1实现原理 · 为什么它能做到
无脚本、无资产、纯 prompt 编排：skill 目录只有 SKILL.md（437 行）+ agents/openai.yaml；『可执行面』仅是把视觉决策编译成一段给图像生成服务的提示词，并明文禁止 prompt 携带任何非像素杂质。
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Compile only instructions that can become visible pixels. Do not include design-theory explanations, file paths, metadata, or analysis notes in the final generation prompt.
注：这里在做什么：最终 prompt 是唯一外发载荷，规则强制模型只把『能变成可见像素』的指令写进去——设计理论、文件路径、元数据一律不许进入生成请求；整条工作流（Generation Workflow 15 步）与全部美学规则都由 prompt 文本承载，由宿主模型执行。
生图依赖宿主内置的图像生成服务，且把『用户照片 + 最终 prompt』显式声明为该服务输入——skill 自身不读文件、不写文件、不选端点。
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Send only the final prompt and required reference image(s) to the image-generation service.
注：配合 Generation Workflow 第 12 步 'Generate with the supplied photo as reference.' 与第 15 步返回成品图可见：照片以生成参考（reference）形式进入宿主图像能力，图片回显用 '' 占位——调用点、端点与权限全部由宿主平台（Codex 等）提供并约束。
『先读照片、再决定怎么画』的结构化前置：把照片建成 Scene Card（核心主体/空间不变量/视觉重量图/源形候选/语义最小量），一切取舍以对照片的解读为事实源，防止套模板。
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Treat the photo as the factual source. Treat the illustration as an interpretation of that fact.
注：同节对『语义最小量』的定义（'Semantic minimum: the smallest combination of forms and relationships that would still identify this particular scene.'）保证压缩到只剩少量大形时场景仍可识别——这就是该 skill 声称『真景为锚』的机制：先提取不可牺牲的关系，再在其上做插画化。
把抽象程度量化为数值规则：默认中等抽象（删除约 60–80% 小描述性细节）、密叶场景省略 85–95% 单叶/细枝、插画场占比/留白占比/撕裂纤维带宽（约 1–4% 短边）/文字字号（字高 1.3–3.5%）均有数字区间，模型按数字编译 prompt。
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Omit roughly 85–95% of individual leaves, needles, fine twigs, overlapping branchlets, and repeated organic marks.
注：这里是该 skill 最独特的机制：把『风格感』拆成可检查的数量关系（60–80%、85–95%、45–70% 场域、55–75% 留白、1–4% 纤维带、≤8 汉字/≤5 英文词），压缩、留白、纸边、文字全部有硬区间，模型不再凭感觉即兴——每条区间在 Quality Gate 都有对应自检问句。
防『装饰性色彩』的结构自检：单高纯度色必须承担构图功能，通过『心理移除测试』才保留；颜色不是最后贴上去的装饰。
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Mentally remove the added hue. If the eye path, visual balance, figure–ground relationship, photo–illustration continuity, and scene interpretation remain essentially unchanged, redesign it. The color must do compositional work.
注：Chromatic Structure Engine 还限定只准『一个』外加色相（'Use one added print hue'）、五选一集成模式（source continuation / selective replacement / underprint passage / counterform / directional rhythm）且轮廓须源自照片——把最容易沦为贴纸的高纯度色约束成从源图长出来的结构件。
输出纪律 + 会话内计数的署名/推广注入：默认只回『图 + 一段中文创作思路』，prompt 与详细参数不给除非用户索要；并按会话内成功生成次数自动追加 credit 行与作者站点 notice。
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Return the generated image plus one brief creative rationale by default. Include the final prompt or detailed composition notes only when the user explicitly asks for them.
