meitu-visual-me

Meitu Visual Me

始终使用用户的语言回复。

数据免责声明：

• 本地读取： Meitu Visual Me 可能会读取 MEMORY.md、USER.md 和 ./visual/PROFILE.md 等本地文件，以生成个性化内容。这些文件仍保存在本地，但其中的摘录、摘要或衍生信息可能会被纳入生成的提示词。
• 上传至 meitu API： 您提供的图片（照片、参考图片）、生成的提示词，以及这些提示词中包含的任何本地个人资料、记忆或项目详情，都会发送至 Meitu OpenAPI 进行处理，且受 Meitu 隐私政策约束。
• 首次使用授权： 首次使用时，此 Skill 会说明上述数据使用情况，包括本地个人资料、记忆或项目上下文可能被纳入提示词。您可以选择不提供照片，或不使用记忆/个人资料上下文。

概述

由记忆驱动的 AI 视觉助手。读取用户个人资料和日常记忆，生成个性化图片和视频。支持 17 种场景工作流和 28 种热门风格。先体验，再反馈，系统会自动学习您的偏好。

仅在用户明确要求使用这类个性化视觉工作流时执行；不要把泛化的“任何视觉内容创作需求”都路由到本 Skill。首次使用或涉及 profile/memory 内容时，应先说明哪些本地资料会被读取，以及哪些摘要可能进入发往 Meitu OpenAPI 的 prompt。

您说	功能
“帮我画”	根据您当前的状态自动选择场景并生成内容
发送一张自拍 + “换个赛博背景”	更换背景，即时生成结果
“头像系列”	根据一张脸生成多种风格的头像
“帮我做张 ID 卡”	可选 4 种潮流风格，制作专属收藏卡
“微缩场景”	将您当前的状态变成玩具微缩世界
“一键换风格”	一张图片，多种风格变体
“今日卡”	结合城市 + 天气 + 心情，生成每日信息卡
“帮我试穿这件”	发送服装图片进行虚拟试穿
“把这张图动起来”	将图片变成短视频
“合个影”	与您和 OpenClaw 一起合影

依赖项

• 工具：meitu-cli (npm install -g meitu-cli@latest)
• 凭据：优先使用环境变量或预先配置的 ~/.meitu/credentials.json；如果操作者明确需要持久化本地设置，请运行 meitu config set-ak --value <AK> + meitu config set-sk --value <SK>
• 用户知识（可选）：./visual/（如果不存在，则跳过知识读取，直到用户选择开始使用本地视觉工作区；之后参考照片和个人资料/记忆文件将存储在 ./visual/ 下）
• 项目文件：./（cwd，包含 openclaw.yaml、DESIGN.md 等）
• 平台上下文（可选）：USER.md、MEMORY.md、memory/今日.md、SOUL.md、IDENTITY.md（由平台注入；如果不存在则跳过）
• 用户配置（可选）：$VISUAL/config/defaults.yaml

路径别名： 下文中的 $VISUAL = {OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/。当 ./visual/ 存在时，它指向该目录；在 OpenClaw 平台上会自动解析为 ~/.openclaw/workspace/visual/。

平台设置

OpenClaw： 用户数据位于 ~/.openclaw/workspace/visual/。平台会自动注入这些数据；运行时，./visual/ 会解析为该路径。

Claude Code / 其他 Agent： 用户数据位于当前工作目录下的 ./visual/。只有当用户继续使用基于个人资料的个性化功能，或需要长期本地记忆时，才创建或更新此本地工作区；否则跳过知识写入。

工作流中的所有 ./visual/ 路径，都会在运行时由各平台解析为对应的实际路径。

预检

每次生成前都必须通过；如果未通过，停止生成：

1. meitu --version — 如果尚未安装，提示：npm install -g meitu-cli@latest

2. 验证凭据：meitu auth verify --json — 如果凭据无效，将返回身份验证错误。有关凭据设置，请阅读 references/setup.md

3. 检查 ./visual/ 目录是否存在（如果不存在，先提示首次使用的用户；不要阻止操作）

4. 用户是否发送了图片或视频？— 不支持视频；提示用户发送截图

5. 一次性工作区解析（结果会在整个工作流中保留）： 检测模式：cwd 下有 openclaw.yaml → 项目模式；否则 → 单次模式 检查 ./visual/ 目录 → 确定 capabilities

