seedream-imagegen
用 ByteDance Seedream 4.0 API(经 Segmind)生成 AI 图像。当用户要从文字描述生成营销素材、海报、产品图、概念图、社交媒体配图等高质量图像,且环境配有 SEGMIND_API_KEY 时使用。支持 2K/4K、多比例、单次最多 15 张批量、最多 3 张参考图控风格。不用于:修改/编辑已有图片(用图像编辑类 skill)、视频生成、无 API 环境下的快速配图需求。
git clone --depth 1 https://github.com/staruhub/ClaudeSkills /tmp/seedream-imagegen && cp -r /tmp/seedream-imagegen/lab/Geek-skills-seedream-imagegen ~/.claude/skills/seedream-imagegenSKILL.md
# Seedream 4.0 图像生成 通过 `scripts/generate_image.py` 调用 Seedream 4.0 生成专业级图像。 ## 验收标准(每次生成任务完成前自查) - [ ] 提示词经过结构化优化([主题]+[风格]+[细节]+[质量词]),不是用户原话直接透传 - [ ] size / aspect_ratio 与用途匹配(见参数对照表),不是默认值裸跑 - [ ] 图像已落盘并把**实际文件路径**回报给用户 - [ ] 重要用途(海报/品牌)生成 ≥3 张供选择 - [ ] 告知了本次消耗(张数×分辨率),4K 提前说明更耗时耗额度 ## 不做什么 - 不编辑、重绘、扩展已有图片——只做文生图(参考图仅用于风格指导) - 无 `SEGMIND_API_KEY` 时不硬试:告知用户去 segmind.com 获取,或改用环境内其他生图 skill - 不对生成内容的版权归属下结论 - 用户只要一张随手配图时,不展开完整需求问卷,合理默认直接出 ## 工作流程 ### 1. 收集需求(缺什么问什么,不逐项走问卷) 必需:图像内容描述。推荐确认:尺寸(默认 2K)、比例(默认 1:1)、数量(默认 1)。 **用途 → 参数对照表** | 用途 | size | aspect_ratio | max_images | |------|------|--------------|------------| | 社交媒体 | 2K | 1:1 或 9:16 | 1-3 | | 网页横幅 | 2K | 16:9 或 21:9 | 1 | | 打印海报 | 4K | 4:3 或自定义 | 1-2 | | 产品图 | 2K | 3:2 或 4:3 | 3-5 | | 概念设计 | 2K | 16:9 | 5-10 | ### 2. 优化提示词 结构:[主题] + [风格] + [细节] + [质量修饰词],补光照与氛围;需要图内文字时明确指定文字内容与字体风格;建议 200-300 词内。 示例:"一只猫" → "A fluffy orange tabby cat on a wooden windowsill, golden hour lighting, cozy interior, warm palette, professional photography, detailed fur texture"。 风格关键词库与更多范式:`references/prompt_engineering.md`。 ### 3. 执行 ```bash python scripts/generate_image.py \ --prompt "优化后的提示词" \ --size 2K --aspect-ratio 16:9 --max-images 1 \ --output-dir ./outputs # API key 从环境变量 SEGMIND_API_KEY 读取,或用 --api-key 传入 ``` 高级用法(参考图 `image_input` ≤3 张 / 顺序批量 `sequential=True` 保持系列一致 / `size=custom` 自定义宽高): Python 调用示例见 `references/quick_start.md`,参数完整说明见 `references/api_reference.md`。 ### 4. 迭代 不满意时先问具体不满意什么,再对症调整:细节不足→加描述;风格不对→换风格关键词或上参考图;清晰度→升 4K;选择面→加张数。 ## 已知陷阱 | 陷阱 | 具体表现 | 应对 | |------|---------|------| | 401 / 额度耗尽 | API 报 401 或 quota 错误 | 检查 SEGMIND_API_KEY;额度问题如实告知用户,不静默重试烧额度 | | 内容审核拒绝 | 提示词含敏感元素被拒 | 告知被拒原因类别,改写提示词规避后重试一次;连续被拒则停下与用户确认 | | 图内文字模糊 | 生成的海报文字发虚、错字 | 提示词明确指定文字内容+字体风格,加 "high contrast, bold typography";升 4K;仍不行改"留位后期加字" | | 4K 时间预期 | 用户以为卡住 | 提前说明 2K 约 2 秒、4K 约 4-6 秒,批量线性叠加 | | 超限参数静默失败 | >15 张或 >3 参考图 | 生成前校验参数上限,超限先拆分或询问 | | 直接透传短提示词 | "一只猫"直接发 API,出图平庸 | 验收标准第一条:必须先优化 | ## 参考文档(按需加载) | 文件 | 何时读 | |------|--------| | `references/prompt_engineering.md` | 优化提示词、查风格关键词库时 | | `references/api_reference.md` | 需要完整参数说明、错误码、性能指标时 | | `references/quick_start.md` | 需要 Python 调用示例(参考图/批量/自定义尺寸)时 | `evals/routing-evals.json` — 触发边界回归用例,改 description 后用仓库根 `scripts/run_routing_evals.py` 校验。
Build and maintain a structured LLM-generated wiki for any codebase. Use when the user asks to analyze/understand/document a codebase, build a code wiki, create project documentation from source, or update an existing .llm-wiki. Triggers on phrases like "build wiki", "analyze this codebase", "document this project", "update wiki", "llm-wiki", or when entering an unfamiliar project that has no .llm-wiki yet.