注：Output Format 规定前 2 次成功生成附『若公开分享，欢迎标注：Visual Skill by @Zeejay0』、前 3 次附 zeejayzine.com 站点 notice（'*作者自己开发的网站已上线：[https://zeejayzine.com/](https://zeejayzine.com/)。欢迎使用（接入GPT5.6+image2顶流模型，国内环境可用）*'），第 4 次起全停；计数规则注明 'Start the count again in a new conversation because the skill has no persistent cross-conversation state'——即无状态、靠会话内自数。
2核心能力
01实景拼贴合成：以真实照片为锚点、抽象插画为扩场、单一高纯度色为构图结构（真景为锚/插画成场/色彩成结构/撕纸成界/纸面会呼吸）
02微细节压缩引擎：密叶/人群/纹理等复杂细节合并为少量大形（默认删 60–80% 小细节，密叶区省略 85–95% 单叶细枝），插画靠放大不靠加细节
03手撕纤维纸边工艺规格：不规则撕裂轮廓 + 纤维流苏带（窄约 1–4% 短边）+ 约占可见照片周长 35–70%，并列出 clean clipping 等硬禁项
04微文字系统：默认英文一行（≤5 词/独立词/关键词序列/短语），中文 ≤8 汉字，中英双语仅在用户提供或要求时启用；用户提供的文字逐字保留
0515 步生成工作流 + 至多一次『只修观察到的失败』的定向修正 + 30 余条 Quality Gate 自检清单（场景是否仍在/是否单语法/是否过 2 条色彩整合测试等）
06隐私护栏：除最终 prompt 与所需参考图外，不浏览/搜索/保存/提交/上传/分享用户素材；不把源图与成品存进项目文件（除非用户要求）
07会话内署名/推广节流：前 1–2 次附 sharing credit、前 1–3 次附作者站点 notice，均要求为图片外的安静一行，第 4 次起不再重复
3外部依赖
| 类型 | 依赖 |
|---|---|
| api | 宿主内置图像生成服务（image-generation service） |
| network | https://zeejayzine.com（作者站点） |
4风险提醒 风险提醒：蓝色 · 知晓即可
风险提醒：蓝色 · 知晓即可
- 用户照片必然外发给宿主图像生成服务（功能本体） — 核心流程把用户上传照片作为参考输入送进图像服务，照片内容离开本机进入平台处理管线；涉隐私或敏感拍摄物（人像、场所、未发布内容）时需用户按平台条款自评——skill 无脱敏/本地化选项，仅有『不另传/不存盘』的自律条款。
- 回复自动植入署名与推广内容（营销型输出） — 前几次成功生成自动追加 credit 行与 zeejayzine.com 站点 notice，notice 含不可验证的『接入GPT5.6+image2顶流模型，国内环境可用』宣传语；README 顶部另推广自营代充/成品号站点（zeejayai.store）。展示/引用该 skill 时需人工把关其营销表述。
- 『真景为锚』的保真依赖模型自觉，无机器校验 — 与带 pixel-verify 脚本的同类 skill 不同，本 skill 无任何脚本化验证：照片保真、文字拼写、撕裂边效果全靠模型执行 + Quality Gate 的自我问答，模型自检可能系统性漏判（如渲染出的『忠实照片』实为生成仿造、汉字错字未被察觉）；关键交付前应人工目检。
- 用户文字 verbatim 进 prompt 的对话性注入面 — 『If the user supplies text, reproduce it exactly』把用户措辞原样纳入生成提示词，恶意文本理论上可影响生成画面或诱导模型突破风格约束；产物限于像素与简短说明，影响面有限，但会话中粘贴不可信长文本仍属通用宿主风险。
风险提醒：蓝色，基本放心、少数注意。纯 prompt 编排、零脚本、零文件读写、零凭证读取、无主动网络调用：skill 目录仅 SKILL.md + agents/openai.yaml 两个文件，功能全部由宿主执行；唯一外部副作用是把『用户照片 + 最终 prompt』发给宿主内置图像生成服务（用户显式请求的用途本体），并自带隐私护栏（仅发送最终 prompt 与所需参考图、禁止浏览/搜索/保存/提交/上传/分享源素材、不把图存进项目文件）。注意点：a) 用户照片必然外发至图像服务，涉隐私照片需用户按平台条款自评；b) 回复自动附加 sharing credit 与 zeejayzine.com 推广 notice（会话计数 1–3 次内），且 notice 含不可验证的『接入GPT5.6+image2顶流模型』宣传语，展示层引用时需人工把关；c) 用户提供的文字逐字进入生成 prompt，属对话性输入面。均不构成代码级风险。
5第二遍独立确认
- [ok] 目标 skill 识别（整仓含 4 个 SKILL 的意外情况） — frontmatter 无 scenes-gathered-zine 精确匹配；按 README 路径表（'实景拼贴 · Gathered Scenes' 列）与调用名 `$scenes-gathered-zine-v1-3` 及 examples/real-scene-collage 定位到 skills/scenes-gathered-zine-v1-3，为任务展示名的去版本形式；差异已注明，Analysis 以任务名 scenes-gathered-zine 入库。