6. **最小化规则：**仅读取或持久化当前请求所需的个人资料、记忆或项目字段。除非用户明确希望获得此类个性化行为，否则不要创建或更新包含姓名、性别或身份详情的长期记忆／个人资料记录。

   解析后可用的变量（在后续步骤中直接引用）：

   mode             = "project" (cwd has openclaw.yaml) | "one-off"
   visual           = ./visual/ path (value if exists, otherwise null)
   can_read_knowledge = visual exists
   can_record       = mode == "project" AND visual exists
   output_dir       = Resolve output_dir: openclaw.yaml → "./output/" | else → "$VISUAL/output/meitu-visual-me/"
   

   mkdir -p {output_dir} 硬性限制：output_dir 不得指向技能文件夹内

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核心工作流

Preflight → [Context] → Execute → [Refine] → Deliver → [Record]
              ↑ creative tasks run this       ↑ creative     ↑ project mode
              ↑ tool tasks skip               ↑ tool skip    ↑ one-off skip

上下文

第 1 部分：路由

先路由，后阅读——先匹配工作流，再决定要阅读哪些内容以及如何继续。

第一步：匹配工作流

将用户输入与下方“工作流”部分中的触发词进行比对，匹配特定工作流。阅读 references/workflows.md 了解场景详情。

如果没有匹配项，则分为以下三种情况：

• 描述明确（例如，“帮我画一只猫在月球上”）——无需匹配工作流；按照提示词构建规则确定风格，然后直接使用 text-to-image 生成
• 只发送图片，没有文字——根据图片内容推荐 4 个合适的选项（例如，更换背景、风格混搭、制作身份证、图生视频），让用户选择
• 指示模糊（例如，“帮我画”“帮我生张图”）——推荐场景：
  1. 检查 ./visual/memory/global.md 中的偏好场景——如果找到，优先推荐这些场景
  2. 没有记忆——根据一天中的时段和上下文，从 17 个工作流中选出 4 个，让用户选择

第二步：确定阅读级别和风格处理方式

工作流类型	阅读级别	风格处理方式	包含的工作流
场景生成	标准阅读	遵循风格规则（如果有记忆则使用；否则提供 4 个选项）	persona-diorama、daily-card、morning-grid、ootd、data-diorama、emotion-grid、relationship-board、memory-collage、real-toon
引导式生成	标准阅读	工作流包含内置的风格选择步骤（例如，从 4 种身份证风格中选择 1 种）	id-card、style-remix、avatar-series
更换背景	轻量阅读	无需选择风格（场景由用户描述）	swap-bg
工具操作	不阅读	不涉及风格，直接执行	beauty、virtual-tryon
视频	轻量阅读	不涉及风格	to-video、motion-transfer

对于图像生成，请阅读 references/style-library.md，了解风格关键词和自动匹配规则。

第三步：确定 CLI 命令

每个工作流对应的 CLI 命令都列在“工作流”部分的表格中。有关命令参数的详细信息，请阅读 references/models.md。image-edit 需要选择子模型：praline_pro（通用编辑）／gummy_pro（人像／宠物摄影、发型调整）；风格化默认使用 image-style-transfer，只有明确要求高质量编辑时才应使用 image-edit --model nougat。

路由决策输出（从上下文传递至执行）：

{
  "workflow": "persona-diorama",
  "command": "text-to-image",
  "read_level": "standard",
  "has_reference_image": true,
  "style": "微缩世界",
  "style_resolved": true
}

第 2 部分：加载上下文

读取级别由上方的路由表决定。零读取和轻量读取工作流无需执行此步骤。

标准读取清单（优先级从高到低）：

1. ./DESIGN.md — 项目上下文（如果存在，优先读取；仅补充其中未涵盖的内容）
2. ./openclaw.yaml — 解析短名称引用（例如，brand: "acme" → ./visual/assets/brands/acme/）
3. ./visual/rules/quality.yaml — 禁止使用的风格
4. ./visual/PROFILE.md — 视觉形象
5. ./visual/memory/global.md（前 30 行）— 偏好
6. 平台上下文（有则读取，无则跳过）：USER.md、MEMORY.md、memory/今日.md、SOUL.md、Weather API

利用找到的任何信息；绝不捏造用户经历。

第 3 部分：构建提示词

公式：[构图/镜头角度] + [主体] + [动作/表情] + [场景/背景] + [风格参考] + [光线] + [用户专属细节]

