告别文章配图风格混乱、角色不一的烦恼,这个Codex Skill帮你构建专属视觉IP系统。核心内容:1. 解决传统AI配图风格、角色、表达不稳定的痛点2. 支持小黑、小盒、Ferris等六大视觉IP路线,适配不同文章主题3. 提供从插图规划到PNG生成的全流程,实现视觉语言长期复用
SKILL

最近我一直在打磨一个 skill,它解决的是一个很具体的问题:写文章时配图很麻烦。
很多 AI 画图工具都能生成好看的配图,但真正放进文章里时,会遇到几个问题:
所以我做了这个 Codex Skill(基于原版小黑 skill 进行二开)。
它的思路很简单:先读文章,找到里面最适合视觉化的认知锚点,再把这个锚点转换成文章插图。
它现在支持多个视觉 IP 路线:
| Xiaohei | Littlebox | Tom | Ferris | Seal | OpenClaw | Go Gopher |
|---|---|---|---|---|---|---|
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当然,任意文章都可以使用任意 IP 形象,没有什么标准,看你喜好。
它输出的东西也比较完整:
一篇文章可以生成 4 到 8 张插图规划。每张图会包含放置位置、画面主题、核心意思、角色动作、可见文字标签,最后再生成 PNG 图片。
优点有两个:
第一,插图服务于文章内容。
它优先画清楚一个判断、一个流程、一个状态变化,而不是单纯追求好看。
第二,视觉 IP 可以长期复用。
当一个角色在多篇文章里反复出现,读者会慢慢建立熟悉感。对个人写作者、技术博客、产品团队来说,这种稳定的视觉语言会很有用。
安装方法:
npx skills add yangchuansheng/visual-ip-illustrations --skill visual-ip-illustrations使用方式也很直接,直接在 Codex 里调用:
$visual-ip-illustrations然后把文章内容和想用的视觉 IP 交给它即可。
比如你可以说:
我把它开源出来,主要想看看大家在真实写作场景里会怎么用。
如果你经常写技术文章、产品文章、方法论文章,可以试试看,也欢迎直接提 issue 或 PR。
GitHub:https://github.com/yangchuansheng/visual-ip-illustrations
配图这件事,未来应该会从一次性生成,慢慢变成一套可复用的视觉系统。这个项目就是朝这个方向做的一次尝试。