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Space Xhs Image

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根据用户提供的文章、教程、SOP、清单或主题,使用 Codex 内置 image_gen 生图模型生成 3:4 小红书信息图与组图。固定采用轻盈 AI 产品信息图风:白色或浅薰衣草背景、黑色大标题、紫蓝与青柠绿强调、圆角卡片、线性科技图标、流程/对比/清单模块;支持单图和 6–9 张系列图,不需要 API Key 或外部生图后端。用户说“做小红书图片”“按内容生成组图”“做科技感信息图”“做类似这种图”“用 Codex 生图”“做封面和内页图”等请求时触发。

Overview

PublisherSpaceZephyr
Repositorycreator-buddy
Skill namespace-xhs-image
Stars
1.5K
Forks
234
Bundled files
5
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 5 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by SpaceZephyr on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Space Xhs Image AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/SpaceZephyr/creator-buddy.git /tmp/creator-buddy
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/creator-buddy/xhs-Skills/space-xhs-image .claude/skills/space-xhs-image
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Space Xhs Image in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Space Xhs Image on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Space Xhs Image is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

SPACE XHS Image

把用户内容变成可直接发布的小红书 3:4 信息图。默认使用 Codex 内置 image_gen,不探测外部后端,不索要 API Key,不调用第三方生图脚本。

视觉目标不是复刻某张参考图,而是稳定复用一套独立的“轻盈 AI 产品信息图”系统:强标题、卡片化结构、线性科技图标、紫蓝与青柠绿强调、白色呼吸感。

先读

执行前必须读取:

  • references/visual-system.md:固定视觉语言、颜色、字体层级、组件与提示词锁。
  • references/page-patterns.md:封面、流程、对比、清单、拆解、总结等页面结构。

适用范围

适合:

  • AI、效率、产品、财务、职场、教程、SOP、方法论内容。
  • 一张封面、单张知识图,或 6–9 张连续组图。
  • 用户提供参考图,希望借鉴其信息层级、色彩关系和组件语言。
  • 用户希望直接得到位图,不需要 HTML。

不适合:

  • 要求文字 100% 可编辑、逐像素改版:改用 xhs-html
  • 需要 SVG、HTML、PPT 等原生可编辑格式。
  • 只写正文、标题或选题。
  • 自动发布、批量矩阵号生产。

默认交付

  • 比例:竖版 3:4,最终保存为 1080×1440 PNG。
  • 数量:
    • 用户明确“单图/封面”时做 1 张。
    • 用户明确数量时按其数量。
    • 用户说“组图/图文”但没说数量时,给 6、7、8、9 张选项,并推荐一档。
    • 用户说“直接做/你定”时:短清单 6 张,完整方法 7 张,实操教程 8 张,完整 SOP 9 张。
  • 品牌名或账号名默认只放首页;内页不重复。
  • 一张图只承担一个中心任务,不把整篇文章塞进一张图。
  • 每张图单独调用一次内置生图工具,不用一次调用生成多张不同内容。

工作流

1. 读取内容

先读完整内容,再拆页。不要边读边生成。

提取:

  1. 目标读者:这组图写给谁。
  2. 核心承诺:看完能完成什么动作。
  3. 最小完整链路:准备 → 操作 → 结果 → 验收。
  4. 可直接拿走的材料:步骤、提示词、字段、模板、检查表、例子。
  5. 可删除内容:重复铺垫、空泛鼓励、同义反复、爹味教训。
  6. 原文中的具体信息:对象、字段、规则、步骤、数字、阈值、输出名称和人工边界。

拆页前建立“原文依据 → 页面文案”映射。页面里的具体描述必须能回到用户原文;为了排版可以压缩句子,但不能把原文改造成新的口号或泛化观点。

2. 建立页序

输出简短页面规划:

markdown
## 组图规划

风格:轻盈 AI 产品信息图
数量:8 张
账号名:只在第 1 张出现

| 页码 | 页面任务 | 主标题 | 原文依据 | 结构 | 读者拿走什么 |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | 点击 | 财务人怎么用 Codex | 原文总主题 | 封面 | 明确主题 |
| 02 | 留人 | 完整处理链路 | 原文步骤段 | 总览 | 知道后续路径 |
| 03 | 准备 | 准备 3 份输入 | 原文准备段 | 清单 | 可照着准备 |
...