硬性规则：

1. 纯叙述风格；禁止堆砌关键词

   • ❌ woman, dress, red background, fashion, 8K, masterpiece
   • ✅ A young woman in a tailored brown dress, posing with confidence against a cherry red backdrop, fashion editorial feel with warm film grain

2. 提供参考图时，必须在提示词中明确说明其用途（保留面部相似度／参考构图／参考风格）；不能只附上图片而不作说明

3. 将风格关键词融入叙述——挑选 1-2 个并自然地融入句子；禁止在末尾堆砌

4. 有用户上下文时，优先融入个人细节；没有时，直接根据用户描述生成，不要因此中断。

5. 每张生成的图片都必须有明确的风格方向。 风格确定优先级：

   • 用户本次指定了风格 → 直接采用
   • 用户未指定，但 ./visual/memory/global.md 记录了偏好的风格 → 直接采用记忆中的风格，不要再次询问
   • 用户未指定，且没有记忆 → 根据当天状态和场景，从 references/style-library.md 的风格匹配指南中挑选 4 种合适的风格，让用户在生成前选择

   绝不生成没有风格方向的“通用”图片。如果用户持续选择同一种风格，就在 Record 阶段通过观察流程记住它，并在下次直接采用。

示例 1（persona-diorama — 根据 memory/今日.md，用户今天完成了一项重要交付）：

木桌上摆着一间等距视角的微缩工作室。一个小人被[从记忆中提取的物品]环绕。桌角的礼花炮正喷射出彩纸。温暖的午后阳光透过窗户洒入，整个场景像一间精心制作的玩具店微缩模型。

示例 2（swap-bg — 用户发送了一张自拍，并说“换成东京街头”）：

保持人物完全不变，只将背景换成充满活力的东京街景，有霓虹招牌、繁忙的斑马线，以及沿街两侧店面散发的温暖灯光；营造夜晚氛围，并带有柔和的城市灯光

示例 3（ID card — 使用参考图，用户选择了 Cyber Neon 风格）：

面部相似度是首要任务。保留准确的面部结构。一位留着黑色短发、戴黑框眼镜、穿着宽松连帽衫的年轻男子。轻度采用 3D 收藏手办渲染风格——保持接近真实的比例。生成一张 Cyber Neon 风格的竖版 ID CARD：拉丝碳纤维底板、霓虹青色与洋红色发光边框、等宽终端字体。信息区：“小明”／“独立开发者”／“杭州”——EST. 2000。侧边条：“卫衣收集者”。略微倾斜，呈现影棚布光的产品照片质感。

执行

CLI 命令决策表：

任务类型	命令	关键参数	备注
文生图	meitu text-to-image	--prompt --size --ratio	无参考图
使用参考图生成	meitu text-to-image	--image_list --prompt --size	风格化／合照
替换背景／编辑内容	meitu image-edit	--image_list --prompt --model	参见模型选择表
换脸	meitu image-face-swap	--head_image_url --sence_image_url --prompt	头像系列
美颜增强	meitu image-edit --model gummy_pro	--image_list --prompt --model gummy_pro	单人肖像精修
图生视频	meitu image-to-video	--image_list --prompt --video_duration	异步任务
动作迁移	meitu video-motion-transfer	--image_list --reference_video_list --prompt	异步任务
虚拟试穿	meitu image-outfit-swap	--image_url --prompt [--clothes_image_url]

image-edit 模型选择：

优先级	模型	适用场景	输出风格
1	text-to-image --image_list	风格化：卡通、3D 手办、动漫、素描、艺术再创作	艺术风格（非写实人脸）
2	gummy_pro	肖像／宠物摄影、调整发型	写实肖像
3	praline_pro (default)	其他所有场景：文本修改、替换背景、调色、添加／移除元素、多图融合	通用编辑

快速规则：“变画风”（风格变化，输出看起来不像真人）→ text-to-image --image_list；“拍写真／换发型”（肖像照）→ gummy_pro；“改内容”（修改内容）→ praline_pro

参考图路由：

意图模式	参考图处理方式	命令
风格化（照片 → 手办／动漫等）	通过 --image_list 传入，提示词描述目标风格	text-to-image --image_list
替换背景	通过 --image_list 传入，提示词明确说明“保持人物不变”	image-edit --model praline_pro
合照（多张参考图）	通过 --image_list 传入多张图片，提示词描述合照场景	text-to-image --image_list img1 img2
仅分析参考图（不传给工具）	将构图／风格信息提取到提示词中	text-to-image（纯文生图）
换脸	分别通过 --head_image_url 和 --sence_image_url 传入	image-face-swap

