核心用法
baoyu-cover-image 是一款专为内容创作者设计的文章封面图生成工具，采用五维参数体系实现高度定制化输出。用户可通过 type（构图类型）、palette（调色板）、rendering（渲染风格）、text（文字层级）、mood（氛围强度）以及 font（字体风格）六个维度精确控制视觉呈现。
典型使用场景：
- 博客文章、公众号、技术文档的配套封面制作
- 社交媒体多平台分发时的比例适配（16:9、2.35:1、1:1 等）
- 品牌视觉统一化：通过 EXTEND.md 预设偏好实现一键生成
工作流程：
1. 偏好加载：自动检测 EXTEND.md 配置文件，首次使用引导设置
2. 内容分析：解析用户输入或参考图片，提取主题、语调、关键词
3. 参数确认：交互式确认六维参数（支持 --quick 跳过）
4. 提示词生成：写入独立 markdown 文件确保可复现性
5. 图像生成：按优先级调用 Codex imagegen、运行时原生工具或外部后端
6. 完成报告：输出包含完整参数与文件位置的摘要
核心优势：
- 工程化严谨：强制提示词文件存档、参考图片深度分析、生成前确认机制，确保可复现与可追溯
- 后端解耦：通过
preferred_image_backend灵活适配 Codex、Midjourney、Stable Diffusion 等不同生成引擎 - 细节防御：明确禁止 SVG/HTML 替代位图、禁止后期文字修补，从源头规避常见质量问题
- 人性化交互：智能语言检测、参考图片人物处理策略、批量问题合并提问
潜在局限：
- 依赖外部图像生成后端，本地无渲染能力
- 复杂场景下多维度组合可能产生意外效果，需迭代调优
- 不支持对已生成位图进行文字修改，错误需重新生成
适合人群：
- 技术博主、独立开发者、内容运营者
- 需要批量产出风格统一封面图的设计团队
- 追求自动化工作流、愿为质量牺牲部分效率的用户
常规风险：
- 参考图片含真人时，部分后端不支持
--ref参数，需手动撰写详细描述 - 图像生成存在随机性，同一提示词可能产生差异结果
- 后端 API 调用可能产生费用，需注意用量控制