古诗词记忆卡片生成器（批量版）

解决什么问题

古诗词教学和背诵场景中，教师和内容创作者经常需要图文并茂的卡片素材。手动为每句诗配图、排版、撰写赏析，耗时且难以保证风格统一。当需要批量处理（比如整本《唐诗三百首》）时，这个问题更加突出——逐张找图、逐句写文案、逐个排版，几乎是一场体力活。

这个技能的目标是把这个过程自动化：输入一首诗，输出一份可以直接打开的 HTML 记忆卡片，每句诗配一张统一风格的水墨画插图，附带作者背景、整体意境和逐句赏析。

核心能力与工作流

整个流程分为 4 步，每一步都明确了使用的模型或工具：

1. 准备古诗数据：将原文分句，为每句准备意境描述（作为生图 prompt），整理作者和朝代信息。这一步由 WorkBuddy 直接处理，不依赖外部模型。
2. 逐句生成图片：调用腾讯混元（Hunyuan）文生图模型，通过 ImageGen 工具完成。每句诗生成一张竖轴卷轴画比例（1024×1536）的水墨风格图片。统一使用 Traditional Chinese ink wash painting, vertical scroll format 风格描述词保证画风一致。
3. 生成文本内容：由当前对话模型（如 DeepSeek、GPT 等）直接生成作者背景（150-200 字）、整体意境（100-150 字）和逐句赏析（每句 50-100 字），要求语言简洁优美、信息准确、赏析与配图意境呼应。
4. 组装 HTML 卡片：使用 assets/card_template.html 模板，替换占位符变量（如 {{POEM_TITLE}}、{{AUTHOR}}、{{LINE_X}} 等），图片使用相对路径，最终输出可独立打开的 HTML 文件。

注意事项与适用边界

图片生成必须串行调用：实测发现，并行调用 ImageGen 时 output_dir 参数会失效，所有图会被存到同一目录且文件名相同，导致互相覆盖，最终只剩 1 张图。正确做法是逐张生成，每张完成后再发下一张。

成本可控但不可忽略：每张图约 5-10 credits，一首 4-8 句的诗需要 4-8 张图。批量处理 300 首诗约需 6000-12000 credits，建议分批进行，每次 5-10 首。

文本内容要求准确性：作者生平和创作背景必须准确，不确定时宁缺毋滥。逐句赏析的意境描述需要与第 2 步生成的图片风格保持一致。

批量处理前先确认 demo：让用户确认单张卡片的图片质量和样式满意后，再进行批量处理。统一目录结构便于管理和迁移。