# THX-cctv-image-gen Skill 总说明

本文档说明 `THX-cctv-image-gen` 这个 Skill 包含什么、给谁用、怎么用，以及它内部的运行逻辑。

命名说明：这个 Skill 当前正式名为 `THX-cctv-image-gen`，定位是 **Nafnti CCTV / feeder-camera image**。核心场景不是泛图片生成，而是喂鸟器监控视角出图与返修。

## 一句话结论

`THX-cctv-image-gen` 本体不是一个独立生图模型。

它是一个 **Nafnti CCTV-style 社媒出图规则 Skill**：负责把需求编译成稳定 prompt、决定是否需要产品参考图、调用可用的生图工具、检查失败点，并给出返修方向。

如果同事在 Codex 里使用，并且当前 Codex 环境有 `image_gen / image2` 生图能力，Agent 可以直接按这个 Skill 的规则调用生图工具出图。此时同事不需要手动复制 prompt 到其他工具。

如果同事在没有生图工具的环境里使用，比如普通 Claude/Codex 文本环境或 WorkBuddy 未接生图 API 的版本，Skill 就退化为 prompt 编译和返修助手，需要同事把 prompt 复制到外部生图工具。

当前版本的核心工作是：

1. 把社媒同事的一句话需求整理成更稳定的生图 prompt。
2. 提醒哪些场景必须上传真实产品参考图。
3. 在 Codex 有生图能力时，直接调用 `image_gen / image2` 出首轮图。
4. 出图后把“生成图片 + 实际使用的 prompt + 自检结论 + 返修建议”一起发给运营。
5. 生成失败后，根据失败点给局部返修 prompt，必要时再次调用生图工具。
6. 帮团队统计真实任务里的首轮可用率、返修次数和最终可用率。

## 这个 Skill 解决什么问题

社媒同事做 Nafnti 喂鸟器 AI 图时，容易反复遇到这些问题：

- 产品结构跑偏：蓝绿色 Nafnti 分支、蓝橙格栅款、火箭款、蜂鸟款互相混掉。
- 鸟脚悬空、穿模、像后期贴上去。
- 鸟体比例不对：太小像远处小鸟，或太大压住产品。
- 背景太像豪宅、广告棚拍，不像真实后院监控截图。
- 画质太高清、太精致，不像喂鸟器摄像头。
- 种子、散落、划痕、使用痕迹不明显。
- 蜂鸟被错误放到普通种子喂食器上。
- 失败后同事不知道该重写 prompt，还是只修局部。

这个 Skill 的目标不是追求“最漂亮的 AI 图”，而是提高“能用于 Nafnti 社媒素材”的概率。

## 使用对象

主要使用对象：

- 社媒运营同事：把真实内容需求转成生图 prompt，失败后做局部返修。
- 内部 AI/运营负责人：复盘哪些规则有效，哪些产品结构必须继续加参考图。
- 后续 WorkBuddy 发布流程：如果试用数据达标，再包装成可安装版本。

## 当前包含的内容

目录位置：

```text
THX-cctv-image-gen/
```

核心文件：

| 文件/目录 | 作用 |
|---|---|
| `SKILL.md` | Skill 主入口，定义触发场景、输出格式、默认规则和运行原则 |
| `README.md` | 当前草稿状态、资料来源、下一步说明 |
| `references/prompt-library-v1.md` | 常用 prompt 模块和产品/场景提示词 |
| `references/repair-playbook.md` | 失败返修规则，比如产品结构错、脚悬空、背景太假 |
| `references/usable-image-criteria.md` | Nafnti 可用图判断标准 |
| `references/bird-presets.md` | 鸟种、动作、多鸟场景规则 |
| `references/video-prompt-guide.md` | 图转视频时的动作压缩和风险提醒 |
| `references/reference-gallery-index.md` | 参考图集合索引 |
| `references/reference-image-catalog.md` | 单张参考图的产品型号 / 结构分支备注 |
| `references/product-reference-protocol.md` | 产品参考图锁定协议 |
| `references/product-structure-dictionary.md` | 当前产品结构字典 v0.1 |
| `references/operator-playbook.md` | 社媒同事试用规则 |
| `assets/reference-gallery/usable-images/` | 21 张单张可用图，产品结构锁定优先使用这里 |
| `evals/` | 压力测试用例 |
| `test-results/` | 历次测试结果、10 张试用表、同事操作说明 |

