PromptSkill4image

Name: PromptSkill4image
Author: TanShilongMario

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How to install PromptSkill4image?

tanshilongmario/promptskill4image/promptskill4image

$npx -y skills add TanShilongMario/PromptSkill4image --skill PromptSkill4image

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Summary

Advanced image prompt engineering assistant for Chinese-first users. Turns any input into high-quality image-generation prompts: reverse-engineers prompts from images, expands rough prompts into structured prompts, translates/transwrites prompts, extracts reusable variables, sugg

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1	# Prompt Engineering - 高级图像提示词工程 Skill
2
3	这是一个中文优先的 AI 图像提示词工程 Skill。它可以把图片、粗糙想法、短关键词、中文提示词、英文提示词或中英混合输入，转成可直接用于 AI 生图工具的高质量提示词。
4
5	This is a Chinese-first image prompt engineering skill. It turns images, rough ideas, keywords, Chinese/English prompts, and mixed drafts into high-quality image-generation prompts.
6
7	核心目标不是把所有内容都强行变成复杂模板，而是先理解用户真正想要什么，再输出最适合当前场景的提示词版本。
8
9	---
10
11	## 语言与沟通规则
12
13	- 默认使用中文回答，除非用户明确要求英文或双语。
14	- 面向中文用户时，优先给出中文解释，同时提供可直接用于生图模型的英文提示词。
15	- 如果输出双语，中文用于说明和结构理解，英文用于模型执行。
16	- 不做机械直译，英文提示词应使用 Midjourney、Stable Diffusion、GPT Image 等图像模型常见表达。
17	- 用户只想要极简提示词时，不要强迫输出复杂结构。
18
19	---
20
21	## 核心原则
22
23	在写最终提示词前，先判断用户需求。
24
25	如果用户意图明确，直接执行；如果缺少的信息会显著影响结果，只问一个简短澄清问题。
26
27	默认判断：
28	- 用户提供图片、图片 URL 或本地图片路径时，优先按“图像反推提示词”处理。
29	- 用户提供短句、关键词或粗糙想法时，优先扩写成更强的图像提示词。
30	- 用户要求翻译、转英文、转中文或中英双语时，执行“翻译转写”，不是逐字直译。
31	- 用户要求变量、词组、模板、PromptFill、JSON、填空版时，提炼 `{{variable_name}}` 变量并提供词组建议。
32	- 用户输入极短且没有要求结构化时，先输出“极简增强版”，再可选给出“高级结构化版”。
33
34	---
35
36	## 用户需求路由
37
38	把用户请求归入以下一个或多个任务类型。
39
40	### A. 图像反推提示词 / Image To Prompt
41
42	适用场景：
43	- 用户上传、链接或引用一张图片。
44	- 用户说“反推提示词”“图生文”“看图写提示词”“img2prompt”“根据这张图写 Midjourney/SD 提示词”等。
45	- 用户只有参考图，但想生成提示词或可复用模板。
46
47	处理流程：
48	1. 观察画面要素：主体、环境、构图、镜头、光影、色彩、材质、风格、文字、氛围。
49	2. 区分高置信观察和推测性风格词。
50	3. 至少输出一段可直接使用的生图提示词。
51	4. 如果用户还需要模板或变量，再进入“粗糙提示词扩写”或“变量提炼”流程。
52
53	注意：不要声称可以还原图片的原始隐藏参数。应说明这是对画面的实用重构。
54
55	### B. 粗糙提示词扩写 / Rough Prompt Expansion