输出目录： 使用 Preflight 中解析出的 output_dir。确保目录存在（mkdir -p）。在所有 meitu 命令中添加 --json --download-dir {output_dir}。

结果字段引用：

• 使用 --download-dir → 使用 downloaded_files[0].saved_path 获取本地路径（也可使用 media_urls，但本地路径更可靠）
• 不使用 --download-dir → 使用 media_urls[0] 获取结果 URL
• 错误响应 → 首先读取 CLI 原始字段 code、hint、error_name 和 action_url；向用户说明失败情况时，根据 meitu-tools 合约将其映射为 Agent 增强字段 error_type、user_hint、next_action 和 action_link

图像输入： 通过 URL 或本地路径传入用户提供的图像。需要参考图时，检查 ./visual/assets/references/user.jpg。

命令示例：

# Text-to-image
meitu text-to-image --prompt "..." --size 2K --ratio 1:1 --json --download-dir {output_dir} --skill_name skill_meitu-visual-me

# Image editing
meitu image-edit --image_list <url> --prompt "..." --model praline_pro --json --download-dir {output_dir} --skill_name skill_meitu-visual-me

# Image-to-video (async)
meitu image-to-video --image_list <url> --prompt "..." --video_duration 5 --json --skill_name skill_meitu-visual-me

错误降级（按顺序尝试各级）：

级别	操作	示例
L1	移除低优先级修饰内容	删除光照／材质描述，保留主体 + 场景 + 风格
L2	降级枚举参数	--size 4K → --size 2K（text-to-image）；--size 2K → --size 1K（image-poster-generate）；--ratio 9:16 → --ratio 1:1
L3	移除可选输入	移除参考图，改用纯文生图
L4	精简至核心元素	仅保留主体 + 风格，移除其他所有内容
L5	停止并报告错误	告知用户具体错误，建议检查凭据或联系支持团队
连续失败 2 次后升级一级。其他错误请参阅 references/troubleshooting.md。

优化（创意任务必须执行，工具任务跳过）

工具任务（beauty、virtual-tryon、image-superres-enhance）→ 跳过此步骤，直接进入交付。

创意任务的迭代优化循环：

1. 展示结果 — 展示生成的图像，并简要说明设计思路（为何选择这种风格、构图和配色）
2. 等待反馈 — 有三种可能的方向：
   • 用户认可（“好” / “不错”）→ 进入交付
   • 用户要求修改（“背景换一下” / “颜色太亮”）→ 第 3 步
   • 用户完全否定（“完全不对” / “重新来”）→ 返回执行并重新生成
3. 调整并重新生成 — 根据反馈修改提示词或参数 → 重新运行 CLI 命令 → 返回第 1 步
4. 迭代上限 — 建议最多进行 3 轮。超过 3 轮后，主动建议调整需求方向、拆分子任务或尝试不同的工作流

注意： 不要连续生成多张图像而不展示结果。每次生成后都要等待用户反馈。

交付

文件已位于正确目录中（执行阶段使用预检的 output_dir）；只需重命名：

文件重命名： mv {downloaded} {output_dir}/{YYYY-MM-DD}_{description}.{ext}

路径显示规则： 向用户展示文件路径时，优先使用 ~/.openclaw/... 格式。某些聊天平台（例如，企业微信 MEDIA）只能识别以 ~/ 为前缀的路径；绝对路径会导致图像/文件无法显示。内部处理可以使用绝对路径。

企业微信交付： 对于企业微信渠道（channel=openclaw-weixin），使用 MEDIA:visual/output/meitu-visual-me/{filename}.jpg（相对路径）。

交付后： 交付后，等待用户反馈再进行下一次生成。如果用户提供风格/偏好反馈，则进入记录步骤。当用户说“适配各平台”时，读取 references/channel-presets.md。

DESIGN.md 维护： 如果 DESIGN.md 的 Iteration Log 条目超过 5 条，则进行精简：保留最近的 5 条，并将较早的条目归档到 ./drafts/design-history.md。