当前新增给试用用的两份文件：

| 文件 | 作用 |
|---|---|
| `test-results/operator-10-image-trial.md` | 10 张真实任务试用表，用来记录首轮可用率、返修次数、最终可用率 |
| `test-results/operator-trial-instructions.md` | 给社媒同事看的操作说明 |

## 它怎么被触发

当用户提出这些需求时，应使用这个 Skill：

- 帮我写 Nafnti 喂鸟器生图 prompt。
- 这张鸟图失败了，帮我返修。
- 帮我检查这个 prompt 为什么产品结构不稳。
- 我要做 TikTok/Reels/Shorts 的喂鸟器素材。
- 我要蜂鸟、红雀、山雀、蓝松鸦等鸟类相关图。
- 我要把稳定图片转成视频 prompt。
- 我要沉淀 Nafnti AI 出图规则。

触发后，Skill 会先判断任务类型和产品分支。若当前 Codex 环境可用 `image_gen / image2`，则可以直接生成图片；若不可用，则输出可复制到外部生图工具的 prompt。

## 四类任务

### 1. 生成图片 / 生成 prompt

用户给零散需求，Skill 先整理出稳定 prompt。

在 Codex 有生图能力时，Agent 应继续调用 `image_gen / image2` 直接出首轮图。

出图完成后必须同时给出实际使用的完整 prompt，方便运营复用和复盘。

在没有生图能力时，Skill 输出可复制到外部生图工具的 prompt。

输入示例：

```text
蓝橙格栅款，北美红雀，站上层横杆中间偏左，正对镜头，叼一颗种子，白色房屋草坪背景，TikTok 用。
```

文本输出结构：

```markdown
**推荐 Prompt**
[完整生图 prompt]

**负面约束**
[不要出现的内容]

**本次检查重点**
- [容易跑偏的点]

**如果失败，优先这样返修**
[短返修语句]
```

Codex 直接出图后的交付结构：

```markdown
**图片**
[生成图]

**本次使用的 Prompt**
[实际传给 image_gen / image2 的完整 prompt]

**自检结论**
- 产品结构：[通过/半通过/不通过]
- 鸟脚/比例：[通过/半通过/不通过]
- 背景/监控感：[通过/半通过/不通过]
- 种子/使用痕迹：[通过/半通过/不通过]

**如果要返修**
[1-3 条短返修建议]
```

### 2. 检查 prompt

用户贴一段已有 prompt，Skill 判断哪里不稳定，并给修正版。

重点检查：

- 是否太泛。
- 是否用了“高清、商业大片、精致、豪宅”等错误方向。
- 是否缺产品结构锚点。
- 是否缺鸟脚落点。
- 是否缺监控截图感。
- 是否误用蜂鸟分支。

### 3. 返修 prompt

用户描述失败图的问题，Skill 只输出局部返修，不重写整段。

输入示例：

```text
鸟脚悬空了，产品前方格栅没了，背景太像豪宅。
```

输出重点：

- 保留原产品款式。
- 只修失败点。
- 不把已经正确的部分推翻重来。

### 4. 图转视频准备

用户要把稳定图片转成短视频时，Skill 输出更保守的视频 prompt。

原则：

- 先保证原图稳定。
- 动作要小，不承诺复杂飞行和高速动作一定可控。
- 优先轻微头部动作、啄食、回头、身体微动。

## 标准使用流程

### Codex 直接出图流程

1. 从真实任务出发，写一句需求。
2. 如果是正式产品图，上传对应真实产品参考图。
3. 把需求发给 Codex，并明确使用 `THX-cctv-image-gen`。
4. Codex 按 Skill 规则整理 prompt，并直接调用 `image_gen / image2` 出首轮图。
5. Codex 立刻打开生成图并按可用图标准自检。
6. Codex 把图片、实际使用的 prompt、自检结论和返修建议一起发给运营。
7. 如果失败，只描述失败点，让 Codex 按 Skill 规则返修，并再次调用生图工具。
8. 每张最多返修 3 次。
9. 把结果填进 10 张试用表。