如果用户只要求一张图,不输出组图规划,直接提炼该图的主标题、重点和结构。

3. 控制文字

生图模型能生成文字,但信息越密,错字和错行概率越高。封面和内页使用不同信息密度:

封面

  • 主标题:8–18 个汉字,最多 2–3 行,可以占据较大面积。
  • 副标题:0–28 个汉字。
  • 只保留主题、结果和一个主视觉,不承担完整教学。

内页

  • 主标题:6–16 个汉字,最多 2 行;视觉字号约为封面标题的 55%–68%。
  • 标题区高度控制在页面的 8%–14%,把主要空间留给正文。
  • 正文:4–6 个模块;每个模块必须有“短标题 + 12–28 字的完整说明”,不能只放名词标签。
  • 每页建议 120–180 个汉字;操作模板页可以到 220 字,但必须拆成清楚的层级。
  • 优先保留用户原文中的对象、字段、动作、判断条件、输出和复核要求。
  • 所有文字逐字写入提示词的 Text (verbatim),不可让模型自行改写。

正文过多时先拆页;正文不足时回到原文补充具体说明,不用装饰图标占满空间。

4. 文案句式

内页以直接说明为主:

  • 写“扫描件提取后,需要核对金额、日期和模糊字段”。
  • 写“文档生成前提供固定模板、必填字段和指标口径”。
  • 写“表格处理会输出标准表、汇总表和差异表”。

限制以下口号式句型:

  • “不是 A,而是 B”
  • “能 A,不等于 B”
  • “不要 A,要 B”
  • “别急着 A,先 B”

除非它是用户原文中的关键表达,一组图最多使用一次。能直接陈述事实时,直接写事实。

5. 选择版式

根据内容从 references/page-patterns.md 选择,不连续三页使用同一种结构。

优先关系:

  • 一个结论 → Hero / 单观点
  • 3–5 个步骤 → 横向或纵向流程
  • A 与 B → 左右对比
  • 3–6 条并列信息 → 清单 / 卡片矩阵
  • 表层与本质 → 双层拆解
  • 做前与做后 → Before / After
  • 一套完整方法 → 总览 + 分步 + 验收

6. 生成图片

默认调用 Codex 内置 image_gen

新图:

  • 不传 num_last_images_to_include
  • 没有参考图时不传 referenced_image_paths
  • 用户提供参考图并要求借鉴时,可将最有代表性的 1–3 张作为 referenced_image_paths;在提示词中明确它们只是“视觉语言参考”,不得复制账号名、Logo、水印、原文、插图或具体版式。

系列图:

  • 每张图调用一次 image_gen,按页序逐张生成。
  • 每一页都逐字复用 references/visual-system.md 的 Style Lock。
  • 只改变本页的标题、内容模块、图标和版式。
  • 不用 n 代替多次调用;不同页面必须是不同提示词。

提示词使用以下结构:

text
Use case: infographic-diagram
Asset type: 3:4 Xiaohongshu vertical infographic, page {页码}/{总页数}
Primary request: 根据本页内容生成一张信息图,不增删、不改写给定文字
Input images: {如有,逐张说明“仅作视觉语言参考”}
Scene/backdrop: 白色到极浅薰衣草背景,大面积留白
Style/medium: {粘贴完整 Style Lock}
Composition/framing: {选中的页面结构 + 模块数量 + 位置}
Color palette: {固定色板}
Source grounding:
- 原文依据:“{对应原句或要点}”
- 允许压缩,不允许新增结论
Text (verbatim):
- 顶部标签:“{标签}”
- 主标题:“{主标题}”
- 副标题:“{副标题}”
- 模块 1:“{文字}”
- 模块 2:“{文字}”
Constraints: 3:4;文字逐字准确;简体中文;外边距充足;信息层级清晰
Avoid: 水印、Logo、AI_walker、账号仿冒、乱码、伪文字、照片感、复杂 3D、拥挤小字、厚重阴影、过度装饰

具体视觉约束以 references/visual-system.md 为准。

7. 逐图复核

每张生成后检查:

  1. 是否为 3:4,主体没有贴边或被裁。
  2. 主标题是否一眼读完,紫/绿强调是否只落在关键词。
  3. 中文是否逐字正确,数字和英文是否准确。
  4. 卡片、线性图标、流程关系是否与本页内容一致。
  5. 是否出现参考图的账号名、Logo、水印或近似复制。
  6. 是否和前页保持同一色板、圆角、线宽、阴影和留白节奏。
  7. 缩小到信息流尺寸后,主标题和主结构是否仍清楚。
  8. 内页标题是否明显小于封面,正文是否占据页面主要空间。
  9. 每个正文模块是否有完整说明,且能在用户原文中找到依据。
  10. 是否滥用了“不是…而是…”“能…不等于…”等反转句式。

