hd-infoimage 是一款专注于知识内容可视化的 AI 图像生成技能，核心功能是将文本文章自动转化为高信息密度的视觉大图。该技能通过集成 Google 的 Imagen 3 模型（经 ZenMux API 调用），支持 4K 分辨率输出，提供 8 种经过精心设计的视觉风格矩阵：从实验室精密感的「坐标蓝图·波普实验室」到复古未来主义的「酸性涂鸦风」，再到剧场叙事的「票据戏票风」，覆盖知识分享的多元场景需求。
核心用法：用户仅需提供文章内容并指定风格编号（或接受默认推荐），系统将自动调用风格文件中的专业提示词与内容融合，生成包含 6-7 个子主题模块的信息架构图。默认推荐风格 2（复古波普网格，70 年代 Swiss Grid 美学）与风格 1（实验室坐标系数据可视化），兼顾专业感与传播性。
显著优点：① 风格系统成熟，8 种风格均由专业设计师预设提示词，降低用户设计门槛；② 信息密度优化，强制 6-7 模块结构确保单图承载量；③ 输出质量高，Imagen 3 的文本渲染能力在 AI 绘图模型中处于第一梯队，4K 分辨率适配多平台传播；④ 工作流闭环，生成后可通过 send_to_feishu.sh 直接推送飞书。
潜在局限：① 依赖 ZenMux 第三方 API，存在服务稳定性与密钥管理风险；② 风格提示词固定，深度定制化需手动修改参考文件；③ 中文内容在部分复古风格（如热敏纸、票据风）上的排版兼容性未明确验证；④ 生成成本随 4K 分辨率显著高于标准尺寸。
适合人群：知识博主、课程运营者、笔记类社群主理人、企业内训内容制作人员，以及需要将长文快速转化为社交媒体配图的效率型用户。
常规风险：API 密钥存储于本地 JSON 文件，需确保 ~/.openclaw/openclaw.json 的权限安全；输出内容若涉及第三方版权素材（如风格 7 的酸性涂鸦元素）需注意商用合规；提示词中的平台标识（如"小红书"）需按注意事项主动过滤，避免品牌侵权。