### 外部生图工具兜底流程

如果当前环境没有 `image_gen / image2`：

1. 从真实任务出发，写一句需求。
2. 如果是正式产品图，准备对应真实产品参考图。
3. 把需求发给 Skill，让它生成 prompt。
4. 复制“推荐 Prompt”和“负面约束”到外部生图工具。
5. 生成首轮图。
6. 失败后把失败点发回 Skill，让它给局部返修 prompt。
7. 最多返修 3 次。
8. 把结果填进 10 张试用表。

### 推荐给同事的提问格式

日常最短格式：

```text
请使用 THX-cctv-image-gen，直接出图：野鸟V8，红雀叼种子，TikTok 图。
```

如果是正式产品图，上传参考图后补一句：

```text
按我上传的产品图锁结构。
```

如果要控制更细，再使用完整格式：

```text
请使用 THX-cctv-image-gen，按下面需求直接生成图片：

[产品款式]，[鸟种]，[站位]，[动作]，[背景]，[用途]。
```

如果当前环境不能直接生图，就改成：

```text
请使用 THX-cctv-image-gen，帮我把下面需求写成生图 prompt：

[产品款式]，[鸟种]，[站位]，[动作]，[背景]，[用途]。
```

如果有产品参考图，补一句：

```text
请以这张产品参考图锁定喂鸟器结构。
```

### 失败后的提问格式

```text
这张图失败了：[失败点 1]，[失败点 2]，[失败点 3]。
请给我局部返修 prompt，不要重写整段。
```

## 产品参考图规则

这是当前最重要的边界。

**文字 prompt 不能稳定锁住正式产品结构。**

以下场景必须使用真实产品参考图：

- 野鸟V5 / 蓝绿色 Nafnti 分支要做正式产品图。
- 蓝橙格栅款要做产品展示、挂车素材、广告素材。
- 多鸟同框但产品仍要清楚。
- 蜂鸟喂食器。
- 新款、未沉淀款、不确定款式。
- 详情页、广告、挂车视频、正式品牌账号素材。

没有参考图时，可以做构图/风格测试，但不能判定为产品结构可用。

## 当前产品分支

### 野鸟V5 / 蓝绿色 Nafnti 分支

内部产品名 / 别名：

- 野鸟V5：默认进入蓝绿色 Nafnti 分支，但必须用用户图或单张可用图确认具体结构。
- v5喂鸟器、v5野鸟喂鸟器：同上。

结构锚点：

- 蓝绿色 / teal 主体。
- 上方蓝绿色圆形横杆。
- 常见硬参考结构之一：蓝绿色弧形前挡板、居中 Nafnti logo、透明矩形料盒、横向蓝绿色圆杆、前景低矮种子槽。
- 另一类样本可能是橙色分格盘结构。不要把两类结构混用。
- 产品通常在画面下方，鱼眼近景，横杆横跨前景。
- 不能变成深碗、鸟浴盆、巨大弧形盆。
- 不能出现橙色格栅或一排 slot。

### 野鸟V8 / 蓝橙格栅款

内部产品名 / 别名：

- 野鸟V8：等同于蓝橙格栅款。
- v8喂鸟器、v8野鸟喂鸟器：同上。

结构锚点：

- 蓝色主体和蓝色横杆。
- 前方橙色格栅或分隔食槽。
- 前方蓝色机身区域可见 Nafnti logo。
- 产品通常在画面下方，橙色格栅盘最醒目，蓝色横杆横穿前景。
- 不能丢掉橙色格栅。
- 不能变成蓝绿色 Nafnti 透明料盒或浅食槽结构。

### 蜂鸟喂食器

当前是占位分支。

规则：

- 蜂鸟不应默认出现在普通种子喂食器上。
- 蜂鸟不吃混合种子、黑瓜子。
- 正式蜂鸟图必须先提供 Nafnti 蜂鸟喂食器参考图。
- 没有参考图时，只能做“蜂鸟误入镜头/悬停观察”的概念图。

### 火箭款黄色

内部产品名 / 别名：

- 火箭款黄色：黄色火箭款喂鸟器。
- 火箭款（黄）、火箭黄、黄绿火箭款、火箭款喂鸟器-黄绿：同上。

结构锚点：

- 黄色或黄绿色主体和多根黄色横杆。
- 前方黄色食物区域，带深色孔位/格栅。
- 常见红黄圆形侧盖在后方或侧后方。
- 产品通常在画面下方 30%-45%，横杆形成明显前景弧线。
- 不能变成野鸟V5 的蓝绿色开放食盆，也不能变成野鸟V8 的蓝橙格栅款。

