技能介绍

要解决的问题

在电子阅读平台上，封面要在小尺寸缩略图里快速传达题材、氛围和作者信息。人工从零排版试错成本高；而通用绘图流程容易忽略封面特有的约束，例如书名/作者区域是否可读、缩略图是否仍能识别、文字是否逐字一致。这个技能把封面生成拆成可复现的提示结构与本地文件校验，输入书名、主题、作者信息和目标读者后，输出适合电子阅读平台展示的成图。

技能如何工作

核心能力是围绕“交付物与主体 → 场景与动作 → 构图与镜头 → 光线与颜色 → 材质与风格 → 必须出现的文字 → 禁止项”组织提示，并把检查重点固定为四项：主题象征、书名区域、作者区域、缩略图识别。视觉重点会优先处理主题象征、书名区域、作者区域和缩略图识别。

关键步骤：先整理书名、主题、作者信息和目标读者；可选补充参考图片、品牌色、目标受众、画面比例和输出分辨率，并记录必须逐字出现的文字以及用户明确禁止的人物、物体、标志、颜色或风格。随后按固定模型 Nano Banana2 执行一次生成；默认比例为 2:3，预览可用 1K，正式交付通常用 2K，用户明确需要高清成品时再用 4K。有参考图时，会说明每张图用于控制主体、构图、颜色还是风格，并按相同顺序传入。生成后用脚本 scripts/generate.js 下载结果，并校验每个本地文件存在且大小大于零；成功结果返回 model、aspectRatio、size、taskId、taskFolder、outputDir 和至少一个包含绝对 localPath 与 bytes 的 files 项。修改时只调整相关提示维度，不会因主观判断自动重复消耗生成次数。

适用边界与注意点

它适合电子阅读平台展示的书籍封面；小说类型封面应使用小说封面生成。缺失信息不影响主要构图时，技能会做合理视觉选择；但若缺失会改变主体、真实数据或专业含义，应先询问。模型结果不应被描述为对真实尺寸、文字、人物身份、历史事实或专业结论的绝对还原；文字、尺寸、人物特征或专业内容需要人工复核。API Key 可通过 --api-key 传入，或在环境中配置 UNITYCLAW_KEY；未提供时引导用户获取密钥并重试，且不得回显、记录、保存或写入真实 Key。运行环境需安装精确版本 fieldkit-sdk@1.1.0。