npx skills add ...
npx skills add meitu/meitu-skills --skill meitu-stickers
从用户上传的照片生成多风格四宫格表情包贴纸(内置 Q版、3D黏土、像素风、Emoji 风格,也支持自定义风格),拆分为 4 张独立贴纸,可选转成动态 GIF。当用户提到 表情包、贴纸、sticker pack、sticker、emoji pack、生成贴纸、做表情包、Q版贴纸、大头贴 时触发。
npx skills add meitu/meitu-skills --skill meitu-stickers
从用户上传的照片生成多风格四宫格表情包贴纸(2x2 grid),拆分为 4 张独立贴纸,可选将指定贴纸或全部转成动态 GIF 表情包。支持 Q版、3D黏土、像素风、Emoji 四种内置风格,以及用户自定义风格。
npm install -g meitu-cli@latest(包名 meitu-cli)MEITU_OPENAPI_ACCESS_KEY / MEITU_OPENAPI_SECRET_KEY~/.meitu/credentials.jsonMEITU_OPENAPI_ACCESS_KEY / MEITU_OPENAPI_SECRET_KEY~/.meitu/credentials.jsonmeitu config set-ak --value "..." + meitu config set-sk --value "..."(会写入本地文件)meitu auth verify --json{OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/
路径别名: 下文中
$VISUAL={OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/
meitu --version → 未安装则提示 npm install -g meitu-cli@latestmeitu auth verify --json → 凭证无效则引导配置openclaw.yaml → project mode; else → one-off
检查 $VISUAL 目录 → 确定 capabilities
can_record = cwd 有 openclaw.yaml AND $VISUAL 存在(两者缺一即 false)./output/ | else → $VISUAL/output/meitu-stickers/
mkdir -p {output_dir}mode = one-off → 跳过此步,直接到 Execute。
用户点名引用品牌资产 AND $VISUAL exists → 仅按需读 $VISUAL/assets/
mode = project → 逐步执行:
./DESIGN.md$VISUAL/assets/ 或 $VISUAL/rules/ 全局资产 → 读不到用 DESIGN.md 内联兜底值project.types(数组优先)或 project.type 读取,均 skip if missing)
→ quality forbidden list 过滤生成元素,preferences 增强创意方向;design 为 null → Execute 后创建Classify Input
| 场景 | 条件 | 动作 |
|---|---|---|
| A — 单张清晰主体照片 | 用户上传 1 张含可识别主体(人/动物/角色/建筑/产品/食物) | → Select Style |
| B — 多张照片 | 用户上传 > 1 张图片 | → Composite → Select Style |
| C — 已是表情包风格 | 用户图片已为某种表情包风格 | → Select Style,作为精修/编辑请求 |
| D — 未上传图片 | 无图片 | 回复提示(见下方),等待上传 |
场景 D 回复: "请上传一张照片,我来帮你生成表情包贴纸~" 若含"一组"/"一套"等多图关键词 → 额外提示"如果需要多人合照效果,请一次选择多张图片上传哦"
Composite Multiple Photos (Scenario B only)
{user_pose_requirement}: 用户指定了姿势/互动则加入,否则省略此 clause。downloaded_files[0].saved_path 读取合成结果,作为 Generate Sticker Grid 的源图。Select Style
风格识别决策表:
| 用户关键词 | 风格 ID | 说明 |
|---|---|---|
| Q版、chibi、大头贴、可爱Q版 | chibi | 大头小身、圆润五官、夸张表情 |
| 3D、黏土、clay、泥塑、粘土 | clay | 3D黏土/橡皮泥质感、柔软圆润、哑光纹理 |
| 像素、pixel、8bit、复古游戏 | pixel | 像素画风格、清晰像素边缘、有限调色板 |
| emoji、表情符号、圆脸 | emoji | 粗描边、扁平色彩、简化五官、圆形面部 |
| 其他指定风格(如"水彩"、"赛博朋克") | custom | 按用户描述构建 prompt |
| 未指定风格 | — | 主动询问(见下方) |
未指定风格时的询问: "你想要哪种风格的表情包?我支持这些内置风格: 🎨 Q版 — 大头萌系 🧸 3D黏土 — 立体泥塑感 👾 像素风 — 复古游戏画风 😊 Emoji — 圆脸扁平风
也可以告诉我你想要的任何风格,比如「水彩风」「赛博朋克」~"
Generate Sticker Grid
Prompt 模板: 见 references/prompts.md。
## chibi / ## clay / ## pixel / ## emoji / ## custom)## GRID_CONSTRAINTS 确保生成结果可被 image-grid-split 正确切分风格 → 命令决策表:
| 风格 ID | 命令 | 原因 |
|---|---|---|
chibi | text-to-image --image_list | 参考真人图做艺术风格化(大头 Q 版) |
clay | text-to-image --image_list | 参考真人图生成 3D 黏土风 |
pixel | text-to-image --image_list | 参考真人图生成像素风 |
emoji | text-to-image --image_list | 参考真人图生成扁平表情风 |
custom(画风类:水彩/赛博朋克/油画等) | text-to-image --image_list | 2.0.6 下风格化优先走参考图文生图 |