## 内部运行逻辑

Skill 的内部判断可以理解为下面这条链路：

```text
用户需求
  -> 判断任务类型
  -> 判断产品分支
  -> 判断是否必须参考图
  -> 读取对应 reference
  -> 生成 prompt / 检查 prompt / 生成返修 prompt / 生成视频 prompt
  -> 输出检查重点和下一轮返修建议
```

更具体地说：

1. 先识别用户要做什么：生成、检查、返修、视频。
2. 再识别产品款式：蓝绿色 Nafnti 分支、蓝橙格栅款、蜂鸟喂食器或未知款。
3. 如果是正式产品图，优先提醒必须用参考图锁结构。
4. 根据任务读取对应 reference：
   - 生成/检查：`prompt-library-v1.md`
   - 返修：`repair-playbook.md`
   - 可用性判断：`usable-image-criteria.md`
   - 鸟类动作：`bird-presets.md`
   - 视频：`video-prompt-guide.md`
   - 产品结构：`product-reference-protocol.md`、`product-structure-dictionary.md`
5. 生成输出时，按“产品结构 > 鸟脚落点 > 鸟和食物关系 > 普通后院 > 监控画质 > 种子和使用痕迹 > 动作复杂度”的优先级排序。
6. 如果信息不完整，尽量用默认规则补齐；只有产品款式、鸟种、核心站位都缺时，才问用户。
7. 如果是返修，尽量短、准、局部，不推翻原图。

## 可用图判断标准

一张图是否可用，不能只看“好不好看”。要按 Nafnti 社媒素材标准看：

- 产品结构是否符合具体款式。
- 鸟脚是否真实落在产品上。
- 鸟体比例是否自然。
- 背景是否普通真实后院。
- 画质是否像低码率喂鸟器监控截图。
- 种子、散落、划痕、使用痕迹是否可见。
- 蜂鸟是否走了正确产品分支。

如果产品结构错，即使画面漂亮，也不能算正式产品可用图。

## 10 张真实任务试用怎么跑

当前不直接宣布 Skill 已稳定发布，先让社媒同事用真实任务试 10 张。

记录文件：

```text
test-results/operator-10-image-trial.md
```

同事操作说明：

```text
test-results/operator-trial-instructions.md
```

每张记录：

- 首轮是否可用。
- 返修次数。
- 最终是否可用。
- 主要失败点。
- 最终素材/截图链接。

判断门槛：

| 指标 | 门槛 |
|---|---:|
| 首轮可用率 | >= 50% |
| 平均返修次数 | <= 2 |
| 最终可用率 | >= 80% |

达到门槛后，才建议进入 WorkBuddy zip、安装页和更大范围试用。

## 当前能力边界

当前 Skill 能做：

- 在 Codex 有 `image_gen / image2` 时，按 Nafnti 规则直接调用生图工具出图。
- 在没有生图工具时，生成 Nafnti 生图 prompt。
- 检查和改写不稳定 prompt。
- 输出失败返修 prompt。
- 判断产品图是否需要参考图。
- 识别蜂鸟分支风险。
- 帮社媒同事跑 10 张真实试用数据。

当前 Skill 不能保证：

- 当前环境没有生图工具时，不能凭 Skill 本体直接产出图片。
- 只靠文字 prompt 稳定生成正式产品结构。
- 蜂鸟专用喂食器在没有参考图时可用。
- 多鸟、复杂飞行动作、视频动作一定稳定。
- 生成图不需要人工检查。

## 后续可以升级成什么

如果 10 张真实任务结果达标，可以进入下一阶段：

1. 打包 WorkBuddy zip。
2. 做安装页。
3. 给社媒同事正式试用。
4. Codex 版保持“Skill 规则 + image2 直接出图”的流程。
5. WorkBuddy 或其他环境如果也要自动出图，再接具体生图 API 或工具。
6. 把“prompt 生成 -> 生图 -> 失败检测 -> 返修”的流程做成半自动工作流。

在 Codex 场景里，它已经可以按“出图流程助手”使用；在 WorkBuddy 或未接生图 API 的环境里，仍先按“prompt 助手”使用。当前阶段要验证的是：Skill 规则 + 真实生图工具能否减少同事沟通成本，并提高最终可用率。
