这个 Skill 把授权照片、主页截图、简介或已有角色档案，转成一套可长期复用的极简手绘图解角色；再把文章、课程、观点或脚本拆成适合传播的长文配图、知识卡、方法拆解图、手机海报或整页 PPT 演讲页面。
GitHub上一个叫 ip-diagram-creator 的开源项目，把这件事彻底解了——它不是又一个AI生图工具，而是一套"先定角色、再拆内容、最后出图"的工作流。用上它，你能把"自己"固化成一套可长期复用的角色资产，从此每篇配图都是"你"，而不是又一张临时凑合的图。
话不多说直接上如何安装
当前项目安装：
npx skills add https://github.com/haloshin/ip-diagram-creator全局安装：
npx skills add https://github.com/haloshin/ip-diagram-creator -g不使用安装器也可以：下载本仓库，把整个目录放进你的 Agent Skills 目录，然后让 Agent 读取 SKILL.md。
一、配图问题的本质，不是"画不出"，是"画不稳"
很多人以为配图难，难在没时间画、画得丑、AI生不好。
真正的难处是：主角不稳定。
今天AI给你画一个戴眼镜的男生，明天换一张提示词，眼镜没了，脸型变了，连衣服颜色都换了。读者根本意识不到这是同一个人。
外包画师也一样。不同画师笔下，同一个"你"能差出十岁。风格不统一，IP就立不起来。
这个项目的底层原则只有一句话：
先定角色，再拆内容，最后生成图解。
这十二个字，戳破了大部分人的配图困局。
二、被忽略的那一步：固化角色资产
绝大多数人写完文章，第一步是"找配图"。
而这个项目认为，第一步应该是"固化角色"。它把这件事拆成三张固定资产：
角色主锚图——定下"你"长什么样，发型、五官比例、服装、配色，全部锁死。
角色规范说明图——定下"不能跑偏"的边界，什么动作能做、什么表情不能做、什么场景不该出现。
动作/表情/小比例场景扩展图——定下"哪怕缩成米粒大，读者也能认出是你"。
>角色资产三件套：主锚图、规范说明、动作场景扩展
这三张图一旦定下来，后面所有配图都从这套资产里长出来，而不是每次重新生成。
这是从"画图"到"经营IP"的分水岭。
前者的逻辑是"这张图能不能用"，后者的逻辑是"这张图是不是'我'"。
三、内容拆解：先理解，再画
角色定死后，才轮到内容。
很多人配图的另一个误区是——拿到文章，直接让AI"配几张图"。
结果就是图和文两层皮。文章讲的是一个方法论，配图画了一个风景；文章讲的是风险提示，配图画了一个温馨场景。
这个项目的做法是，先让Agent读完长文或脚本，输出一张"shot list"——判断这篇内容适合画几张、分别是什么类型、每张承担什么信息职责。
然后再分模式生成：
手绘插图——信息量低，一个大场景隐喻一个核心观点，适合情绪表达。
知识卡——信息量高，把方法、步骤、风险、行动收进一张可收藏的卡片，适合干货复盘。
长文shot list——文章配图，控制节奏和视觉权重。
PPT演讲模式——课程课件、直播分享，先做整套"导演规划卡"，再分批生成页面。
>手绘插图 → 中密度插图 → 标注图 → 知识卡
这套逻辑的关键不是"出图快"，而是"出图前先想清楚这张图要干什么"。
四、为什么这件事现在值得说
AI生图工具已经卷到天上去了。GPT Image、即梦、可灵、Midjourney，随手就能出一张漂亮图。但越是这样，"稳定的主角"反而越稀缺。
当所有人都能生成漂亮图的时候，能让人一眼认出"这是你"的图，才是资产。
这个项目给的启示，不止于配图。
它指向一个更底层的逻辑：个人IP的护城河，不在内容本身，而在内容背后那个稳定可识别的"角色"。
内容会过时，热点会冷却，工具会迭代。但别人脑子里那个"你"的形象，一旦立起来，就是长期复利。可惜大多数人，一直在用一次性配图消耗这份复利。
最后
如果你也是那种——内容做得很认真，配图却总是临时凑合的人；明明深耕了三五年，别人却说"对你没印象"的人，也许该停下来，先把"你长什么样"这件事，定死。
不是再画一张头像，而是定下一套可以长期复用的角色资产。
在做下一张配图之前，先问自己一句：这是"我"，还是又一张"图"？
>PPT 演讲模式样例：从封面、模块、场景、时间线到收束页的整套节奏
本文介绍的 ip-diagram-creator 项目开源地址：github.com/haloshin/ip-diagram-creator，MIT 协议。