Baoyu Infographic

核心用法

baoyu-infographic 是一款面向内容可视化的专业工具，通过双维度设计系统（布局×风格）将文本内容转化为高质量信息图。用户可通过命令行直接调用，支持文件输入或粘贴内容，灵活指定布局类型、视觉风格、宽高比和语言。

典型工作流：
1. 内容分析：自动检测主题、数据类型、受众和语调
2. 结构转换：将原始内容重组为视觉沟通优化格式（标题、学习目标、模块化段落、数据点标注）
3. 智能推荐：基于21种信息结构布局（如时间轴、对比矩阵、漏斗、仪表板等）和21种视觉风格（如手工纸艺、赛博朋克霓虹、技术蓝图等），提供3-5种搭配方案
4. 用户确认：单轮交互确认布局×风格组合、宽高比、语言
5. 提示词生成：融合布局定义、风格定义、结构化内容和基础模板
6. 图像生成：调用可用图像生成技能输出成品

关键词快捷匹配：内置智能识别，如"高密度信息大图"自动触发 dense-modules 布局，"信息图"自动匹配 bento-grid 默认组合。

显著优点

• 系统化设计方法论：21×21 组合矩阵覆盖从教育图解到技术示意图的全场景需求
• 内容忠实原则：严格保留源数据，禁止 summarization 或 rephrasing，确保信息准确性
• 智能默认与灵活定制：提供关键词快捷匹配降低决策成本，同时支持 EXTEND.md 个性化配置
• 多语言支持：原生支持中英文及日语等语言输出
• 专业输出结构：自动生成标准化文件目录（source、analysis、structured-content、prompt、png），便于版本管理和复用

潜在缺点与局限性

• 依赖外部图像生成能力：本身不生成图像，需调用第三方技能（如 DALL-E、Midjourney 等），输出质量受底层模型限制
• 无实时预览：需完成完整7步流程后才能看到效果，迭代成本较高
• 风格定义依赖参考文件：references/styles/ 和 references/layouts/ 的完整度直接影响提示词质量
• 复杂内容需人工干预：高度抽象或叙事性内容可能无法自动匹配最优布局

适合人群

• 内容创作者：需要将文章、报告、教程转化为社交传播友好型视觉内容
• 教育工作者：制作课程图解、知识图谱、学习指南
• 产品/运营团队：快速输出用户手册、功能说明、数据看板
• 设计师：作为灵感生成和提示词工程辅助工具

常规风险

• 内容合规风险：虽内置敏感信息剥离机制（自动移除 API keys、tokens），但用户仍需审核输出内容是否包含不当信息
• 版权与风格一致性：部分视觉风格（如乐高积木、宜家手册）可能涉及品牌视觉识别，商业用途需注意潜在知识产权问题
• 图像生成不可控性：即使提示词精确，AI 生成图像仍可能出现布局错位、文字渲染错误等问题，需预留校对环节
• 文件管理风险：自动备份机制（backup-YYYYMMDD-HHMMSS）可能累积大量历史文件，长期使用需定期清理

核心用法

baoyu-infographic 是一款纯 Markdown 文档型信息图生成 Skill，采用"布局 × 风格"双维度设计：

• 21 种布局：从线性时间轴、层级金字塔到仪表盘、漏斗图等结构化信息架构
• 21 种视觉风格：涵盖手工剪纸、赛博霓虹、技术蓝图、水彩绘本等美学体系
• 自由组合：任意布局 × 任意风格 = 441 种组合可能

典型调用方式：

/baoyu-infographic content.md                    # 智能推荐
/baoyu-infographic content.md --layout hierarchical-layers --style technical-schematic
/baoyu-infographic --aspect 3:4 --lang zh

智能工作流：内容分析 → 结构化重组 → 组合推荐 → 用户确认 → 生成优化提示词 → 调用图像生成 → 输出成品。支持关键词快捷匹配（如"高密度信息大图"自动触发 dense-modules 布局）。

显著优点

1. 零代码安全架构：纯 Markdown 文档，无可执行代码、无网络请求、无依赖风险，获 S+ 顶级安全评级
2. 专业级设计系统：内置信息架构最佳实践，自动匹配内容类型与视觉表达（时间轴→手工风、技术拆解→工程蓝图）
3. 高效工作流：从原始内容到出版级大图的全自动化，保留数据忠实度（verbatim 引用，仅去除凭证信息）
4. 多语言原生支持：en/zh/ja 等语言自动检测与输出
5. 可扩展配置：EXTEND.md 支持自定义默认偏好、风格定义和宽高比

潜在局限

• 依赖外部图像生成：本身不生成图像，需配合 DALL-E/Midjourney/Flux 等工具使用
• 内容结构化门槛：输入需为 Markdown 格式，非结构化文本需预处理
• 风格一致性：自动推荐的组合可能需人工微调以匹配品牌调性
• 复杂数据可视化：不适合高度定制化的统计图表（如特定 D3.js 交互效果）

适合人群

• 内容创作者：快速将长文转化为社交媒体分享图、知识卡片
• 教育工作者：制作课件插图、学习路径图、概念关系图
• 产品经理：用户旅程图、功能架构图、竞品对比图
• 技术写作者：API 流程图、系统架构图、教程步骤图

常规风险

• 图像生成成本：调用外部 AI 图像服务可能产生费用
• 版权合规：输出风格可能涉及特定艺术家风格，需注意商用授权
• 数据隐私：虽 Skill 本身不上传数据，但最终图像生成环节需关注服务商隐私条款