把别人的配图 Skill 改成自己的个人 IP 视觉系统

做 AI 自媒体久了你会发现，内容想长期做下去，不能每篇文章都像临时拼出来的。标题有标题的风格，文章有文章的表达，配图也要有自己的识别感。读者第一次看到你的内容，可能只是觉得这张图好看；但如果连续看十篇、二十篇，他开始能认出“这是你的风格”，这才是在慢慢形成个人 IP。

这也是我为什么要改造小黑配图 Skill。小黑 Skill 本身很好用，它能把文章里的观点画成一张有意思的正文配图。但小黑是别人的视觉 IP，偶尔拿来体验没问题，如果我长期用它给自己的公众号配图，就会出现一个很尴尬的问题：文章是我的，观点是我的，但视觉识别却是别人的。

所以这次我不是想“换一个人物形象”这么简单，而是想把小黑 Skill 的方法拆出来，改成适合九歌 AI 自媒体长期使用的配图 Skill。我的目标很明确：以后写 AI 工具、知识库、Skill、工作流、超级个体这类文章时，配图能自动贴合正文，人物形象和画面风格能保持统一，生成后还能插回文章对应的位置。

下面我按实际改造过程讲。你如果也想把别人的 Skill 改成自己的，不要一上来就改 Prompt，先照着这个步骤走，会少很多无效折腾。

第 1 步：先拆原 Skill，不要急着改提示词

很多人改 Skill 的第一反应，是打开提示词文件，把角色名替换掉，把风格词替换掉，再加一句“按照我的风格生成”。这个动作看起来很快，但它只是在改外观，没有改能力。

我拆小黑 Skill 的时候，先看的不是它怎么描述小黑，而是它到底替用户做了哪些判断。小黑 Skill 真正有价值的地方，是它会先读文章，找到适合视觉化的认知锚点，再把这个观点设计成一个画面动作，生成之后还会检查画面有没有跑偏。

这一步很关键。因为正文配图最怕的不是不好看，而是“好看但没用”。比如你写一篇文章讲 Skill 如何沉淀能力，AI 给你画一个蓝色大屏、代码雨、数据面板，看起来很科技，但读者看完并不会更理解文章。小黑 Skill 能稳定的原因，是它把配图从“装饰文章”变成了“解释文章”。

所以我在改造前，先把原 Skill 拆成三类：哪些能力要保留，哪些内容要替换，哪些规则要新增。能保留的是读文章、找锚点、一图一意、角色参与动作、生成后检查这些流程；必须替换的是小黑角色、怪诞手绘风格和原作者的视觉识别；需要新增的是九歌自己的 AI 自媒体场景。

第 2 步：明确自己的个人 IP 识别，不要只写“科技感”

确定要改之后，我做的第一件事，是把九歌配图里的角色身份单独写成规则。这个角色不是随便出现的插画人物，而是我文章里的固定视觉代表。它要稳定传达一种感觉：一个长期做 AI 自媒体、懂技术也懂内容生产的人，正在把复杂信息整理成可复用的方法。

这里最容易犯的错，是只写“科技感程序员”“AI 创作者”“未来感插画”这种大词。大词的问题是太宽，AI 会自己脑补。它可能画成赛博朋克程序员，也可能画成商务顾问，还可能画成二次元角色。你以为自己在沉淀个人 IP，实际每次生成出来都是不同的人。

所以我把人物规则写得更具体：年轻亚洲男性，短黑发，黑框眼镜，黑色连帽卫衣，气质冷静、真实、偏技术型，但不能过度赛博朋克，也不能变成夸张二次元。这样做不是为了追求细节控，而是为了让读者在多篇文章里看到同一个稳定角色。

这一步对应到 Skill 里，就是把人物规则沉淀到 `character-identity.md`。以后不管文章讲知识库、工作流还是内容系统，人物识别都从这里读取，不用每次重新写一遍。

第 3 步：把画风从“好看”改成“适合正文阅读”

人物确定之后，还要改画面风格。小黑原来的风格偏怪诞、手绘、脑洞感，很适合表达一些抽象隐喻。但九歌 AI 自媒体的文章，更多是在讲工具实操、方法拆解、内容系统和个人能力沉淀，所以画风要更清爽、更结构化。

我没有把风格简单写成“高级科技感”。因为这个词太容易把 AI 带偏，生成一堆深色机房、大屏幕、代码雨、炫光界面。那些东西适合做氛围图，但不适合做公众号正文配图。

我给九歌版定的是白底或浅底科技结构草图。蓝色表示信息流，橙色表示主路径，红色只做少量提醒；画面要有留白，中文标注要短，重点是让读者看懂“输入是什么、处理过程是什么、输出结果是什么”。这类图不一定第一眼最炸，但更适合放在文章里帮助理解。

这部分规则放到 `article-style.md`。它的作用不是让 AI 每次画同一张图，而是给所有图片一个统一的视觉边界。只要边界稳定，文章配图就不会今天像科技海报，明天像商业 PPT，后天又像二次元插画。