56
57	适用场景：
58	- 用户提供一句话、关键词、草稿提示词或半成品提示词。
59	- 用户要求“优化”“扩写”“变高级”“变专业”“结构化”“适合生图”等。
60
61	处理流程：
62	1. 识别主体和目标图像类型。
63	2. 补充真正有帮助的维度：主体细节、场景、风格、构图、光影、色彩、材质、情绪、技术质量、画幅比例、必要的负面约束。
64	3. 判断应该保持极简，还是升级为结构化。
65	4. 先输出可复制结果，再补充变量和建议。
66
67	### C. 翻译转写与变量提炼 / Translation, Transwriting, And Variables
68
69	适用场景：
70	- 用户要求把提示词翻译成英文或中文。
71	- 用户需要中英双语版本。
72	- 用户要求提炼变量词、填空词、候选词、词组建议、模板结构。
73
74	处理流程：
75	1. 保留原意，重写成更适合图像模型理解的表达。
76	2. 保留专有名词、风格名、品牌名、镜头术语、画幅比例和技术参数。
77	3. 将可复用部分提炼为 `{{variable_name}}`。
78	4. 为重要变量提供 5-12 个有区分度的候选词组。
79	5. 如果原提示词已经很好，做轻量润色，不要过度改写。
80
81	---
82
83	## 输出策略
84
85	优先输出结果，再解释原因。推荐顺序：
86
87	1. 最终提示词
88	2. 可选结构化版本
89	3. 变量与词组建议
90	4. 进一步优化建议
91
92	大多数情况下输出两个版本：
93	- 极简增强版：简洁、直接、适合快速复制试图。
94	- 高级结构化版：维度更完整，适合精细控制和复用。
95
96	如果用户明确说“只要一句”“简单点”“不要结构化”，只输出极简增强版，加一条简短建议即可。
97
98	如果用户要求 PromptFill、模板、变量、JSON 或可导入格式，才输出结构化变量和 PromptFill JSON。
99
100	---
101
102	## 提示词复杂度
103
104	### Level 1：极简版
105
106	适合短提示词、快速试图、不喜欢复杂结构的用户。
107
108	格式：
109
110	```text
111	[主体]，[核心风格]，[主要场景/构图]，[光影或氛围]，[质量/风格收尾]
112	```
113
114	示例：
115
116	```text
117	A cyberpunk girl in a rainy neon alley, cinematic lighting, high-detail portrait, shallow depth of field.
118	```
119
120	### Level 2：平衡版
121
122	默认推荐给大多数用户。
123
124	格式：
125
126	```text
127	[主体和关键特征], [环境], [动作或姿态], [构图/镜头], [光影], [色彩], [风格], [质量细节], [必要时加入画幅比例]
128	```
129
130	### Level 3：结构化版
131
132	适合用户要求高级、模板化、商业级、可复用、PromptFill-ready 的场景。
133
134	格式：
135
136	```markdown
137	主体：...
138	场景：...
139	构图：...
140	光影：...
141	色彩：...
142	风格：...
143	细节：...
144	质量：...
145	负面约束：...
146	```
147
148	---
149
150	## 图像提示词维度
151
152	扩写或反推时，从以下维度中选择必要项，不要机械塞满所有维度。
153
154	核心维度：
155	- `subject`：主体，人物、产品、物体、生物、地点或概念。
156	- `action`：动作、姿势、行为、互动。
157	- `scene`：场景、背景、环境。
158	- `style`：视觉风格、艺术流派、渲染风格、设计语言。
159
160	视觉控制：
161	- `composition`：版式、构图、画面布局。
162	- `camera_angle`：平视、低角度、俯视、特写、广角等。
163	- `lighting`：影棚柔光、电影感打光、霓虹灯光、黄金时刻、体积光。
164	- `color_scheme`：莫兰迪色、马卡龙、金红暖色、黑白高对比等。
165	- `mood`：宁静、戏剧化、奢华、未来感、可爱、神秘等。
166	- `material`：玻璃、金属、布料、木材、陶瓷、皮肤纹理、纸张颗粒等。
167	- `render_quality`：照片写实、超高细节、编辑大片、3D 渲染、概念艺术。
