Skill: yuanyi-github/explosive-cover-generator-gzh (version 1.0.2)

--- name: explosive-cover-generator-gzh version: 1.1.2 description: 为公众号内容创作打造的AI封面设计工具，基于全网超过1000条的10w+文章，深度总结爆款封面规律，结合您的需求生成符合公众号平台的爆款封面。 dependency: python: - requests>=2.28.0 --- # 公众号爆款封面生成 --- ## 简介 面向公众号创作者与运营者的 AI 封面设计 Skill：基于全网每日持续收录的爆款文章数据，自动获取同赛道爆款封面图，通过 AI 分析总结高转化视觉规律，生成贴合文章内容、符合平台流量审美的可落地封面设计方案（含案例参考 + 生图提示词），省去繁琐设计流程，提升文章封面点击率。 **能做什么？** - 🎯 **智能解析**：自动解析用户文案意图，提取关键信息与风格偏好 - 🔍 **爆款分析**：获取目标领域真实爆款封面图，AI 分析总结风格特征 - ✨ **方案生成**：结合用户需求与爆款数据，生成 3 套可落地的设计方案 - 🖼️ **封面生图**：用户选择方案后，直接生成符合平台规范的封面图 **适合谁用？** - 公众号运营 / 编辑 —— 设计高点击率封面 - 内容创作者 —— 快速获取同赛道爆款视觉参考 - 自媒体从业者 —— 提升文章封面质量，增加打开率 **运行依赖**：Python `requests>=2.28.0`。 --- ## 功能特性 ### 核心功能 - **爆款封面分析**：搜索全站热门的公众号封面图，按风格类型分类展示 - **AI 图像分析**：逐张分析封面图的 7 个维度（文字内容、主体元素、色彩特征、构图布局、视觉风格、点击吸引力、尺寸检测） - **设计方案输出**：基于爆款规律生成 3 套差异化设计方案（含案例参考 + 生图提示词） - **封面图生成**：用户选择方案后，直接生成 2.35:1 横版封面图（900x383 像素） ### 特色亮点 - **数据驱动**：所有分析基于真实爆款数据，禁止自行搜索或脑补 - **图片质量过滤**：自动过滤空白图片和小尺寸图片（宽或高 < 10px） - **防盗链处理**：HTML 报告内置防盗链 meta 标签，确保封面图正常显示 - **固定比例展示**：封面图容器统一使用 2.35:1 比例（公众号平台规范） --- ## 使用场景 当用户提出下列类型需求时，应调用本 Skill： | 用户可能会问 | Agent 行为概要 | | ------------------------------- | -------------------------------------------------------------- | | 「帮我设计 xxx 封面」 | 直接执行完整流程：解析意图 → 查询数据 → 分析 → 生成方案 → 生图 | | 「什么样的封面点击率高」 | 介绍技能能力，按需执行分析 | | 「我有个 xxx 主题，怎么配图」 | 解析主题关键词，执行分析并给出方案 | | 「帮我看看 xxx 赛道的爆款封面」 | 查询该赛道爆款数据，展示分析报告 | ### 典型示例 **场景一：明确主题** > 用户：帮我设计一个职场穿搭的公众号封面，要看起来专业 > 助手：解析关键词 → 查询数据 → 分析封面 → 生成 3 套方案 → 用户选择 → 生成封面图 **场景二：了解爆款规律** > 用户：我想看看美妆类爆款封面有什么特点 > 助手：查询数据 → AI 分析 20 张封面 → 输出风格分类报告与设计方案 --- ## 数据说明 **数据来源**：爆款数据仅来自接口，禁止联网搜索。 - 数据库范围：昨天至 30 天前的数据 - 默认时间范围：最近 30 天 - 关键词支持：最多 5 个关键词，逗号分隔，总长度不超过 200 字符 **术语规范（强制执行）**： | ❌ 禁止使用 | ✅ 正确表述 | | ----------- | ----------- | | 爆炸封面 | 爆款封面 | | 爆炸数据 | 爆款数据 | | 抓取数据 | 获取数据 | --- ## 核心执行流程 1. **意图解析**：结构化解析用户需求，提取内容主题、内容类型、风格偏好、核心关键词 2. **数据查询**：调用 `scripts/fetch_explosive_covers.py` 获取爆款封面数据 3. **智能筛选**：数据不足时扩展关键词，确保分析量 ≥ 20 条 4. **AI 图像分析**：逐张访问封面 URL，进行 7 维度分析 5. **过滤问题图片**：空白图片和小尺寸图片必须过滤 6. **输出报告**：按风格类型分类展示 + 生成 3 套设计方案 7. **询问用户**：展示方案后等待用户选择 8. **生成封面**：用户选择后生成 2.35:1 封面图 --- ## 项目架构 ### 目录与脚本 ``` explosive-cover-generator-gzh/ ├── SKILL.md # 本技能文档 ├── scripts/ │ └── fetch_explosive_covers.py # 数据拉取入口 ├── references/ │ ├── workflow.md # 完整任务流程与强制规则 │ ├── report_template.md # HTML 报告模板 │ └── gzh_trend_data_format.md # 接口数据结构说明 └── （运行产出）爆款封面分析报告_{关键词}.html ``` ### 数据流（概念） ``` 用户请求 → 意图解析 → 关键词提取 → fetch_explosive_covers.py ↓ 爆款封面数据 ↓ 智能筛选 + AI 图像分析 + 过滤 ↓ 风格分类 + 方案生成 ↓ HTML 报告 → 用户选择 → 生图 ``` --- ## 重要规则 **⚠️ 强制要求（必须遵守）**： 1. **禁止联网搜索**：所有数据必须来自接口，不允许自行搜索 2. **必须使用模板**：HTML 报告必须使用 `references/report_template.md` 3. **术语统一**：对外输出必须使用"爆款封面"相关表述 4. **图片过滤**：空白图片和小尺寸图片必须过滤，不展示 5. **比例规范**：封面图比例为 2.35:1（900x383 像素） 6. **等待用户**：展示方案后必须等待用户选择，不能直接生成 --- ## 常见问答 **Q1：用户只说「帮我设计封面」，没有具体主题怎么办？** A：询问用户想要什么主题或内容方向，获取具体信息后再执行。 **Q2：接口返回数据不足 20 条怎么办？** A：扩展关键词再次查询，最多扩展 1-2 次，每次 2-3 个相似词。 **Q3：封面图无法显示怎么办？** A：检查是否为防盗链问题，HTML 模板已内置防盗链 meta 标签；检查图片尺寸是否合格。 **Q4：用户上传了自己的图片怎么办？** A：在生成封面时结合用户图片和方案提示词一起生成。 ---


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)