将模糊的品牌需求整理成更清晰的主视觉调性、路线，并借助 Wan 2.7 模型完成生成与必要的局部校正。
Turn vague brand requests into clearer key visual direction, then use Wan 2.7 for generation and targeted refinement.
这不是提示词助手，也不是给 Wan 外面再包一层生图壳。
它真正做的，是把品牌 KV 设计前半段最依赖经验的判断流程，整理成一套可复用的方法。
它更像一个先帮你判断方向、再进入生成，最后决定该直接用、局部改，还是回去重选路线的品牌主视觉 skill。
它主要服务于品牌视觉设计场景，适合广告公司与独立设计师用于品牌 KV 判断、方向探索与提案预演。
当前默认基于 Wan 2.7 图像模型 API，主打图像类主视觉生成。
这套 skill 不是在和 Wan 比“谁更会生图”。
Wan 负责执行，它负责品牌 KV 设计里最容易混乱的前半段：
- 先判断这张图在商业上到底要完成什么任务
- 先抓第一眼最该赢的重点
- 先把“更高级一点”“更像大牌”这种话翻成画面语言
- 先给出几条明显不同的路线，再选一条最稳的
- 首图出来后，再判断该直接用、局部改，还是回去换方向
所以它的价值不在“也能生成一张图”，而在：
把模糊品牌需求，整理成更像真正 KV 设计流程的判断闭环。
和直接生图相比，它固定多做四件事：
- 先判断这张图到底要建立什么品牌感觉
- 先给出 2 到 3 条明显不同的视觉路线
- 明确推荐 1 条最稳的方向，再进入 Wan 2.7 生成
- 首图出来后，不机械重跑，而是先判断该局部细改还是回去重选路线
一句话理解：
模糊需求 → 路线判断 → 定调 → 生成 → 校正
如果把品牌 KV 设计拆开来看，这套 skill 默认覆盖的是这 5 步：
-
看懂 brief
先分清这次是在做品牌定调、发布主视觉，还是节点传播。 -
抓唯一重点
先锁定第一眼最该被看见的东西，而不是什么都想说。 -
翻译甲方语言
把抽象审美词拆成主体、构图、光线、材质、空间这些真正有用的变量。 -
选路
给出不同路线，再明确为什么推荐这一条、为什么不选另外两条。 -
校正
首图出来后，先判断问题属于路线、画面变量，还是局部细节。
这也是它和直接生图最该拉开差距的地方：
直接生图更像马上执行；这套 skill 更像先做 KV 判断，再进入执行。
这套 skill 后面真正要稳定复用的，不是一段长 prompt，而是这 6 项固定判断：
-
任务类型
这次是在做品牌定调、正式发布，还是概念延展。 -
唯一重点
第一眼最该赢什么，只能先定一个。 -
品牌一致性
这张图像不像这个品牌、这个价格带、这个行业该有的感觉。 -
路线选择
固定给 2 到 3 条路线，并说明每条不适合什么。 -
推荐与淘汰理由
不只说选哪条，还要说另外两条为什么不该选。 -
校正结论
首图出来后，判断是直接可用、局部细改，还是回去换路线。
这 6 项如果缺掉一半，这套 skill 就会重新滑回“会整理提示词的生图流程”。
这套 skill 不是只展示“生成了一张图”，而是会把中间多做的判断说清楚：
| 项目 | 直接生图 | 使用 Skill 生图 |
|---|---|---|
| 输入 | 一句模糊需求直接开生 | 先判断品牌任务和第一眼感觉 |
| 中间过程 | 常常直接堆风格词 | 先给 2 到 3 条路线，再推荐最稳的一条 |
| 画面信息 | 容易空、泛、靠感觉 | 会补主体、构图、光线、材质、环境这些关键变量 |
| 结果判断 | 更像“生成了一张图” | 更像“把品牌主视觉先定调，再生成” |
| 不满意时 | 往往继续堆词重跑 | 先判断该局部改细节，还是回去重选路线 |
| 展示方式 | 只看最后结果 | 会把原始问题、补充信息和最后结果一起交代清楚 |
对这个 skill 来说，重点不只是出图，而是把模糊需求整理成更稳的品牌主视觉判断，并且在首图之后继续做正确的取舍。
- 品牌主视觉
- campaign KV
- 节点营销主图
- 新品发布主视觉
- 偏品牌表达的产品 hero 图
也可以延展到：
- 品牌感较强的产品海报
- 品牌概念图预演
- 需要先定调再出图的创意探索
- 路线已经对了、但还需要局部改细节的品牌图
- 长篇剧本
- 完整导演提案
- 工业设计
- 纯文案工作
- 电商详情页批量出图
- 短剧 / 短片关键帧主流程
- 没有明确用途的随手生图
把它装进支持本地 skill 的 agent 里，比如 Claude Code、Codex、OpenClaw。
安装后，直接调用：
请用
wan-kv-tone-setting-assistant处理这个品牌 KV 需求。
如果当前环境没有可用 Key，agent 应该先引导用户获取，再继续真实出图。
默认回答会尽量按这个顺序来：
- 先说这次图的任务是什么
- 再给 2 到 3 条路线
- 明确推荐 1 条
- 最后再出图或判断该怎么改
第一次试跑时，不用先研究接口。
先调用 skill；如果需要真实出图但当前没有 Key，按下面这个页面获取即可：
SKILL.md：主说明demo.md：案例与演示图example-call.md：最小调用示例references/：短参考资料
官方图像模型文档入口：
- 不要把真实 Key 写进仓库
- 长期本地使用时，再改成环境变量方式
- 开源内容只保留通用说明，不保留个人环境内容
MIT