核心用法
baoyu-infographic 是一个专业级信息图生成工具，采用布局×风格双维度架构：
- 21种布局：从线性流程、层级金字塔到仪表盘、等高线地图，覆盖时间轴、对比分析、漏斗转化、数据指标等全场景信息结构
- 22种视觉风格：从手工纸艺、赛博朋克霓虹到莫兰迪手账、复古波普，实现从学术严谨到潮流活泼的审美跨度
用户只需提供内容或文件，工具自动完成内容分析→结构化重组→智能组合推荐→确认选项→生成提示词→出图的全流程。支持中文关键词快捷触发（如"信息图"、"高密度信息大图"），并可通过 --layout、--style、--aspect、--ref 等参数精细控制输出。
显著优点
1. 结构化严谨性：强制保留源数据完整性，禁止摘要改写，确保统计数字、引语、关键信息的精确传递；同步输出 analysis.md 与 structured-content.md 实现过程可审计
2. 组合智能推荐：基于内容类型自动匹配最佳 layout×style 组合（如"技术指标"推荐 dashboard + corporate-memphis，"教育科普"推荐 hub-spoke + hand-drawn-edu），降低决策成本
3. 多语言与本地化原生支持：内置 zh/ja/en 等语言检测，中文关键词（"信息图"、"可视化"）可直接触发默认配置
4. 可复现工程实践：强制将最终提示词写入 prompts/infographic.md 后再调用后端，支持跨后端切换与结果追溯
5. 灵活的引用图像机制：支持直接参考、风格提取、色板提取三种模式，满足品牌一致性需求
潜在缺点与局限性
- 确认流程强制化：默认必须经用户确认 layout/style/aspect/backend 后才能进入生成阶段，追求效率的用户需显式使用
--no-confirm跳过 - 后端依赖复杂：需自行配置图像生成后端（Codex
imagegen、Hermesimage_generate或baoyu-imagine），无内置渲染能力 - 高密度内容瓶颈：
dense-modules等布局虽针对信息过载优化，但极端复杂数据仍需人工预筛选 - 风格定义耦合：22种风格为预设枚举，扩展自定义风格需修改
references/styles/下的定义文件
适合人群
- 内容运营/知识博主：快速将长文、报告转化为社交媒体传播图
- 产品/市场团队：制作竞品对比、用户旅程、功能架构图
- 教育工作者/咨询师：生成课件插图、培训手册、流程图解
- 设计师：作为概念稿生成器，获取布局与配色灵感
常规风险
- 敏感信息泄露：工具虽内置"自动脱敏"规则（自动剥离 API Key、Token），但用户仍需自查
source.md与structured-content.md中的输入源文件 - 版权与引用图像：使用
--ref传入第三方图像时，需确保拥有风格参考或色板提取的合法权利 - 后端输出不可控：图像生成质量取决于所选后端的模型能力（如 DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion），工具本身不保证视觉还原度
- 文件覆盖风险：默认执行备份重命名策略，但高频操作仍需注意磁盘空间管理