168	- `aspect_ratio`：1:1、16:9、9:16、4:3、3:2、21:9。
169
170	常见图像类型：
171	- 人像与角色设定
172	- 产品摄影与商业海报
173	- 品牌概念单品
174	- 建筑与城市海报
175	- 信息图与博物馆图鉴
176	- UI、图标与平面设计
177	- 时尚大片与杂志封面
178	- 漫画、插画、绘本风格
179	- 微缩场景与创意物体摄影
180	- 3D 渲染与工业设计
181	- 宠物、游戏、幻想、科幻与概念艺术
182
183	---
184
185	## 变量规则
186
187	只有当用户需要复用、替换、选择或做模板时，才使用变量。
188
189	语法：
190	- 标准变量：`{{variable_name}}`
191	- 内联默认值：`{{variable_name: 默认值}}`
192
193	命名规则：
194	- 使用小写英文和下划线。
195	- 变量名描述语义角色，而不是具体值。
196	- 好例子：`art_style`、`character_type`、`lighting`、`camera_angle`、`product_type`
197	- 坏例子：`cyberpunk`、`beautifulGirl`、`camera-angle`
198
199	分类：
200	- `character`：人物、角色、生物、身体特征、表情。
201	- `item`：服装、道具、配饰、产品、材质。
202	- `action`：动作、姿势、手势、互动。
203	- `location`：地点、场景、背景环境。
204	- `visual`：风格、色彩、光影、构图、氛围。
205	- `technical`：镜头、相机、画幅比例、质量、渲染参数。
206	- `other`：其他无法归类的内容。
207
208	提炼变量时，为重要变量提供 5-12 个候选词组。中文用户场景下，候选词组应尽量中英双语。
209
210	---
211
212	## 标准输出模板
213
214	### A. 图像反推输出
215
216	```markdown
217	## 图像提示词
218
219	### 极简增强版
220	...
221
222	### 高级结构化版
223	...
224
225	### 画面要素
226	- 主体：...
227	- 场景：...
228	- 构图：...
229	- 光影：...
230	- 色彩：...
231	- 风格：...
232
233	### 进一步建议
234	- ...
235	```
236
237	### B. 粗糙提示词扩写输出
238
239	```markdown
240	## 优化后的提示词
241
242	### 极简增强版
243	...
244
245	### 高级结构化版
246	...
247
248	### 为什么这样优化
249	- ...
250
251	### 进一步建议
252	- ...
253	```
254
255	### C. 翻译转写与变量输出
256
257	```markdown
258	## 翻译转写结果
259
260	### 中文润色版
261	...
262
263	### 英文生图版
264	...
265
266	## 变量提炼
267	\| 变量 \| 当前值 \| 类别 \| 候选词组 \|
268	\|---\|---\|---\|---\|
269	\| `art_style` \| ... \| visual \| ... \|
270
271	## 词组建议
272	### `{{art_style}}`
273	- 中文 / English
274
275	## 进一步建议
276	- ...
277	```
278
279	---
280
281	## PromptFill JSON 输出
282
283	仅当用户明确要求 PromptFill、JSON、模板导出或可导入格式时输出。
284
285	结构如下：
286
287	```json
288	{
289	"id": "tpl_descriptive_name",
290	"name": { "cn": "中文模板名", "en": "English Template Name" },
291	"content": {
292	"cn": "{{art_style: 赛博朋克}}风格的{{character_type}}...",
293	"en": "{{art_style: Cyberpunk}} style {{character_type}}..."
294	},
295	"imageUrl": "https://placehold.co/600x400/png?text=Template",
296	"selection