可运行:

bash
python3 scripts/check_image.py <图片路径>

它检查比例、尺寸、浅色背景、文件大小,并输出 260px 缩略图。机器检查通过后仍需肉眼检查文字。

8. 修正

一次只修一个问题:

  • 错字:要求“仅把 X 改成 Y,其余构图、颜色、图标和文字完全不变”。
  • 太挤:先缩小内页标题区;正文仍拥挤时拆页,不把模块说明压成小字。
  • 太空:从原文补回字段、步骤、输出或验收要求,不增加空泛口号和装饰。
  • 文案跑偏:回到“原文依据 → 页面文案”映射,替换为贴近原文的说明。
  • 风格跑偏:重贴完整 Style Lock,指定以前一张已通过图片为视觉一致性参考。
  • 比例不对:重新生成优先;若画面安全,可居中裁成 3:4 后缩放到 1080×1440。

编辑最近生成的图片时,仅包含完成本次编辑所需的最近图片;不要把整组图全部作为输入。

同一张图连续两次仍有中文错误时:

  1. 先把文字压短再生成一次。
  2. 若用户要求 100% 精确,说明限制并建议用 xhs-html 做文字确定版。
  3. 不把有明显错字的图片当成完成稿交付。

9. 保存与交付

预览讨论可保留在 Codex 默认生成目录。用户要发布、继续编辑或用于项目时,必须把最终图片保存到工作区。

默认目录:

text
09 frames/xhs-image/{主题-slug}/
├── 01-cover.png
├── 02-overview.png
├── 03-step-1.png
├── ...
├── 08-checklist.png
└── prompts.md

不要覆盖既有文件;使用 -v2-v3 版本名。交付时列出:

  • 每张最终图片路径。
  • 实际采用的页数和视觉系统。
  • 最终提示词或 prompts.md 路径。
  • 使用“Codex 内置 image_gen”,不写成外部 API。

固定视觉原则

  • 白色或极浅薰衣草底,外边距宽,页面能呼吸。
  • 封面以黑色粗标题为第一视觉;内页标题缩小,正文信息成为第一阅读主体。
  • 中部用大圆角白卡承载信息;卡片内使用短标题、完整说明句、编号和线性图标。
  • 图标以浏览器窗口、代码、流程、清单、目标、盾牌、机器人、文档为主。
  • 装饰只用于平衡画面,不抢正文。
  • 可以信息丰富,但不可像截图堆满;先保证层级,再保证数量。
  • 第一页可以有账号名;内页默认没有账号名和重复口号。

原创与安全

  • 参考图只提供视觉方向,不复制其标题、文案、账号名、Logo、水印、独特插图或逐像素布局。
  • 不冒充其他创作者,不保留 AI_walker 或任何来源账号标识。
  • 不生成虚假数据、收益承诺、排名、疗效或未经提供的事实。
  • 不用“某位在世设计师/艺术家的风格”描述;只使用客观视觉特征。
  • 未经用户要求,不生成真人肖像或品牌商标。

文件结构

text
space-xhs-image/
├── SKILL.md
├── agents/openai.yaml
├── evals/evals.json
├── references/
│   ├── visual-system.md
│   └── page-patterns.md
└── scripts/check_image.py

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Space Xhs Image AI skill do?

根据用户提供的文章、教程、SOP、清单或主题,使用 Codex 内置 image_gen 生图模型生成 3:4 小红书信息图与组图。固定采用轻盈 AI 产品信息图风:白色或浅薰衣草背景、黑色大标题、紫蓝与青柠绿强调、圆角卡片、线性科技图标、流程/对比/清单模块;支持单图和 6–9 张系列图,不需要 API Key 或外部生图后端。用户说“做小红书图片”“按内容生成组图”“做科技感信息图”“做类似这种图”“用 Codex 生图”“做封面和内页图”等请求时触发。

Why use Space Xhs Image on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Space Xhs Image is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Space Xhs Image in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/SpaceZephyr/creator-buddy/tree/main/xhs-Skills/space-xhs-image. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Space Xhs Image?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Space Xhs Image?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Space Xhs Image with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Space Xhs Image AI skill free?

It is published on GitHub by SpaceZephyr. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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