技能介绍

解决抖音竖版封面的设计痛点

在抖音视频列表中，封面图的点击率往往决定了视频的初始流量。然而，很多创作者在生成封面时面临一个常见问题：通用图像生成结果在竖版比例下容易忽略UI安全区域，导致关键内容被截断；同时，人物或商品焦点不突出、标题排版缺乏对比度，使得封面在信息流中缺乏吸引力。手动使用设计软件调整不仅耗时，且难以保证多张封面的视觉一致性。

核心能力与工作流

该技能专为解决上述问题而设计，固定调用 Image2 模型，将抖音封面图生成拆解为结构化的提示词工程与文件校验流程。

信息提取与提示词组织：自动提取视频主题、封面标题和人物/商品素材。提示词严格按 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 七个维度组装。
视觉焦点控制：在提示词中强制注入 安全区域、焦点、标题留位和强对比 等抖音列表展示专属的检查重点。
参数与参考图管理：默认输出 9:16 比例。支持通过 --attachment 传入参考图，并明确每张图用于控制主体、构图、颜色或风格。分辨率支持 1K 预览至 4K 高清交付。
本地化校验与交付：调用 scripts/generate.js 执行生成，并严格验证返回文件的绝对路径与字节数大于零，确保交付的是真实的本地文件而非临时链接。

适用边界与注意事项

本技能专注于基于文本和参考图的封面生成，不下载或分析抖音视频链接。生成结果中的精确文字排版、人物身份及专业数据不应被视为绝对还原，交付时务必提示用户进行人工复核。此外，运行环境需配置 UNITYCLAW_KEY 并安装精确版本的 fieldkit-sdk@1.1.0。若需修改生成结果，应精准调整特定提示词维度，避免因主观判断盲目重试而浪费算力。