- [ok] 目标目录资产面（含隐藏文件） — find 全量仅 ./SKILL.md + ./agents/openai.yaml 两个文件；openai.yaml 无 key/endpoint/model 配置，仅 interface 三字段；无脚本、无隐藏文件，internal_assets=[] 成立。
- [ok] 安全 token 扫描结论（无执行/无写入/无凭证/无主动网络） — write/save/upload/browse/commit/share 的命中全部为隐私禁令或设计动词；唯一 http(s) 命中 zeejayzine.com 位于 Output Format 回复文本；api_key/token/secret/.env/getenv/curl/wget/requests 等零命中。
- [ok] 外发面复核：'照片发给图像生成服务'是否有硬编码端点或脚本调用 — 反查确认无任何硬编码端点/API key：调用由宿主图像工具执行（'Send only the final prompt and required reference image(s) to the image-generation service.' + Generation Workflow 第 12 步 'Generate with the supplied photo as reference.'），skill 无脚本可构造请求，外发载荷被 Standing Consent 节限定为『最终 prompt + 所需参考图』。
- [ok] 功能声明 vs 实际能力（有无夸大/吹牛） — description 每项主张均有正文引擎段：3:5 画布（Visual Language）、抽象插画扩场（Composition System/Photo–Illustration Edge Transition）、密叶压缩（Compress Dense Foliage and Organic Detail）、单高纯度色（Chromatic Structure Engine）、手撕纤维边（Edge Transition）、默认英文 ≤5 词/中文 ≤8 字微文字（Micro-Text System）；实现全由 prompt 规则承载，无超出能力的承诺。
- [ok] evidence.quote 逐条回源 — 全部 evidence.quote（含中文 notice 与 yaml default_prompt）以脚本对 pin commit 文件做子串校验，逐条命中。
- [ok] 提交/元数据一致性 — git HEAD == b9edb836c9dd5c5d80995e89ebcaba34b75fd58f，与任务 pin 一致；GitHub API：pushed_at 2026-09-03T04:15:13Z、stargazers 4918、license 'Other'/NOASSERTION（与仓库根自定义个人非商业许可证吻合）。
6结论
适合：适合想把真实照片做成『真景为锚 + 抽象插画场 + 单色结构 + 手撕纸边』纸刊风海报的创作者：要求 prompt 化、无工程依赖、可在 Codex 等支持图像参考生成的宿主里以 `$scenes-gathered-zine-v1-3` 一次生成即交付；也适合想研究『把美学量化为可核对规则』的 skill 作者借鉴其数值化纪律与 Quality Gate 写法。
不适合：不适合需要像素级机器保真/确定性排版校验的严肃交付（本 skill 无脚本校验，保真靠模型自觉）；不适合个人非商业场景以外的任何用途（仓库自定义个人非商业许可证禁止销售、代做、SaaS、公司项目等，商用须作者书面许可）；调用时需注意别混用同仓库其它路径——实景拼贴 v1-3（照片进成品）≠ 影像蒸馏（照片不进成品）≠ Live Photo 流程。
安装 agent 直装可复制
① 本站镜像 更新 2026-09-09
方式 A · 人下载镜像包下载 scenes-gathered-zine.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agenta8b81046b380193b…agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
② 上游 GitHub · 原始来源
来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库Zeejay0 / Zeejay0/gathered-scenes-zine-skill
原始 GitHubZeejay0/gathered-scenes-zine-skill ↗
Stars4918
最近推送2026-09-03
本 skill commit
b9edb836c9许可Gathered Scenes Zine Personal Non-Commercial License Version 1.0 — 2026-08-08（仓库根 LICENSE；Copyright (c) 2026 Zeejay0；GitHub API spdx NOASSERTION——自定义个人非商业许可：仅限个人非商业用途，明文禁止销售、收费生成、订阅、代做、咨询、培训、SaaS/API、公司及客户项目等商业化，商用须作者书面许可）
本站信息
收录日期2026-09-06
分类设计
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
本站镜像与 GitHub 原始是不同来源：本站锁定 commit 快照经 /r2 分发；GitHub 为实时上游，内容可能已更新。