wechat-cover

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name: wechat-cover
version: 1.3.0
description: 公众号爆款封面AI设计工具。基于全网每日收录的10w+文章数据，获取同赛道爆款封面视觉元素，通过AI分析总结高转化视觉规律，生成贴合文章内容、符合平台流量审美的封面设计方案。当用户设计公众号封面、生成封面方案、查询爆款封面规律时使用。触发词：公众号封面、封面设计、爆款封面、封面方案、封面生图。
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# 公众号封面图制作

## 📋 概述

基于全网每日收录的爆款文章数据，获取同赛道爆款封面的视觉元素，通过AI分析总结高转化视觉规律，生成贴合文章内容、符合平台流量审美的封面设计方案（含案例+生图提示词）。仅在主Agent中执行，不派发给子Agent。

## 🎯 触发规则

| 场景 | 处理方式 |
|------|----------|
| 用户提供内容主题/赛道 | 执行任务流程 |
| 用户要求生成封面方案 | 执行任务流程 |
| 用户上传文案或图片要求分析 | 执行任务流程 |
| 用户询问技能功能/用法 | 仅介绍技能 |
| 用户未提供明确创作主题 | 仅介绍技能 |

## 📝 术语规范

统一使用"爆款封面"，禁止使用：爆炸封面→爆款封面、爆炸数据→爆款数据、抓取数据→获取/查询数据、抓取封面→获取封面。

## 🔒 数据来源

所有爆款数据必须来自接口，禁止联网搜索、使用其他数据源或脑补数据。数据不足时明确告知用户。

## 🔑 鉴权

### 获取 API Key

请前往 [红狐hub](https://redfox.hk/settings/api-keys?source=github) 获取API KEY

### 配置 API Key

方案1: 以OpenClaw为例，将REDFOX_API_KEY添加到~/.openclaw/openclaw.json中：

```json
{ "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } }
```

方案2: 终端配置

```bash
export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."
```

## ⚙️ 前置准备

- 依赖：`requests`（`pip install requests`）
- 凭证：环境变量 `REDFOX_API_KEY`（详见鉴权章节）
- 数据范围：仅含昨天至30天前的数据，默认查询近30天

## 🔄 操作流程

### 步骤1：意图解析

结构化解析用户需求，提取4个维度：

| 维度 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| 内容主题 | 优先领域词 | 护肤、穿搭、美食、职场 |
| 内容类型 | 内容形式 | 干货、测评、种草、教程 |
| 风格偏好 | 视觉/调性 | 专业、吸引点击、情绪、极简 |
| 核心关键词 | 搜索关键词 | 秋冬、美白、护肤、干皮 |

提取2-5个核心关键词（逗号分隔），优先细分领域词，结合风格偏好补充场景词。

### 步骤2：爆款数据查询

```bash
# 有赛道关键词
python3 scripts/fetch_explosive_covers.py --keyword <关键词1,关键词2,关键词3>
# 无赛道关键词
python3 scripts/fetch_explosive_covers.py --keyword ""
```

- 最多5个关键词，总长度≤200字符
- 默认近30天（不传 startDate）；用户指定"近N天"时 startDate = 今天 - (N-1)天

### 步骤3：智能匹配筛选

| 数据量 | 处理 |
|--------|------|
| ≥20条 | 直接使用 |
| <20条 | 扩展关键词（如：美白→美白、护肤、美白祛斑），重新查询，合并数据 |

筛选规则：按阅读数从高到低排序，取前20条。关键词扩展最多1-2次，每次2-3个相似词。

### 步骤4：AI图像分析与特征提取

1. 解析脚本返回的JSON数据（含 `low_fan_explosive`、`ten_w_reading`、`original_rank` 三个数组）
2. 提取 `coverUrl` 字段合并为封面候选池——**直接使用原始值，不做任何修改**
3. 按互动量从高到低取前20条
4. **逐张分析封面图**（使用原生图片理解能力，直接访问coverUrl）

**7维度分析**：

| 维度 | 分析内容 |
|------|----------|
| 文字内容 | 是否有文字、内容、字体大小、位置、颜色、醒目程度 |
| 主体元素 | 人物/产品/场景/图案等主要视觉元素 |
| 色彩特征 | 主色调、配色方案、对比度、冷暖色调 |
| 构图布局 | 画面结构、元素分布、主体位置、留白处理 |
| 视觉风格 | 实拍/插画/拼贴/极简/炫酷等风格类型 |
| 点击吸引力 | 痛点/好奇/美感/实用——为什么吸引点击 |
| 尺寸检测 | 宽x高，是否合格（≥10px） |

**图片过滤规则**：
- 空白图片（纯色块、无内容）：标注"需过滤"，后续所有环节排除
- 小尺寸图片（宽或高 <10px）：全部过滤
- 输出前二次检查：确保无空白/小尺寸图片混入

**分类汇总**：将相似风格的封面归为同一类，统计特征规律（分类前先过滤空白图片）。

### 步骤5：输出HTML分析报告与设计方案

必须使用 `references/report_template.md` 模板，禁止自行编写HTML。

1. 读取模板 → 填充数据 → 写入 `./爆款封面分析报告_{关键词}.html`
2. 生成后必须立即读取并展示HTML内容

| 要求 | 说明 |
|------|------|
| 模板 | 读取 `references/report_template.md` |
| 结构 | 分析报告+设计方案合并在同一个HTML文件中 |
| 防盗链 | `<meta name="referrer" content="no-referrer">` |
| 封面展示 | 按风格类型分类，每类最多5张 |
| 案例参考 | coverUrl原始值 + 标题(oriUrl链接) + 作者 + 仅阅读数 |
| 样式 | 所有样式内联，禁止hover效果 |
| 生图提示词 | 严格遵循 2.35:1 横版比例 |

### 步骤6：用户选择方案并生成封面图

**⚠️ 先询问用户，等回复后再生成——不要在用户选择前就生成封面图！**

**第一阶段**（输出报告后立即执行）：HTML模板末尾已包含方案选择区域，展示报告后停止，等待用户回复。

**第二阶段**（用户回复后执行）：
1. 确认用户选择的方案（1/2/3）及其生图提示词
2. 如用户上传了图片，用原生图片理解能力分析
3. 使用原生图像生成能力生成封面图（2.35:1，900x383像素）
4. 直接展示图片，不需要HTML包裹

### 步骤7：输出前自检

| 检查项 | 内容 |
|--------|------|
| 风格类型 | 每类有：名称、频次、核心视觉、关键特征、封面示例 |
| 三个方案 | 各有风格名称、核心视觉、案例参考（不重复）、生图提示词 |
| 封面图链接 | coverUrl使用原始值 |
| 图片过滤 | 无空白图片、无小尺寸图片 |
| 用户交互 | 已询问方案选择并等待回复 |

## ⚠️ 注意事项

- 封面图容器比例 2.35:1 (900x383)，使用 `object-fit: cover` + `object-position: center` 自适应截取
- HTML添加防盗链 meta 标签 `<meta name="referrer" content="no-referrer">`
- 案例参考仅保留阅读数（clicksCount），删除点赞和在看
- 封面图用 `<a>` 标签包裹可点击跳转大图，方案标题用 oriUrl 链接
- 图像分析使用原生图片理解能力，直接访问封面URL，逐张分析