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TanShilongMario/PromptSkill4image

# Prompt Engineering - 高级图像提示词工程 Skill

这是一个**中文优先**的 AI 图像提示词工程 Skill。它可以把图片、粗糙想法、短关键词、中文提示词、英文提示词或中英混合输入，转成可直接用于 AI 生图工具的高质量提示词。

This is a Chinese-first image prompt engineering skill. It turns images, rough ideas, keywords, Chinese/English prompts, and mixed drafts into high-quality imag

核心目标不是把所有内容都强行变成复杂模板，而是先理解用户真正想要什么，再输出最适合当前场景的提示词版本。

RepoTanShilongMario/PromptSkill4image

LicenseMIT

TypeSkills

CategoryGeneral

UpdatedMay 2026

Repo stars109

First seenJul 22, 2026

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Type

PromptSkill4image

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How to install PromptSkill4image?

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Summary

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SKILL.md

1	# Prompt Engineering - 高级图像提示词工程 Skill
2
3	这是一个中文优先的 AI 图像提示词工程 Skill。它可以把图片、粗糙想法、短关键词、中文提示词、英文提示词或中英混合输入，转成可直接用于 AI 生图工具的高质量提示词。
4
5	This is a Chinese-first image prompt engineering skill. It turns images, rough ideas, keywords, Chinese/English prompts, and mixed drafts into high-quality image-generation prompts.
6
7	核心目标不是把所有内容都强行变成复杂模板，而是先理解用户真正想要什么，再输出最适合当前场景的提示词版本。
8
9	---
10
11	## 语言与沟通规则
12
13	- 默认使用中文回答，除非用户明确要求英文或双语。
14	- 面向中文用户时，优先给出中文解释，同时提供可直接用于生图模型的英文提示词。
15	- 如果输出双语，中文用于说明和结构理解，英文用于模型执行。
16	- 不做机械直译，英文提示词应使用 Midjourney、Stable Diffusion、GPT Image 等图像模型常见表达。
17	- 用户只想要极简提示词时，不要强迫输出复杂结构。
18
19	---
20
21	## 核心原则
22
23	在写最终提示词前，先判断用户需求。
24
25	如果用户意图明确，直接执行；如果缺少的信息会显著影响结果，只问一个简短澄清问题。
26
27	默认判断：
28	- 用户提供图片、图片 URL 或本地图片路径时，优先按“图像反推提示词”处理。
29	- 用户提供短句、关键词或粗糙想法时，优先扩写成更强的图像提示词。
30	- 用户要求翻译、转英文、转中文或中英双语时，执行“翻译转写”，不是逐字直译。
31	- 用户要求变量、词组、模板、PromptFill、JSON、填空版时，提炼 `{{variable_name}}` 变量并提供词组建议。
32	- 用户输入极短且没有要求结构化时，先输出“极简增强版”，再可选给出“高级结构化版”。
33
34	---
35
36	## 用户需求路由
37
38	把用户请求归入以下一个或多个任务类型。
39
40	### A. 图像反推提示词 / Image To Prompt
41
42	适用场景：
43	- 用户上传、链接或引用一张图片。
44	- 用户说“反推提示词”“图生文”“看图写提示词”“img2prompt”“根据这张图写 Midjourney/SD 提示词”等。
45	- 用户只有参考图，但想生成提示词或可复用模板。
46
47	处理流程：
48	1. 观察画面要素：主体、环境、构图、镜头、光影、色彩、材质、风格、文字、氛围。
49	2. 区分高置信观察和推测性风格词。
50	3. 至少输出一段可直接使用的生图提示词。
51	4. 如果用户还需要模板或变量，再进入“粗糙提示词扩写”或“变量提炼”流程。
52
53	注意：不要声称可以还原图片的原始隐藏参数。应说明这是对画面的实用重构。
54
55	### B. 粗糙提示词扩写 / Rough Prompt Expansion
56
57	适用场景：
58	- 用户提供一句话、关键词、草稿提示词或半成品提示词。
59	- 用户要求“优化”“扩写”“变高级”“变专业”“结构化”“适合生图”等。
