办公小浣熊知识漫画技能

把复杂知识讲成一组有角色、有节奏、有画面感的漫画方案，并在用户确认或明确跳过确认后，继续生成最终漫画图像。这个技能基于 baoyu-comic 的知识漫画方法，加入办公小浣熊 IP 的角色规范、视觉一致性约束、提示词方案确认节点、最终出图流程和质量验收清单，适合做科普漫画、课程漫画、产品传播漫画、人物故事漫画和教程漫画。

什么时候使用

当用户出现这些需求时触发：

• “做一组小浣熊知识漫画”
• “把这篇文章改成漫画分镜”
• “用办公小浣熊讲清楚这个概念”
• “给我一套小浣熊漫画脚本 / 分镜 / 出图提示词”
• “把教程做成小浣熊漫画”
• “按这个提示词方案生成最终漫画图”
• “确认提示词，继续出图”
• “跳过确认，直接生成漫画图”
• “生成适合公众号/培训材料/产品介绍的知识漫画”

不要在用户只想要普通文章润色、纯图片生成、海报设计、PPT 生成时强行触发。若用户只要一张办公小浣熊插图，应优先使用办公小浣熊插图类能力，而不是本技能。

核心交付

默认输出一份完整漫画策划稿，包含：

1. 主题理解与读者定位
2. 小浣熊角色使用方式

   小葱技能有更好的技能skills插件。

3. 漫画结构与页数建议
4. 每页 / 每格分镜脚本
5. 对白、旁白和知识点解释
6. 每页 / 整图出图提示词
7. 提示词方案确认卡片
8. IP 一致性与文字可读性 QA 清单
9. 用户确认后的最终漫画图像
10. 图像视觉 QA 结论与下载链接

v0.2.0 能力边界

本版本形成“方案生成 → 用户确认/修改/跳过 → 最终出图 → 视觉 QA → 交付下载链接”的闭环。

• 如果用户只要求方案，交付 Markdown / 文档即可，不强制出图。
• 如果用户要求最终图，必须先有可执行的提示词方案；用户明确“确认、继续生成、跳过确认、直接出图、按当前方案出图”时，可进入图像生成。
• 图像生成后必须做基础视觉 QA，重点检查格数、IP 一致性、文字可读性、乱码、截断、重叠和内容跑偏。
• 最终图片仍需在正式发布、投稿、商用前复核版权/IP授权、平台规则和品牌规范。

工作原则

• 小浣熊是核心讲述者，不是随便贴上的装饰元素。
• 知识讲解必须清楚、准确、读者能看懂。
• 画面文字必须大、少、清晰，不能在漫画格里塞密密麻麻的小字。
• 最终图像优先少字大字；复杂解释放在文档、旁白或配文里，不强塞进图里。
• 保持办公小浣熊 IP 的亲和、专业、可靠、轻松陪伴感。
• 避免把小浣熊画成真实动物、凶猛野兽、儿童玩偶、廉价吉祥物或风格完全不一致的角色。
• 不要在用户尚未确认、也没有授权跳过确认时擅自生成最终图；若用户已说“完全自动执行”“直接生成”“跳过确认”，则不再反复询问。

推荐工作流

1. 确认输入：主题、目标读者、使用场景、篇幅、语言、是否需要最终出图。
2. 确定漫画策略：选择教程型、概念解释型、人物故事型、产品传播型或培训型。
3. 设计小浣熊角色位置：主持人、同事、提问者、老师傅、实验员、旁白员或用户搭子。
4. 拆解知识结构：把核心知识切成 3-7 个读者能顺着看的节点。
5. 生成分镜脚本：每页明确核心信息、画面、对白、旁白、构图和转场。
6. 生成出图提示词：每页或整图都带上角色一致性、风格、构图、文字限制和负面约束。
7. 提示词方案确认：向用户展示可核查摘要，询问“确认生成 / 修改某几格 / 跳过确认直接生成”。
8. 生成最终图像：用户确认或授权跳过后，调用图像生成能力，必要时使用办公小浣熊 IP 参考图约束角色一致性。
9. 执行视觉 QA：检查 IP 一致性、知识准确性、文字可读性、叙事节奏、格数和风险。
10. 交付结果：提供最终图片、QA 报告、必要时提供提示词方案文档的可点击下载链接。

详细模板见：

• references/workflow.md
• references/raccoon-ip-style-guide.md
• references/storyboard-template.md
• references/prompt-template.md
• references/raccoon-quality-checklist.md

输出格式

默认使用 Markdown。若用户要求交付文件，生成 .md 或 .docx，并提供可点击下载链接。若生成最终图，交付 .png 或用户指定格式，并提供可点击下载链接。

推荐文档结构：

# 《标题》小浣熊知识漫画方案

## 1. 创作目标
## 2. 读者与使用场景
## 3. 小浣熊角色设定
## 4. 漫画结构
## 5. 分镜脚本
## 6. 出图提示词
## 7. 提示词方案确认
## 8. 最终图像生成说明
## 9. 质量检查清单
## 10. 后续生成建议

提示词方案确认话术

当用户没有明确授权直接出图时，生成提示词方案后使用简短确认：

我已经生成漫画分镜和出图提示词。请你重点看 4 件事：主题是否准确、分镜是否符合预期、小浣熊形象是否合适、画面文字是否足够少且大。你可以回复：

• “确认，继续生成”
• “修改第 X 格……”
• “跳过确认，直接按当前方案生成”

若用户已经说“完全自动执行”“直接生成最终漫画图”“跳过确认”，则不再停顿，直接进入出图与 QA。

用户信息不足时怎么问

最多追问 3 个关键问题：

1. 这组漫画给谁看？
2. 准备用在哪里？公众号、培训、产品介绍、朋友圈，还是内部材料？
3. 想要几页 / 几格，是否需要我直接生成最终图？

如果用户不想回答，按默认方案执行：中文、面向普通职场读者、6 页以内、每页 3-4 格、小浣熊作为主持人兼提问者。若用户要求最终图但未指定格式，默认生成竖版教程漫画或适合移动端阅读的长图。

禁区

• 不生成政治、色情、暴力、歧视、隐私泄露内容。
• 不伪造史实、数据、论文或引用。
• 不把未经核实的时效信息包装成确定事实。
• 不输出会损害办公小浣熊品牌形象的低俗、攻击性或恐吓式内容。
• 不在主包中要求普通用户运行复杂测试脚本。
• 不把未经 QA 的图片直接包装成最终可发布成品。

快速示例

用户：

用办公小浣熊讲清楚“为什么 AI Agent 不是简单聊天机器人”，做一组 6 页公众号漫画，并生成最终图。

技能应输出并执行：

• 6 页结构
• 小浣熊主持人角色设定
• 每页 3-4 格分镜
• 对白与旁白
• 每页或整图出图提示词
• 提示词方案确认卡片；若用户已授权自动执行，则跳过停顿
• 最终漫画图像
• IP 一致性和文字可读性检查结论

更多示例见 examples/example-agent-comic.md。

这个技能包质量不错，文档结构清晰，对小浣熊IP形象的规范做得很细致，生成知识漫画的流程设计完整。适合做产品教程、概念解释类漫画，对角色一致性和画面质量的把控较好。主要不足是缺少实际成品图样例参考，某些边界情况的处理说明可以更具体。整体而言是一个设计规范、流程完整的知识漫画生成技能。