让AI绘图告别”AI味”，这个开源Skill从Dribbble真实设计里找灵感

你有没有这种感觉：让 AI 生成图片，出来的总是那几种”标准网红脸”配色、那几种构图，看多了真的腻。

不是 AI 不够强，是它的提示词库太同质化了。大家都在用相似的词汇，AI 自然就重复了。

最近挖到一个开源 Skill——Visual Prompt Engine，专门解决这个”AI 图片提示词重复”的问题。它不是凭空生成提示词，而是从 Dribbble 抓取真实的设计作品，提炼成结构化的”风格卡片”，再让 AI 基于真实参考来写提示词。

核心逻辑是这样的：

• 抓取 Dribbble 热门作品 → 提取配色板、光影、构图数据
• 整理成风格卡片（palette / composition / mood / lighting）
• AI 从 12 种以上的提示词模式里选一个，结合风格卡片生成新提示词
• 检查历史记录，确保这次输出和前 5 次不重复

简单说就是：让 AI 看的不是 AI 自己的存货，而是真实设计师的作品。这样出来的提示词天然带着设计感和趋势感，而不是那种”AI 味”。

适用场景也很明确：

• 给 Midjourney / DALL·E / Stable Diffusion 写高质量提示词
• 做 UI 插图、营销素材时想要独特风格
• 批量生成产品渲染图，避免同质化
• 做品牌视觉探索，找新的设计方向

安装也简单：

npx clawhub@latest install abdullah4ai/visual-prompt-engine

或者 OpenClaw 用户直接：

openclaw skills install abdullah4ai/visual-prompt-engine

需要可选依赖 requests + beautifulsoup4 才能实时抓取 Dribbble，不装的话用内置数据也能跑。

说实话，这个思路挺聪明的——不是让 AI 自己凭空造，而是给它一个真实设计的”锚点”。做设计 / AIGC 相关工作的朋友值得试试。

GitHub 地址 →

GitHub: https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/abdullah4ai/visual-prompt-engine