第 4 步：重写提示词模板，让 AI 先理解文章再画图

真正控制出图质量的，是提示词模板。这里不能只写“根据文章生成配图”，而要把 AI 需要判断的问题提前列出来。

我在 `prompt-template.md` 里拆了几个固定问题：这篇文章讲什么主题？当前配图对应哪一个核心观点？这个观点的输入问题是什么？中间处理结构是什么？输出结果是什么？九歌人物在画面里做什么动作？哪些元素必须出现？哪些元素绝对不要出现？

这样写的好处是，AI 不会拿到文章就直接画。它会先把文章理解成一个结构，再把结构翻译成画面。比如文章讲“把碎片信息沉淀成内容资产”，画面就不应该只是一个人坐在电脑前，而应该表现混乱信息如何进入知识库、被整理成文章、短视频或服务方案。

这个地方也是 Skill 和普通 Prompt 最大的区别。普通 Prompt 解决的是这一次怎么说，Skill 解决的是每一次都按什么判断来做。只要模板稳定，后面换文章时，结果就不会完全靠运气。

第 5 步：加反向规则，提前堵住 AI 的默认脑补

改 Skill 不能只写“要什么”，还要写“不要什么”。因为 AI 很会脑补，尤其是遇到 AI 自媒体、科技感、工作流、创作者这些词时，它会自动往一些常见画面上靠。

比如你说 AI，它容易画大屏幕；你说工作流，它容易画复杂流程图；你说创作者，它容易画电脑桌；你说科技感，它容易画代码雨。但这些东西不是不能出现，而是不能默认出现。只有文章真的在讲工具实操、编程、写作现场，它们才应该出现。

所以我在九歌配图 Skill 里写了反向限制：不要默认电脑桌，不要默认办公室，不要默认深色大屏，不要让科技元素抢走文章观点。文章配图要围绕观点设计，不围绕“科技感装饰”设计。

这一步看起来啰嗦，但非常有用。很多时候不是 AI 不会画，而是它太会套模板。你不把这些默认误判堵住，它就会反复生成看起来很熟悉、但和文章关系不大的图。

第 6 步：写检查清单，判断什么图才算合格

一个 Skill 稳不稳定，不只看它能不能生成，还要看它有没有检查标准。我给九歌配图 Skill 单独写了 `qa-checklist.md`，目的就是防止图片“看起来不错，但其实不适合文章”。

我的检查标准很简单。人物形象有没有统一？画面是不是在解释文章观点？一张图是不是只讲一个核心意思？中文标注是不是过多？主路径是不是一眼能看懂？有没有无缘无故出现电脑、大屏、复杂 UI？人物有没有参与核心动作？

其中我最看重的一条是：如果把人物拿掉，画面的意思完全不变，那人物就是装饰；如果把人物拿掉，画面的动作关系断了，那人物才真正参与了文章表达。

这个标准能快速判断一张图是不是跑偏。因为九歌人物不是为了出镜而出镜，它应该在图里整理信息、连接结构、校准流程、输出结果。人物是动作执行者，不是摆拍模特。

第 7 步：让配图自动插回文章，而不是只生成到文件夹

我还加了一个很实用的规则：如果输入的是 Markdown 文章，生成图片后要插入到对应段落。

以前我让 AI 生成文章配图，常见结果是图片都保存好了，但还要我自己判断哪张图放哪里。文章短的时候还好，文章一长，这件事就很烦，而且图片很容易变成“写完之后补几张”，和阅读节奏脱节。

现在我希望它直接按文章结构插图。讲痛点的位置，就插痛点图；讲方法的位置，就插结构图；讲结果的位置，就插资产沉淀图。这样配图不是一个单独素材，而是文章表达的一部分。

这一步对公众号尤其重要。因为读者不是单独欣赏图片，而是在阅读过程中遇到一个抽象概念，刚好看到一张图帮他理解。这个时候，配图才真正发挥价值。

你也可以照这个方式改自己的 Skill

如果你也想把别人的 Skill 改成自己的，不要从“我要什么风格”开始。更好的顺序是：先拆原 Skill 的核心能力，再替换原作者的 IP 资产，再写入你的使用场景，接着重写提示词模板，把检查清单和输出流程补上。

这个过程看起来比直接改 Prompt 麻烦，但它更稳定。因为你不是在复制一句提示词，而是在复制一套有效判断，再把这套判断变成自己的内容生产规则。

对我来说，这就是 Skill 最有价值的地方。Prompt 更像一次性消耗品，Skill 才是可以反复调用、持续迭代的资产。尤其是做个人 IP，真正重要的不是某一张图好不好看，而是你能不能长期输出一套稳定、统一、能被识别的内容系统。

这次把小黑配图 Skill 改成九歌版本，本质上就是在做这件事：把别人的好方法拆出来，把别人的视觉识别换掉，把自己的内容场景写进去，沉淀成可以长期复用的工作流。