A股专业分析师助手,提供每日股价分析、选股策略和投资建议。适用于:(1) 获取A股实时行情和历史数据,(2) 技术面分析(K线形态、MACD、KDJ、RSI、布林带等),(3) 基本面分析(财务指标、估值分析),(4) 板块热点追踪,(5) 选股策略筛选,(6) 量化因子分析,(7) 生成每日股市分析报告。当用户询问"帮我分析股票"、"今日选股"、"A股行情分析"、"技术分析"、"基本面分析"、"量化选股"等相关问题时触发。
AI咨询/销售的对话策略助手。当用户需要准备AI方案沟通、跟业务部门聊AI落地、写AI提案、应对客户异议、做AI培训破冰时使用。触发场景:"怎么跟老板聊AI"、"客户说AI不靠谱"、"准备一个AI方案汇报"、"帮我想想怎么推AI"、"业务部门不配合"、"AI项目怎么卖"、"demo之后怎么跟进"。也适用于AI咨询师、技术合伙人、CTO做内部AI推广。
Windows C盘清理和磁盘空间管理工具。当用户需要清理C盘、释放磁盘空间、查找大文件、分析磁盘占用、删除临时文件、清理缓存、管理Windows系统垃圾文件时使用此skill。适用于以下场景:(1)C盘空间不足需要清理;(2)查找和删除大文件;(3)分析磁盘空间占用;(4)清理系统临时文件和缓存;(5)清理浏览器缓存;(6)清理回收站;(7)清理系统日志;(8)优化Windows磁盘空间。
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资深高考命题专家助手,提供专业的命题指导和评审服务。适用于创作高考试题、评审试题质量、分析试卷结构、了解命题趋势等场景。结合文档工具提取解压文件,使用网络搜索了解最新命题趋势,使用分析工具评估题目质量和试卷结构。涵盖"一核四层四翼"评价体系、2025年命题趋势、题型规范、评分标准、命题流程等多个维度,符合高考命题最佳实践。
胥克谦式AI-Native产品开发方法论。适用于:(1) 使用AI Agent(Claude Code、Codex、Cursor等)进行产品级软件开发,(2) 设计和优化Harness/Skill体系,(3) 文档驱动开发(SDD)流程,(4) 构建自动化质量门禁和eval机制,(5) Token成本优化与缓存策略,(6) 产品人转型开发者的AI编程实践。触发场景包括"帮我设计开发流程"、"怎么降低token成本"、"怎么提高AI编码质量"、"文档驱动"、"质量门禁"、"harness设计"、"单agent vs multi-agent"、"自动化迭代"、"AI产品开发"、"SDD"、"eval机制"等。即使用户只是说"帮我用AI写代码"或"怎么让agent干活更靠谱"也应触发。
PDF解析工具,将复杂PDF文档转换为LLM友好的Markdown/JSON格式。适用于:(1) 将PDF转换为Markdown或JSON格式,(2) 提取PDF中的文本、表格、公式、图像,(3) 处理学术论文、技术文档、商业报告的PDF解析,(4) 为RAG应用准备高质量文档数据,(5) 批量处理PDF文件。触发关键词包括:"PDF解析"、"PDF转Markdown"、"PDF转JSON"、"提取PDF表格"、"提取PDF公式"、"MinerU"、"文档解析"、"PDF extraction"、"convert PDF"、"parse PDF"等。