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https://www.zhengdianxue.com/wp-content/uploads/skills/org-awzs0xyg--ancient-poetry-memory-card.zip将提示词发送给你的 AI 安装该 skills
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @org-awzs0xyg/ancient-poetry-memory-card。- 古诗词记忆卡片生成器。将一首古诗(如《静夜思》)转化为图文并茂的 HTML 记忆卡片,包含原文分句、逐句配图、作者背景、整体意境阐述和逐句赏析。当用户请求"
- 为古诗生成图片卡片"
- "
- 古诗词记忆卡片"
- "
- 古诗配图"
- …(完整说明见下方「阅读全文」)
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概述
古诗词记忆卡片生成器
概述
将一首古诗词转化为图文并茂的 HTML 记忆卡片。每句诗配一张水墨画风格图片,附作者背景、整体意境、逐句赏析。输出为可独立打开的精美 HTML 文件。
适用场景
- 为中小学古诗词教学制作图文卡片
- 制作古诗词记忆/背诵卡片
- 文化科普内容(公众号、小红书等)的图文素材
- 批量生成多首古诗的配图卡片(如唐诗三百首)
工作流(4 步)
整个流程是一个 SOP,从输入古诗到输出 HTML 卡片共 4 步。每步使用的模型/工具说明如下。
第 1 步:准备古诗数据
使用模型/工具:无(纯数据整理,由 WorkBuddy 直接处理)
输入:诗名、作者、朝代、原文
输出:结构化的古诗数据,包含分句列表
操作:
- 根据用户提供的诗名,确认原文(如不确定,查询可靠来源)
- 将原文按句拆分(4 句、8 句或其他)
- 为每句准备一段意境描述(用于第 2 步生图的 prompt)
- 确认作者、朝代、整体创作背景
示例(以《静夜思》为例):
诗名:静夜思
作者:李白
朝代:唐
分句:
1. 床前明月光 — 床边洒落银白月光
2. 疑是地上霜 — 月光如霜铺满地面
3. 举头望明月 — 抬头仰望天上圆月
4. 低头思故乡 — 低头沉思遥念故乡第 2 步:逐句生成图片
使用模型/工具:腾讯混元(Hunyuan)文生图模型,通过 ImageGen 工具调用(先用 ToolSearch 加载 ImageGen 的 schema,再用 DeferExecuteTool 调用)
成本:每张图约 5-10 credits,每首诗 4-8 张图
操作:
- 为每句诗构造一个英文 prompt,统一使用以下风格模板保证画风一致:
Traditional Chinese ink wash painting (shuimo hua), vertical scroll format.
[诗句意境描述], minimalist composition with generous negative space,
soft ink brushwork, muted ink tones, poetic and contemplative mood- 图片尺寸统一用
1024x1536(竖轴卷轴画比例) - quality 设为
high - ⚠️ 必须串行调用,不能并行:实测发现,并行调用 ImageGen 时
output_dir参数会失效,所有图都会被存到同一个目录且文件名(基于时间戳)相同,导致互相覆盖,最终只剩 1 张图。正确做法是逐张生成,每张完成后再发下一张。 - 每张图指定独立的
output_dir子目录(如images/line1、images/line2),生成完成后统一复制重命名为poem_X.png(X 为句序号)
prompt 模板和示例:详见 references/prompt_templates.md
第 3 步:生成文本内容
使用模型/工具:当前对话模型(即执行此 skill 的 WorkBuddy 实例所用的模型,如 DeepSeek、GPT 等)。WorkBuddy 直接基于自身知识生成,无需额外调用外部模型。
操作:为每首诗生成以下文本内容:
- 作者背景:作者生平要点、创作风格、文学地位(150-200 字)
- 整体意境:这首诗的整体氛围、情感基调、艺术特色(100-150 字)
- 逐句赏析:每句诗的字面意思 + 深层意蕴 + 配图说明(每句 50-100 字)
要求:
- 语言简洁优美,适合做成记忆卡片
- 信息准确,不编造作者生平
- 逐句赏析要和第 2 步生成的图片意境呼应
第 4 步:组装 HTML 卡片
使用模型/工具:无(模板化组装,使用 assets/card_template.html 作为基础模板)
操作:
- 读取
assets/card_template.html模板 - 将以下变量替换为实际内容:
{{POEM_TITLE}}— 诗名{{AUTHOR}}— 作者{{DYNASTY}}— 朝代{{ORIGINAL_TEXT}}— 原文全文{{AUTHOR_BG}}— 作者背景{{MOOD}}— 整体意境- 每句的
{{LINE_X}}、{{LINE_X_ANALYSIS}}、{{LINE_X_IMAGE}}
- 图片路径使用相对路径(如
images/jingyesi_1.png) - 保存为
{{诗名}}_记忆卡片.html到输出目录 - 用
present_files展示给用户
模型与工具一览表
| 步骤 | 任务 | 模型/工具 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | 准备古诗数据 | 无(WorkBuddy 直接处理) | 纯数据整理 |
| 2 | 逐句生成图片 | 腾讯混元 Hunyuan 文生图 | 通过 ImageGen 工具调用 |
| 3 | 生成文本内容 | 当前对话模型 | WorkBuddy 自身能力 |
| 4 | 组装 HTML 卡片 | 无(模板替换) | 使用 assets/card_template.html |
关键注意事项
图片生成(第 2 步)的坑
- 并行调用会导致文件覆盖(重要):实测发现,并行调用 ImageGen 时,即使为每张图指定了不同的
output_dir,所有图仍会被存到同一个目录(通常是最后一个 output_dir),且文件名基于相同时间戳,互相覆盖后只剩 1 张图。必须串行调用:一张图生成完成后再发下一张,这是目前唯一可靠的解决方案。 - 风格统一:必须用同一套风格描述词("Traditional Chinese ink wash painting, vertical scroll format"),否则 4 张图画风不一致
- 成本控制:每张图 5-10 credits。批量处理 300 首诗约需 6000-12000 credits,建议分批进行
文本生成(第 3 步)的要求
- 准确性优先:作者生平、创作背景必须准确,不确定时宁缺毋滥
- 诗意和图片呼应:逐句赏析的意境描述要和第 2 步生成的图片风格一致
- 篇幅控制:记忆卡片追求简洁,避免长篇大论
HTML 组装(第 4 步)的规范
- 相对路径:图片路径必须用相对路径,方便整体迁移
- 响应式:模板已做响应式处理,移动端可正常查看
- 字体:使用 STSong/STKaiti 等中文字体,保证古典美感
- 独立可打开:HTML 文件应能脱离服务器独立打开
批量处理指南
当用户需要批量处理多首古诗(如唐诗三百首)时:
- 先确认一首 demo 效果:让用户确认图片质量和卡片样式满意后再批量
- 分批进行:每次处理 5-10 首,避免单次消耗过多 credits
- 统一目录结构:
古诗卡片集/
├── 静夜思_记忆卡片.html
├── 静夜思卡片/images/
├── 春晓_记忆卡片.html
├── 春晓卡片/images/
└── ...- 成本预估:提前告知用户总 credits 消耗,征得同意
- 进度跟踪:用 TaskCreate 创建任务列表,逐首标记完成
资源说明
assets/
card_template.html— HTML 卡片基础模板,含样式和占位符
references/
prompt_templates.md— 图片生成 prompt 模板和示例集