记录

can_record = false → 跳过整个部分。 在一次性模式下，所有反馈仅对当前对话有效。

默认零写入 — 生成后不写入任何内容；仅在用户主动提供反馈时才写入：

用户说	操作
“好” / “喜欢这个风格”	将观察结果追加到 ./visual/memory/observations/observations.yaml（自动写入，无需用户确认）。如果该观察结果的 projects >= 2，在回复末尾非阻塞地提及：“顺便说一下，你在 N 个项目中都偏好 X。要将它保存为通用偏好吗？”用户确认 → 写入 memory/global.md 或 memory/scenes/{scene}.md，删除该观察结果；用户忽略 → 不做任何操作
“不要 XX 风格”	有 openclaw.yaml → 询问：“只在这个项目中跳过 XX，还是今后所有项目都不使用 XX？”仅限当前项目 → 追加到 ./DESIGN.md 的 Constraints；今后所有项目 → 追加到 ./visual/rules/quality.yaml（需要用户确认）。没有 openclaw.yaml → 仅适用于当前任务，不写入
“我是男的”（身份事实）	写入 ./visual/PROFILE.md
发送新的参考照片	保存为 ./visual/assets/references/user.jpg
“换个背景重生”	重新运行当前任务，不写入

如果用户没有说任何内容，不写入任何内容，也不读取 observations.yaml（零开销）。

一次性模式例外： 当用户在一次性模式下反复表达相同偏好时（例如，多次说“不要渐变”），Agent 可以主动提议：

“你已经几次提到不要渐变了。要将它添加到全局禁用列表吗？” → 用户同意 → 写入 $VISUAL/rules/quality.yaml（需要确认） → 用户不同意 → 仅对当前对话有效

正向反馈记录路径：

1. 读取 $VISUAL/memory/observations/observations.yaml（如果不存在则创建）
2. 扫描语义相似的键 → 合并或创建新键
3. 写回文件
4. 如果 len(projects) >= 2 → 提议提升为长期偏好（非阻塞）

提升提议模板：

“你在 N 个项目中都偏好 X。要保存它吗？ → 保存到 {scope_hint} 场景 [默认] → 保存到全局偏好 → 不保存”

如果 scope_hint 不为 null → 默认保存到 scenes/{scope_hint}.md；如果为 null → 默认保存到 global.md。 用户确认 → 写入目标文件 + 删除观察条目。用户忽略 → 不做任何操作。

处理反馈时，读取 references/feedback-loop.md 了解写入格式详情；读取 references/memory-protocol.md 了解观察结果的生命周期和分类

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首次使用指南

如果 ./visual/ 目录不存在，表示这是新用户。读取 references/first-time-guide.md 执行入门流程。

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工作流（17）

所有工作流的详情，请读取 references/workflows.md

生成

触发词	工作流	命令
微缩场景、个人场景	persona-diorama	text-to-image
今日卡、城市打卡	daily-card	text-to-image
早安、晨间四宫格	morning-grid	text-to-image
OOTD、今天穿什么	ootd	text-to-image
数据场景、今日数据	data-diorama	text-to-image
九宫格、情绪九宫格	emotion-grid	text-to-image
关系板、关系拼贴	relationship-board	text-to-image
记忆拼贴	memory-collage	text-to-image
合影、合个影	real-toon	text-to-image
ID 卡、收藏卡	id-card	text-to-image
一键换风格、换风格、风格万花筒	style-remix	text-to-image --image_list（风格化） / image-edit --model praline_pro（保留结构编辑）

编辑

触发词	工作流	命令
换背景（替换背景）、改背景（更改背景）	swap-bg	image-edit --model praline_pro
头像系列、换头像（更换头像）	avatar-series	text-to-image → image-face-swap
美颜、磨皮（平滑肌肤）	beauty	image-edit --model gummy_pro

视频与试穿

触发词	工作流	命令
动起来（让画面动起来）、图生视频（图片转视频）	to-video	image-to-video
做这个动作	motion-transfer	video-motion-transfer
试穿、试衣（试穿衣服）	virtual-tryon	image-outfit-swap

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参考资料

文件	阅读时机
references/workflows.md	执行特定场景工作流时
references/models.md	需要详细命令参数时
references/style-library.md	生成图像时（用户指定风格或需要自动匹配时）
references/channel-presets.md	需要适配多个平台时
references/feedback-loop.md	处理用户反馈写入格式时
references/memory-protocol.md	处理观察生命周期和偏好分类时
references/troubleshooting.md	遇到错误时
references/setup.md	首次配置时
references/first-time-guide.md	./visual/ 不存在时（新用户引导）