Visual Asset Workflow

将课程章节内容转化为一组精准匹配学习目标的视觉素材的工作流技能。与直接用提示词生成图像不同，该技能从教学设计角度出发，先完成完整的创意简报（Creative Brief），再据此生成图像提示词，确保每一幅视觉素材都有明确的教育价值。

核心能力体现在六个模块：

一、教学情境分析。读取章节上下文和学习目标，识别学生的前置知识掌握情况（通过 A2、B1、C2 三个 CEFR 级别评估视觉复杂度），确保所选图像既不过于简单也不超出学生理解能力。

二、创意简报构建。生成包含故事线、情感意图、隐喻设计、核心洞察和教学推理五大要素的完整简报。其中隐喻设计是亮点——技能会主动寻找能将抽象概念具象化的视觉隐喻，而不是直接用文字配图。

三、复杂度校验。检查拟生成的图像是否假定了学生尚未学到的前置知识，避免出现「用未讲的概念解释新概念」的循环教学问题。

四、既有素材审计。扫描章节中已有的图像和提示词文件，识别重复的视觉模式、过度复杂的构图，以及教学价值薄弱的装饰性图像，提出精简或替换建议。

五、批量提示词优化。在需要生成大量视觉素材时，指导如何压缩 token 数量同时保留推理线索，确保批量生成效率和画面质量。

六、生成后复盘框架。图像生成完成后，提供结构化复盘方法，分析成功模式、失败原因、护栏漏洞，形成可复用的改进建议供下一章节参考。

使用场景示例：

• 一位教材编辑需要为「光合作用」章节配三幅图：先用该技能创建简报确保每幅图对应一个独立知识点，再生成提示词并产出图像，避免「概念堆砌」式配图。
• 培训师制作新员工入职课程，想把文字流程文档转成可视化指南，用该技能从学习者视角重构视觉叙事，而非简单地把文字内容图示化。
• 教育 AI 应用开发者想用 AI 批量生成教学图像，先用该技能建立质量基线，再通过复盘框架不断优化提示词质量。

安装命令：npx skillstore add 92bilal26/visual-asset-workflow

注意事项：该技能本身不生成图像，只负责提示词和工作流规划；假设使用基于章节的教材结构（含索引文件和 README 文件）；默认以 Gemini 为目标图像推理模型，如使用其他模型需适当调整提示词风格。