1实现原理 · 为什么它能做到
它是纯规则/规格型 skill:SKILL.md 通篇只有风格约束、工作流与提示词形状,没有任何脚本、可执行代码或工具调用——『出图』这一步明确委托给宿主环境里的图像工具,本仓库只负责组织设计判断。
**生成说明:** Skill 组织设计判断、提示词与执行流程;图片由当前环境中可用的图像工具生成或编辑。示例用于理解视觉方向,具体来源以本仓库记录为准,不能据此保证每次得到相同效果。
效果核心是一组可量化、可检验的版面硬约束:3:4 竖构图 + 主体只占页面 10-16%(绝对上限 18%)+ 80-88% 留白 + 色彩局域化,把『诗性留白』从形容词变成带百分比的数值纪律。
Default to: - 3:4 vertical composition - large white-paper negative space - a tiny subject or focal cluster occupying about 10-16% of the page - delicate hand-drawn texture - vivid local color only where it matters - tiny handwritten text, dates, or short captions
反面清单(Avoid)与跑偏自纠承担主要纠偏作用:AI 出图最常见的失控(满版填图、滤镜感、海报大字、主体超 18%、平涂矢量、大块拼贴)被逐项列为禁止项,README 常见问题则针对『主体太大/文字乱码/像照片滤镜/颜色铺太满』给出更硬的英文重生成句式。
### 主体太大怎么办? 重新生成,并把约束写得更硬: ```text The illustrated subject must occupy only 10-16% of the full page. Absolute maximum subject area is 18%. Keep 80-88% of the page blank white paper. ```
文字被严格限定为『微小手写批注』而非海报标题:一句短中文诗句 + 一条 FIELD NOTE/DATE 式英文小字,且 README 明确警告文字必须小、少、像手写、不得当标题——这是它区别于插画海报/平面设计类 skill 的分界。
### 文字重复或乱码怎么办? 减少文字,只保留一句中文和一个英文日期。文字必须“小、少、像手写批注”,不要当成海报标题。
操作层全部收在 README:安装(含 Codex 用户级/项目级技能目录规范与『文件夹必须命名 photo-revival』的要求)、七段式英文通用提示词模板(Preserve/Redraw/Composition/Texture/Color/Text/Avoid)、批量测试与质检工作流——形成『SKILL.md=规则、README.md=中文操作手册』的双文件结构。
仓库名与调用名可能不同,以上以 `SKILL.md` 中的名称为准。安装不包含图像服务、账户或生成额度;实际出图取决于你使用的环境。
2核心能力
4风险提醒 风险提醒:绿色 · 放心使用
- 脱离宿主图像工具则无产出:本 skill 自身不生成图像,在无图像能力的宿主(纯文本 agent)中只会得到一段『图像提示词』 — SKILL.md Output prompt shape 以『When directing image generation』承认依赖外部工具;README 明示不含图像服务/额度。
- 效果受生成模型能力左右:中文小字渲染乱码、主体占比失控是生成模型的常见失败,skill 只能靠『重生成』纠偏,不能保证一次成图 — README 常见问题整节都在处理文字乱码/滤镜感/主体过大/颜色铺满四类生成失败,说明作者也预期需要多次重试。
- 纯 prompt 无程序化校验:『主体是否超 18%』『文字是否乱码』依赖使用者肉眼复核,没有脚本能做像素级自动检测 — 推荐工作流第 6-7 步把检查任务交给用户/模型人工执行,skill 无任何代码支撑自动门禁。
- prompt injection/输出误导风险:若用户照片或对话文本本身携带恶意指令文本,模型如何处置属宿主通用问题;文字批注方向(诗性小字)也可能被用于在输出图像中夹带诱导性文字 — skill 无输入面代码路径(不读文件、不抓网页),风险仅来自宿主模型对多模态输入的通用处理,非本 skill 特有。
5第二遍独立确认
- [ok] 文件资产面(是否有隐藏脚本/混淆内容) — 第二遍 git ls-files 复核:21 个跟踪文件 = LICENSE、README.md、SKILL.md、agents/openai.yaml、examples/ 下 17 张 PNG,与第一遍目录扫描一致;无任何脚本、无隐藏文件、无子模块。
- [ok] 网络/执行/凭证 token 扫描 — 全仓正则扫描 curl|wget|http|bash|exec|subprocess|api_key|secret|token|.env|credential|ffmpeg|python|openai|PIL|write( 等:命中仅 README.md 内 https:// 文档链接 5 处(GitHub 仓库列表、ZIP 下载、learn.chatgpt.com 官方安装文档、姊妹 skill 链接)+ markdown 语法;SKILL.md、agents/openai.yaml 零命中。
- [ok] 引文真实性(逐条字节级回源) — 18 条拟用 quote 全部通过 python 字节包含校验(OK 18/18),含多行 quote(Workflow 编号步骤、README FAQ 代码块);无 paraphrase 冒充。
- [ok] 功能声明 vs 实际能力夸大检查 — 无夸大:skill 自称只『组织设计判断、提示词与执行流程』,出图工具、图像服务与额度均不在仓库内;唯一注意点——SKILL.md 标题『Photo Revival』与 description 用第一人称式能力描述(Turn ordinary photos into…),若脱离 README 单独阅读可能被误认为自带出图能力,实际执行权在宿主图像工具。
- [ok] 元数据一致性(name/license/commit) — SKILL.md frontmatter name = photo-revival = 仓库名 photo-revival(本地镜像目录名 photorevival 为缩写);LICENSE 本地文件 MIT(Copyright (c) 2026 FANTASY)与 GitHub API spdx MIT 一致;git HEAD == 任务 pin 5574fa2f6fa8fa52b232d7836b7960bf6b5753f6 == GitHub main pushed_at 2026-09-05T21:33:07Z。注:本分析入库展示名 photo-abstract-editoria 与仓库/frontmatter 名 photo-revival 不一致(任务给定展示名),JSON 内容仍以真实源码为准,文件名按任务名入库。
6结论
18ee29cf2ca902fd…5574fa2f6f