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为公众号内容创作打造的AI封面设计工具，基于全网超过1000条的10w+文章，深度总结爆款封面规律，结合您的需求生成符合公众号平台的爆款封面。
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name: explosive-cover-generator-gzh
version: 1.1.2
description: 为公众号内容创作打造的AI封面设计工具，基于全网超过1000条的10w+文章，深度总结爆款封面规律，结合您的需求生成符合公众号平台的爆款封面。
dependency:
python:
- requests>=2.28.0
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# 公众号爆款封面生成
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## 简介
面向公众号创作者与运营者的 AI 封面设计 Skill：基于全网每日持续收录的爆款文章数据，自动获取同赛道爆款封面图，通过 AI 分析总结高转化视觉规律，生成贴合文章内容、符合平台流量审美的可落地封面设计方案（含案例参考 + 生图提示词），省去繁琐设计流程，提升文章封面点击率。
**能做什么？**
- 🎯 **智能解析**：自动解析用户文案意图，提取关键信息与风格偏好
- 🔍 **爆款分析**：获取目标领域真实爆款封面图，AI 分析总结风格特征
- ✨ **方案生成**：结合用户需求与爆款数据，生成 3 套可落地的设计方案
- 🖼️ **封面生图**：用户选择方案后，直接生成符合平台规范的封面图
**适合谁用？**
- 公众号运营 / 编辑 —— 设计高点击率封面
- 内容创作者 —— 快速获取同赛道爆款视觉参考
- 自媒体从业者 —— 提升文章封面质量，增加打开率
**运行依赖**：Python `requests>=2.28.0`。
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## 功能特性
### 核心功能
- **爆款封面分析**：搜索全站热门的公众号封面图，按风格类型分类展示
- **AI 图像分析**：逐张分析封面图的 7 个维度（文字内容、主体元素、色彩特征、构图布局、视觉风格、点击吸引力、尺寸检测）
- **设计方案输出**：基于爆款规律生成 3 套差异化设计方案（含案例参考 + 生图提示词）
- **封面图生成**：用户选择方案后，直接生成 2.35:1 横版封面图（900x383 像素）
### 特色亮点
- **数据驱动**：所有分析基于真实爆款数据，禁止自行搜索或脑补
- **图片质量过滤**：自动过滤空白图片和小尺寸图片（宽或高 < 10px）
- **防盗链处理**：HTML 报告内置防盗链 meta 标签，确保封面图正常显示
- **固定比例展示**：封面图容器统一使用 2.35:1 比例（公众号平台规范）
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## 使用场景
当用户提出下列类型需求时，应调用本 Skill：
| 用户可能会问 | Agent 行为概要 |
| ------------------------------- | -------------------------------------------------------------- |
| 「帮我设计 xxx 封面」 | 直接执行完整流程：解析意图 → 查询数据 → 分析 → 生成方案 → 生图 |
| 「什么样的封面点击率高」 | 介绍技能能力，按需执行分析 |
| 「我有个 xxx 主题，怎么配图」 | 解析主题关键词，执行分析并给出方案 |
| 「帮我看看 xxx 赛道的爆款封面」 | 查询该赛道爆款数据，展示分析报告 |
### 典型示例
**场景一：明确主题**
> 用户：帮我设计一个职场穿搭的公众号封面，要看起来专业
> 助手：解析关键词 → 查询数据 → 分析封面 → 生成 3 套方案 → 用户选择 → 生成封面图
**场景二：了解爆款规律**
> 用户：我想看看美妆类爆款封面有什么特点
> 助手：查询数据 → AI 分析 20 张封面 → 输出风格分类报告与设计方案
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## 数据说明
**数据来源**：爆款数据仅来自接口，禁止联网搜索。
- 数据库范围：昨天至 30 天前的数据
- 默认时间范围：最近 30 天
- 关键词支持：最多 5 个关键词，逗号分隔，总长度不超过 200 字符
**术语规范（强制执行）**：
| ❌ 禁止使用 | ✅ 正确表述 |
| ----------- | ----------- |
| 爆炸封面 | 爆款封面 |
| 爆炸数据 | 爆款数据 |
| 抓取数据 | 获取数据 |
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## 核心执行流程
1. **意图解析**：结构化解析用户需求，提取内容主题、内容类型、风格偏好、核心关键词
2. **数据查询**：调用 `scripts/fetch_explosive_covers.py` 获取爆款封面数据
3. **智能筛选**：数据不足时扩展关键词，确保分析量 ≥ 20 条
4. **AI 图像分析**：逐张访问封面 URL，进行 7 维度分析
5. **过滤问题图片**：空白图片和小尺寸图片必须过滤
6. **输出报告**：按风格类型分类展示 + 生成 3 套设计方案
7. **询问用户**：展示方案后等待用户选择
8. **生成封面**：用户选择后生成 2.35:1 封面图
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## 项目架构
### 目录与脚本
```
explosive-cover-generator-gzh/
├── SKILL.md # 本技能文档
├── scripts/
│ └── fetch_explosive_covers.py # 数据拉取入口
├── references/
│ ├── workflow.md # 完整任务流程与强制规则
│ ├── report_template.md # HTML 报告模板
│ └── gzh_trend_data_format.md # 接口数据结构说明
└── （运行产出）爆款封面分析报告_{关键词}.html
```
### 数据流（概念）
```
用户请求 → 意图解析 → 关键词提取 → fetch_explosive_covers.py
↓
爆款封面数据
↓
智能筛选 + AI 图像分析 + 过滤
↓
风格分类 + 方案生成
↓
HTML 报告 → 用户选择 → 生图
```
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## 重要规则
**⚠️ 强制要求（必须遵守）**：
1. **禁止联网搜索**：所有数据必须来自接口，不允许自行搜索
2. **必须使用模板**：HTML 报告必须使用 `references/report_template.md`
3. **术语统一**：对外输出必须使用"爆款封面"相关表述
4. **图片过滤**：空白图片和小尺寸图片必须过滤，不展示
5. **比例规范**：封面图比例为 2.35:1（900x383 像素）
6. **等待用户**：展示方案后必须等待用户选择，不能直接生成
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## 常见问答
**Q1：用户只说「帮我设计封面」，没有具体主题怎么办？**
A：询问用户想要什么主题或内容方向，获取具体信息后再执行。
**Q2：接口返回数据不足 20 条怎么办？**
A：扩展关键词再次查询，最多扩展 1-2 次，每次 2-3 个相似词。
**Q3：封面图无法显示怎么办？**
A：检查是否为防盗链问题，HTML 模板已内置防盗链 meta 标签；检查图片尺寸是否合格。
**Q4：用户上传了自己的图片怎么办？**
A：在生成封面时结合用户图片和方案提示词一起生成。
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