AI旗舰图片大师

图像生成链路里最常见的故障不是模型不会画，而是任务返回后文件没有落到本地、参考图的角色没有说清楚、以及失败后盲目重试。这个技能把生成过程收敛为一条可验证的流水线：组装提示词、选择模型参数、运行 CLI、解析 JSON、确认本地文件。

它解决什么问题

• 生成结果只给了一个临时 URL，但下游流程需要稳定的本地路径和字节数校验。
• 提示词写得太虚，模型拿不到可执行的视觉约束，只能反复猜。
• 同一张图并发触发多次生成，浪费额度并污染输出目录。
• 文本、品牌、人物等元素被模型自行添加，与用户输入不一致。

核心工作方式

技能运行时会先提取主体、用途、风格、场景、构图、配色、光照、必须出现的文字、参考图和排除项；只有缺少会显著改变结果的关键信息时才追问。随后按 Subject -> Style -> Scene -> Composition -> Lighting -> Typography -> Exclusions 的顺序组装一段连贯提示词，而不是简单堆词。

模型选择遵循用途约束：快速草稿和大多数场景默认 v2 + 2K_pro；高保真终稿、细节密集的产品图或编辑素材用 pro；明确要求预览时才用 1K_pro；印刷级资产才允许 4K_pro。图片比例、分辨率和参考图职责会在最终说明中给出，方便复核。

参考图通过重复的 --attachment 传入，并按调用顺序声明它控制主体身份、构图、配色还是风格。技能不会声称能保持像素级一致；如果用户提供的是本地路径，也不会擅自替换成无关远程 URL。

执行阶段只运行一次 scripts/generate.js，传入 --json、明确的 --output-dir，并对所有用户输入做 shell 转义。随后解析 JSON：只有 success 为 true 且每个 files 条目的 localPath 存在、bytes 为正数，才算有效交付；temporaryUrl 只作诊断信息。

迭代边界

遇到瞬时故障时，只有在 error.retryable 为 true 时才会重试，并遵守 CLI 的重试上限；认证、校验、缺文件或输出校验错误必须先修因再重跑。对成功生成但主观不满意的结果，不会自动消耗下一次生成；先呈现结果，再根据反馈调整构图、配色、字体或风格。若用户明确要求基于上一张图做变体，才会把它作为新的参考图复用。

注意点

• 图像模型对精确排版和文字渲染仍不可靠；需要在交付结果时说明这一限制。
• pro 适合追求终稿细节，不适合仅用于快速预览。
• API 凭证通过固定的 UNITYCLAW_KEY 环境变量提供，缺失时生成会直接失败。
• 同一请求不要并发发起多个生成命令，输出目录和任务目录应保持隔离。
• 不要为了变长而重写完整的用户提示词；保留用户提供的事实和必须出现的文字拼写。