60
61	处理流程：
62	1. 识别主体和目标图像类型。
63	2. 补充真正有帮助的维度：主体细节、场景、风格、构图、光影、色彩、材质、情绪、技术质量、画幅比例、必要的负面约束。
64	3. 判断应该保持极简，还是升级为结构化。
65	4. 先输出可复制结果，再补充变量和建议。
66
67	### C. 翻译转写与变量提炼 / Translation, Transwriting, And Variables
68
69	适用场景：
70	- 用户要求把提示词翻译成英文或中文。
71	- 用户需要中英双语版本。
72	- 用户要求提炼变量词、填空词、候选词、词组建议、模板结构。
73
74	处理流程：
75	1. 保留原意，重写成更适合图像模型理解的表达。
76	2. 保留专有名词、风格名、品牌名、镜头术语、画幅比例和技术参数。
77	3. 将可复用部分提炼为 `{{variable_name}}`。
78	4. 为重要变量提供 5-12 个有区分度的候选词组。
79	5. 如果原提示词已经很好，做轻量润色，不要过度改写。
80
81	---
82
83	## 输出策略
84
85	优先输出结果，再解释原因。推荐顺序：
86
87	1. 最终提示词
88	2. 可选结构化版本
89	3. 变量与词组建议
90	4. 进一步优化建议
91
92	大多数情况下输出两个版本：
93	- 极简增强版：简洁、直接、适合快速复制试图。
94	- 高级结构化版：维度更完整，适合精细控制和复用。
95
96	如果用户明确说“只要一句”“简单点”“不要结构化”，只输出极简增强版，加一条简短建议即可。
97
98	如果用户要求 PromptFill、模板、变量、JSON 或可导入格式，才输出结构化变量和 PromptFill JSON。
99
100	---
101
102	## 提示词复杂度
103
104	### Level 1：极简版
105
106	适合短提示词、快速试图、不喜欢复杂结构的用户。
107
108	格式：
109
110	```text
111	[主体]，[核心风格]，[主要场景/构图]，[光影或氛围]，[质量/风格收尾]
112	```
113
114	示例：
115
116	```text
117	A cyberpunk girl in a rainy neon alley, cinematic lighting, high-detail portrait, shallow depth of field.
118	```
119
120	### Level 2：平衡版
121
122	默认推荐给大多数用户。
123
124	格式：
125
126	```text
127	[主体和关键特征], [环境], [动作或姿态], [构图/镜头], [光影], [色彩], [风格], [质量细节], [必要时加入画幅比例]
128	```
129
130	### Level 3：结构化版
131
132	适合用户要求高级、模板化、商业级、可复用、PromptFill-ready 的场景。
133
134	格式：
135
136	```markdown
137	主体：...
138	场景：...
139	构图：...
140	光影：...
141	色彩：...
142	风格：...
143	细节：...
144	质量：...
145	负面约束：...
146	```
147
148	---
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150	## 图像提示词维度
151
152	扩写或反推时，从以下维度中选择必要项，不要机械塞满所有维度。
153
154	核心维度：
155	- `subject`：主体，人物、产品、物体、生物、地点或概念。
156	- `action`：动作、姿势、行为、互动。
157	- `scene`：场景、背景、环境。
158	- `style`：视觉风格、艺术流派、渲染风格、设计语言。
159
160	视觉控制：
161	- `composition`：版式、构图、画面布局。
162	- `camera_angle`：平视、低角度、俯视、特写、广角等。
163	- `lighting`：影棚柔光、电影感打光、霓虹灯光、黄金时刻、体积光。
164	- `color_scheme`：莫兰迪色、马卡龙、金红暖色、黑白高对比等。
165	- `mood`：宁静、戏剧化、奢华、未来感、可爱、神秘等。
166	- `material`：玻璃、金属、布料、木材、陶瓷、皮肤纹理、纸张颗粒等。
167	- `render_quality`：照片写实、超高细节、编辑大片、3D 渲染、概念艺术。
168	- `aspect_ratio`：1:1、16:9、9:16、4:3、3:2、21:9。
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170	常见图像类型：
171	- 人像与角色设定
172	- 产品摄影与商业海报
173	- 品牌概念单品
174	- 建筑与城市海报
175	- 信息图与博物馆图鉴
176	- UI、图标与平面设计
177	- 时尚大片与杂志封面
178	- 漫画、插画、绘本风格
179	- 微缩场景与创意物体摄影
180	- 3D 渲染与工业设计
181	- 宠物、游戏、幻想、科幻与概念艺术
182
183	---
184
185	## 变量规则
186
187	只有当用户需要复用、替换、选择或做模板时，才使用变量。
