`) analyzes video virality: hook strength, attention, retention, distraction risk, and creative score. NOT for: Soul Character training (use higgsfield-soul-id), product photoshoots, marketplace listing cards, text/chat/TTS tasks.

higgsfield-ai/higgsfield-marketplace-cards

Generate marketplace product image cards through Higgsfield: compliant main image, secondary product images, and A+ style content modules. Use when the user asks for marketplace listing images, product detail cards, secondary product images, product infographics, lifestyle listing shots, A+ style content, marketplace image sets, or sales-ready product visuals. Backend owns marketplace compliance references and prompt templates; this skill only routes user intent to the CLI. NOT for generic brand product photography without marketplace/listing context (use higgsfield-product-photoshoot), video generation or UGC ads (use higgsfield-generate), or Soul Character training (use higgsfield-soul-id).

higgsfield-ai/higgsfield-product-photoshoot

Generate brand-quality product images through Higgsfield product-photoshoot prompt enhancement on GPT Image 2 / gpt_image_2. Entry point for professional brand/product visuals. Use when: "product photo", "studio shot", "lifestyle image", "Pinterest pin", "hero/banner", "carousel", "ad creative", "Meta ads", "virtual try-on", "model wearing", "person holding product", "closeup with hands", "levitating/floating/splash product", "CGI/surreal product", "restyle", "seasonal/aesthetic variation", or any product, brand, or paid-social creative. Modes: product_shot, lifestyle_scene, closeup_product_with_person, moodboard_pin, hero_banner, social_carousel, ad_creative_pack, virtual_model_tryout, conceptual_product, restyle. Backend assembles the final prompt; never freehand it. NOT for: no-product text-to-image (use higgsfield-generate), branded avatar video (use higgsfield-generate Marketing Studio), marketplace listing cards (use higgsfield-marketplace-cards), Soul Character training (use higgsfield-soul-id).

higgsfield-ai/higgsfield-soul-id

Train a Soul Character — a personalized model on a person's face that Higgsfield uses for identity-faithful image and video generation. Use when: "create my Soul", "train my face", "make my digital twin", "build me an avatar", "learn my appearance", "create a character of me", "set up identity for video", "I want my face in generated images". Chain: train Soul (one-time, returns reference_id) → use in higgsfield-generate via `--soul-id <id>` with models like `text2image_soul_v2` or `soul_cinema_studio`. NOT for: one-shot face swaps (use higgsfield-generate with --image), named-character / non-photo avatars (use higgsfield-generate with prompt).

higgsfield-ai/higgsfield-video-explainer

Build a complete non-photoreal narrated explainer or story video from ordered 10-second blocks: one narrator, one universal style key, one Seed Audio take and one Gemini Omni clip per block, then server-side assembly with explainer_video. Use when: "make an explainer video", "explain this in a video", "turn this topic or document into a narrated video", "tell this story as an animated video", "make a faceless narrated video", or "show me explainer styles". Supports live CMS presets, custom style references, mascot/faceless modes, two aspects, and optional burned subtitles. NOT for: photoreal films, ads/UGC, talking heads, podcasts, motion typography reels, one-off clips without narration, or editing a finished video.

higgsfield-ai/higgsfield-youtube-thumbnail

Create high-click-through YouTube thumbnails and vertical video covers through the Higgsfield CLI. Builds a truthful information-gap concept, preserves up to three referenced identities, supports logos and controlled variants, renders the main image with Nano Banana Pro, and applies focused Seedream edits. Use when: "make a YouTube thumbnail", "thumbnail for this video", "MrBeast-style cover", "Shorts cover", or "Instagram video cover". Chain after any video workflow once its truthful topic and visual direction are known. NOT for producing the video itself (use higgsfield-generate), product catalog photos (use higgsfield-product-photoshoot), or marketplace cards (use higgsfield-marketplace-cards).

higgsfield-ai/skills

Build, edit, and deploy full-stack websites, apps and games via the Higgsfield CLI (`higgsfield website …`). Each is a React 19 + TanStack Start SSR app in one Cloudflare Worker (D1/R2/KV/DO/Containers). THREE product types, picked via `--type` on create: `website` (standalone, no Higgsfield integration — references/website-flow.md), `app` (Sign in with Higgsfield + fnf SDK, Quanta — references/app-flow.md), `game` (realtime multiplayer rooms — references/game-flow.md). Routes to the right flow; each carries its own rules and deploy/publish gates. Use when: "build me a website", "make a landing page", "create a web app", "build a SaaS dashboard / portfolio", "make me a game", "deploy this site", "publish". Also owns GAME ART: "make a spritesheet", "tileable texture", "animate a 3D character", game music/SFX — see the game-* references. NOT for: single image/video/audio generation (higgsfield-generate), product photos (higgsfield-product-photoshoot), marketplace cards (higgsfield-marketplace-cards).

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