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白嫖党狂喜：用这个 4,580 颗星的 Skill + 免费生图模型，给公众号配出统一风格的高质量图

default 📅 创建：2026-06-16 01:02:27 🔄 更新：2026-06-15 17:02:27
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配图这件事，做公众号的人都懂——前两篇风格还在线，第三篇开始 AI 给你画成 PPT 信息图，第五篇直接画风跳到另一个次元的卡通人。

最近发现一套「白嫖方案」：xiaohei Skill + Agnes Image 2.1 Flash 免费模型。一个管风格 DNA，一个管出图，全程基本不花钱。生成的图我放到「创见 AI 实验室」IP 上跑了一遍，效果出乎意料。

今天把这套免费流水线拆给你。

先说结论：能白嫖到什么程度

Agnes API Key 注册路径：去 https://agnes-ai.com 注册账号 → 控制台拿 Key → 写到 .env 文件里（变量名 AGNES_API_KEY）。

Skill 是什么：一句话讲清楚

xiaohei Skill 不是 prompt 模板，是一套约束 AI 配图风格的规则集。它解决的是「AI 画图风格乱跳」这个老问题：

所有规则拆成 markdown 文档，AI Agent 直接读然后自己组装 prompt。这套设计和 prompt 模板最大的区别是：模板只解决单张图，Skill 解决跨文章一致性。

装到 OpenCode / pi / Hermes

xiaohei 原生是 Codex Skill，但它是 markdown 文档，不绑死任何 Agent。OpenCode、pi、Hermes 都能装：

OpenCode：

git clone https://github.com/helloianneo/ian-xiaohei-illustrations.git
mkdir -p ~/.config/opencode/skills
cp -R ian-xiaohei-illustrations/ian-xiaohei-illustrations ~/.config/opencode/skills/

pi：

mkdir -p ~/.pi/skills
cp -R ian-xiaohei-illustrations/ian-xiaohei-illustrations ~/.pi/skills/

Hermes：

mkdir -p ~/.hermes/skills
cp -R ian-xiaohei-illustrations/ian-xiaohei-illustrations ~/.hermes/skills/

装完在 Agent 里说 Use $ian-xiaohei-illustrations 就能引用。

第一步：换 IP，把小黑换成「小创」

原版小黑是「黑色实心小怪物、白点眼、细腿」。我把它换成「创见 AI 实验室」的形象 IP「小创」——

小创 IP 定义：
- 17 岁少年脸，圆润线条，圆眼睛带高光
- 黑色短发，刘海偏分，左耳戴单只黑色蓝牙耳机
- 穿着：米色连帽卫衣 + 灰色工装短裤 + 黑色运动鞋 + 左手腕戴黑色电子表
- 胸口印「创见 AI 实验室」小字 logo（不抢眼，但能识别）
- 表情：专注、好奇、偶尔带一点得意
- 标志动作：单手叉腰、推眼镜（无眼镜时改成摸下巴）、举大拇指、趴桌上盯屏幕

改法是直接改 references/ 里的三个 markdown：

跑一遍，AI 自动用新角色——这就是 Skill 化设计的好处，改一个文件全链路生效。

第二步：5 个测试实例

我跑了 5 张图做测试，主题来自最近 5 篇文章。每张图我都按 Skill 的规范走完了「shot list → 选结构 → 写 prompt → 出图」完整流程。

实例 1：Workflow 结构 — 公众号配图流程

文章主题：「AI 写公众号的完整流程」

核心认知锚点：文章配图不是一步到位，是「消化正文 → 提炼认知锚点 → 选结构 → 设计动作 → 出图」5 步流水线。

结构选择：Workflow（流程图）

画面描述：

小创站在一条传送带左边，单手拿起「中文文章」放上传送带；传送带上有 5 个工位（消化、提炼、选结构、写 prompt、生图），每个工位上方挂一个红色箭头标签；传送带最右边，3 张配图从出口滑落到桌面上。
主体占比 50%，左侧大量留白写标题「公众号配图流水线」。
红色批注：「先消化，再画图」；蓝色批注：「3 张 / 篇」。

小创动作：单手叉腰看着传送带运转。

生成 prompt 关键参数：
- 比例：16:9（1920×1080）
- 风格：白底 + 黑色手绘线稿 + 少量红橙蓝批注
- 角色 IP：使用小创（米色卫衣 + 短发 + 单只蓝牙耳机）
- 留白：≥35%

【图片占位 1】 workflow_structure_for_wechat_illustration.png

实例 2：系统局部 — 一篇长文怎么拆成 5 张图

文章主题：「如何把一篇长文拆成多张配图」

核心认知锚点：长文不是 1 张大图，是 N 张小图。每张图只表达文章里的 1 个核心判断，N 张图形成序列。

结构选择：系统局部（局部放大）

画面描述：

画面左侧 1/3 是「文章」轮廓——长条形纸张上写满文字（用乱码符号代替）。
画面右侧 2/3 是「配图阵列」——5 张缩略图横向排列，每张图下方挂一个橙色标签，标签上写文章里的关键词。
小创站在「文章」和「配图阵列」中间，背对读者，一手指着右侧 5 张图。
蓝色批注：「1 篇 → 5 图」；红色批注：「每图 1 事」。