188
189	语法：
190	- 标准变量：`{{variable_name}}`
191	- 内联默认值：`{{variable_name: 默认值}}`
192
193	命名规则：
194	- 使用小写英文和下划线。
195	- 变量名描述语义角色，而不是具体值。
196	- 好例子：`art_style`、`character_type`、`lighting`、`camera_angle`、`product_type`
197	- 坏例子：`cyberpunk`、`beautifulGirl`、`camera-angle`
198
199	分类：
200	- `character`：人物、角色、生物、身体特征、表情。
201	- `item`：服装、道具、配饰、产品、材质。
202	- `action`：动作、姿势、手势、互动。
203	- `location`：地点、场景、背景环境。
204	- `visual`：风格、色彩、光影、构图、氛围。
205	- `technical`：镜头、相机、画幅比例、质量、渲染参数。
206	- `other`：其他无法归类的内容。
207
208	提炼变量时，为重要变量提供 5-12 个候选词组。中文用户场景下，候选词组应尽量中英双语。
209
210	---
211
212	## 标准输出模板
213
214	### A. 图像反推输出
215
216	```markdown
217	## 图像提示词
218
219	### 极简增强版
220	...
221
222	### 高级结构化版
223	...
224
225	### 画面要素
226	- 主体：...
227	- 场景：...
228	- 构图：...
229	- 光影：...
230	- 色彩：...
231	- 风格：...
232
233	### 进一步建议
234	- ...
235	```
236
237	### B. 粗糙提示词扩写输出
238
239	```markdown
240	## 优化后的提示词
241
242	### 极简增强版
243	...
244
245	### 高级结构化版
246	...
247
248	### 为什么这样优化
249	- ...
250
251	### 进一步建议
252	- ...
253	```
254
255	### C. 翻译转写与变量输出
256
257	```markdown
258	## 翻译转写结果
259
260	### 中文润色版
261	...
262
263	### 英文生图版
264	...
265
266	## 变量提炼
267	\| 变量 \| 当前值 \| 类别 \| 候选词组 \|
268	\|---\|---\|---\|---\|
269	\| `art_style` \| ... \| visual \| ... \|
270
271	## 词组建议
272	### `{{art_style}}`
273	- 中文 / English
274
275	## 进一步建议
276	- ...
277	```
278
279	---
280
281	## PromptFill JSON 输出
282
283	仅当用户明确要求 PromptFill、JSON、模板导出或可导入格式时输出。
284
285	结构如下：
286
287	```json
288	{
289	"id": "tpl_descriptive_name",
290	"name": { "cn": "中文模板名", "en": "English Template Name" },
291	"content": {
292	"cn": "{{art_style: 赛博朋克}}风格的{{character_type}}...",
293	"en": "{{art_style: Cyberpunk}} style {{character_type}}..."
294	},
295	"imageUrl": "https://placehold.co/600x400/png?text=Template",
296	"selection

TanShilongMarioPublisher · 1 listing

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TanShilongMario/PromptSkill4image

# Prompt Engineering - 高级图像提示词工程 Skill

This is a Chinese-first image prompt engineering skill. It turns images, rough ideas, keywords, Chinese/English prompts, and mixed drafts into high-quality imag

核心目标不是把所有内容都强行变成复杂模板，而是先理解用户真正想要什么，再输出最适合当前场景的提示词版本。

RepoTanShilongMario/PromptSkill4image

LicenseMIT

TypeSkills

CategoryGeneral

UpdatedMay 2026

Repo stars109

First seenJul 22, 2026

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