floracat-skills

FloraCat 的个人 skills 仓库，用来沉淀可复用的工作流型 skill。

这个仓库优先服务于真实工作流中的长期积累：先把 skill 资产结构化沉淀下来，再逐步补充模板、脚本、参考资料和维护规范。

当前主要覆盖小红书图文生成、底层 PNG 图片生成，以及适合技术表达场景的图表与可视化能力。

这个仓库强调从真实工作流中抽象出可重复使用的流程，而不是只保存零散提示词。当前已经支持从内容分析、策略确认、prompt 组装到最终 PNG 输出的一整套小红书图片流程。

这个仓库解决什么问题

随着 skill 数量增加，如果没有统一结构，内容很容易变成“到处散落的提示词和说明文件”。

floracat-skills 的目标是把这些资产分层管理：

• 可复用的正式 skill 放进 skills/
• 尚未定型的想法先放进 drafts/
• 多个 skill 共用的材料沉淀到 shared/
• 仓库级约定统一收敛到 docs/

这样做的好处是： - skill 可以持续打磨，而不是一次性产物 - 通用规范不会重复写在每个 skill 里 - 后续如果要发布、同步、检索，也有明确演进路径

设计原则

• 先沉淀，再工程化
• 先可用，再发布
• skill 与共享资产分离
• 仓库结构稳定，skill 内容可持续演进
• 对单个 skill 保持轻量，对整个仓库保持可扩展

仓库结构

• skills/: 已定型、可重复使用的正式 skill
• drafts/: 仍在整理中的 skill 草稿
• shared/references/: 跨多个 skill 共用的参考资料
• shared/templates/: 跨多个 skill 共用的模板
• shared/assets/: 跨多个 skill 共用的素材
• shared/prompts/: 可复用 prompt 片段
• docs/: 仓库规范、命名规则、生命周期说明
• scripts/: 仓库级辅助脚本，包括通用 skill 评测入口
• archive/: 已废弃或历史版本

当前 skills

当前 skill 清单见：skills-index.md

1. floracat-architecture-diagram

用途：生成和修改适合演示、公众号、技术分享场景的 HTML/SVG 架构图、流程图、时序图。

特点： - 输出为 standalone HTML + inline SVG - 风格偏 PPT 化、人工编辑感强 - 强调箭头精准、排版清晰、中文可读性 - 适合对既有 SVG 图进行持续微调

位置：skills/floracat-architecture-diagram

对外发布包：docs/floracat-architecture-diagram-release-pack.md

2. floracat-rednote

用途：把原始内容转成适合小红书发布的多图图片流程，覆盖分析、策略确认、prompt 组装和最终 PNG 输出。

特点： - 先做内容分析，再推荐策略、风格、布局和图片张数 - 支持 quick confirm、自定义调整、详细模式三段确认流程 - 输出 analysis.md、outline.md、prompts/ 和最终 PNG 图片 - 系列图默认按首图参考链保持视觉一致性

位置：skills/floracat-rednote

3. floracat-image-gen

用途：根据 prompt 或 prompt 文件直接输出最终 PNG，作为小红书图文、封面图、插图等工作流的底层出图能力。

特点： - 支持 OpenAI、Azure、Google、OpenRouter、DashScope、MiniMax、Jimeng、Seedream、Replicate - 支持 --ref 参考图、长宽比、尺寸、质量和批量生成 - 通过 scripts/main.ts 直接执行，适合被其他 skill 调用 - 使用 .floracat-skills/ 下的偏好配置和 .env

位置：skills/floracat-image-gen

评测方式

仓库内已经补了一套可复用的 skill 评测脚手架：

• 每个 skill 在自己的 evals/evals.json 中维护评测 case
• 仓库统一用 scripts/run_skill_eval.py 执行 baseline / with-skill 对比
• 结果输出到 workspaces/<skill-name>/iteration-N/
• 评测页自动生成到 review.html
• 评测 viewer 已内置到仓库，不依赖桌面其他目录

示例命令：

python3 scripts/run_skill_eval.py floracat-architecture-diagram

更完整说明见：docs/evaluation.md

后续演进方向

后续可以逐步增加： - skill 总索引自动生成 - skill 元数据规范 - 统一校验脚本 - 发布到公开仓或 marketplace 的流程 - 截图、示例、样板输出

在那之前，这个仓库首先是一套服务于日常工作的个人 skill 资产库。