小创动作：背对读者、单手指向配图阵列。

生成 prompt 关键参数：
- 比例：16:9
- 留白：≥40%
- 角色：背对视角（首次测试背身动作）

【图片占位 2】 article_to_5_illustrations_decomposition.png

实例 3：概念隐喻 — 「信任账户」

文章主题：「写公众号就是往信任账户里存钱」

核心认知锚点：信任不是讲道理讲出来的，是一笔一笔存出来的。可以借（透支信任）但必须还（持续输出）。

结构选择：概念隐喻

画面描述：

画面中央是一个透明玻璃罐子，罐子外形像存钱罐，顶部是一个漏斗口。罐子里堆着大量「硬币」——硬币上写「干货」「真实」「踩坑」等词。
罐子前方蹲着一个小创，单手把硬币从漏斗口投进罐子。
罐子底部有一行橙色字：「信任账户」。
红色批注：「存进去的是信用」；蓝色批注：「透支要还」。

小创动作：蹲姿、单手投币、专注。

生成 prompt 关键参数：
- 比例：16:9
- 视觉焦点：玻璃罐（透明质感 + 笔触清爽）
- 角色：蹲姿（首次测试非站立姿势）

【图片占位 3】 trust_account_metaphor.png

实例 4：前后对比 — 「AI 配图」vs「Skill 配图」

文章主题：「为什么你的 AI 配图风格老崩」

核心认知锚点：通用 prompt 画的 5 张图，5 种画风；xiaohei Skill 画的 5 张图，1 种画风（5 个不同动作）。

结构选择：前后对比

画面描述：

画面左右对称分两栏。
左栏标题：「直接 prompt」——5 个形态各异的小卡通人（有的胖、有的瘦、有的萌、有的丑）杂乱排列，每人身上有不同风格的衣服。底部红色字：「5 张图 / 5 张脸」。
右栏标题：「xiaohei Skill」——5 个一模一样的小创，但每个做不同动作（推眼镜、趴桌、举拇指、摸下巴、叉腰）。底部绿色字：「5 张图 / 1 个 IP」。
中间用一条红色虚线分隔。

小创动作：左右各 5 个（10 个小创）。

生成 prompt 关键参数：
- 比例：16:9
- 角色重复：10 次（测试角色一致性）
- 强调：左右 5 个小创的「一致性」对比

【图片占位 4】 before_after_ai_skill_comparison.png

实例 5：小漫画分镜 — 「AI 配图 3 件套」使用流程

文章主题：「公众号配图工具的 3 件套」

核心认知锚点：用 AI 给公众号配图，只需 3 步——选 Skill、换 IP、跑流程。

结构选择：小漫画分镜（3 格）

画面描述：

画面是横排 3 格漫画，从左到右：
第 1 格：小创站在 GitHub 仓库前，仓库外形是一个方块，上面写着「ian-xiaohei-illustrations」。小创单手指向仓库。蓝色字：「第 1 步：装 Skill」。
第 2 格：小创坐在电脑前，屏幕显示 markdown 文档（xiaohei-ip.md），小创单手敲键盘。红色字：「第 2 步：换 IP」。
第 3 格：小创站在一个「流水线」出口处，传送带运出 3 张配图，小创叉腰得意。绿色字：「第 3 步：跑流程」。
3 格之间用细黑线分隔，下方是统一标题「公众号配图 3 件套」。

小创动作：3 个不同姿态（指仓库、敲键盘、叉腰）。

生成 prompt 关键参数：
- 比例：16:9
- 分镜：3 等分横排
- 角色：3 个不同姿态（测试多动作一致性）

【图片占位 5】 comic_strip_3_step_workflow.png

第三步：白嫖的 2 个关键点

跑完 5 张图我总结了下，要真正白嫖到稳定效果，有 2 个关键点：

1. 准备一张参考图锁定角色 IP

不准备参考图，AI 每次对小创的文字理解都有偏差（虽然 Skill 把角色定义写得很细，但图模型对「黑色短发少年 + 米色卫衣」的理解每次都差一点点）。给一张小创的参考图用 img2img 锁形象，所有图角色识别度从 60% → 95%。

extra_body = {
    "image": ["data:image/png;base64,..."],  # 小创参考图
    "response_format": "b64_json"
}

2. 第一次跑用小尺寸（512×512）测 API

1920×1080 大图生成要 2-3 分钟，第一次调 API 容易超时。先用 512×512 跑一次确认 API 通了、IP 形象对了，再切大图出最终版。

免费 vs 付费：怎么选

白嫖版（Agnes Image 2.1 Flash）能做什么：
- 风格一致的角色 IP 配图
- 5-10 张/天的批量配图
- 公众号正文插图、个人博客图、知识付费课程图
- 质量和 Midjourney V6 接近 70-80%，但风格 DNA 一致性比 MJ 还稳

付费模型（OpenAI DALL-E / Midjourney / SDXL） 适合：
- 商业级海报、品牌 KV
- 复杂多人场景、电影质感
- 中文标注准确度要求极高（生图模型对中文一直是老大难）

我的建议：先用白嫖版跑通整个流程，验证 Skill 的设计是不是你需要的。有预算了再换付费模型。Skill 本身（规则文件）不变，只是换了一个生图后端。

适合谁

不适合谁

最后

这套方案的核心价值不是「白嫖」，是「稳定地生同一种风格的图」。单张图质量不是关键，关键是你能连续产 50 张图都看起来像一个人画的。

Agnes 模型目前没看到限量通知，注册就能用，先到先得白嫖窗口。

去 https://agnes-ai.com 注册 → 装 xiaohei Skill → 改 IP → 跑流程——30 分钟出第一张图，2 小时出第一篇配图齐的公众号文章。

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