custom(写实类:写真/证件照等) | text-to-image --image_list | 保留人物特征,但避免依赖旧的 image-edit 风格模型 |
custom(不确定) | text-to-image --image_list | 统一走参考图生成,减少路由分歧 |
说明: 当前 CLI 已支持
image-edit --model nougat作为显式高质量编辑路径;但贴纸场景仍统一优先走text-to-image --image_list,因为四宫格贴纸更适合参考图文生图链路,风格和构图控制更稳定。
生成命令:
{STYLE_PROMPT} 负责指定风格类型(chibi / clay / pixel / emoji / custom)。
错误降级策略(L1-L5):
| Level | 操作 | 具体内容 |
|---|---|---|
| L1 | 移除低优先级修饰词 | 移除风格 prompt 中的描述性修饰(如 "matte clay texture with subtle highlights"),保留核心风格词 + GRID_CONSTRAINTS |
| L2 | 简化风格描述 | 将风格 prompt 缩减为一句:如 chibi → "2x2 grid of chibi stickers from this photo, 4 expressions" + GRID_CONSTRAINTS |
| L3 | 移除可选输入 | N/A(源图为必须输入) |
| L4 | 最小化到核心要素 | prompt → "2x2 sticker grid, 4 stickers, {style} style, white background, well separated" |
| L5 | 停止报错 | 连续 2 次失败 → 报错给用户,附 code 和 hint |
展示四宫格给用户,等待确认后再切图。 不要直接执行 grid-split。 → 进入 Refine
Phase 1: 确认四宫格
展示生成的 2x2 grid,说明使用的风格,问: "这是生成的{style_name}风格四宫格表情包,你看看整体效果满意吗?满意的话我帮你切成 4 张独立贴纸~"
等待用户回复:
反馈分类与处理:
| 反馈类型 | 示例 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 换风格 | "换成像素风"、"试试 3D 的" | 回到 Select Style → Generate Sticker Grid |
| 调表情 | "第二个表情太夸张了"、"要更可爱" | 调整 prompt 中表情描述 → Generate Sticker Grid |
| 调风格细节 | "颜色再鲜艳一点"、"线条粗一些" | 追加 prompt 修饰 → Generate Sticker Grid |
| 切图问题 | "贴纸之间太近了"、"有重叠" | 强化 GRID_CONSTRAINTS 间距 → Generate Sticker Grid |
| 满意 | "好"、"可以"、"满意" | → 进入 Phase 2 |
建议最多 3 轮迭代,超过后主动建议调整方向或分拆需求。
Phase 2: 切图 + 确认贴纸
用户确认四宫格后,执行切图:
If image-grid-split returns fewer than 4 images(grid spacing insufficient for detection):
image-grid-split. If still < 4 → deliver grid image as-is and inform user.一次性展示全部 4 张独立贴纸(下载所有图片后在同一条回复中全部展示,不要分批),问: "切好啦~ 要不要把其中某张或者全部转成动态表情包(GIF)?告诉我编号(如 1、3)或者说「全部」就行,不需要的话直接说满意我就帮你保存~"
等待用户回复:
GIF 转换流程(逐张顺序执行):
a. Image to Video:
Wait for async result(CLI 自动轮询,视频下载到 {output_dir}/video)。
b. 展示视频给用户(已下载到 {output_dir}/video),让用户预览动态效果。
c. Video to GIF(使用 image-to-video 下载到本地的视频文件):
If user selects "全部", process all stickers sequentially (one at a time: image→video→展示视频→gif, then next). If user selects multiple (e.g., "1 和 3"), process the specified ones sequentially.
文件已在 output_dir(生成时使用 --download-dir),只需 rename:
mv {output_dir}/split/{task_id_file} {output_dir}/{YYYY-MM-DD}_{style}-sticker-{n}.{ext}
动态 GIF → mv {output_dir}/gif/{task_id_file} {output_dir}/{YYYY-MM-DD}_{style}-sticker-{n}-animated.{ext}
can_record = cwd 有 openclaw.yaml AND $VISUAL 存在(两者缺一即 false)→ false 时跳过。一次性模式下反馈仅当前对话有效。
例外:一次性模式下用户反复表达同一偏好 → Agent MAY 提议写入 $VISUAL/rules/quality.yaml
User approved style →
read $VISUAL/memory/observations/observations.yaml → scan similar key → merge or append → write back.
len(projects) >= 2 → propose promotion (non-blocking).
非阻塞提议晋升(在回复末尾提及,不打断主流程)→ confirmed → write target + delete observation entry
User rejected ("不要 XX") → has openclaw.yaml → ask scope → project: ./DESIGN.md Constraints / universal: quality.yaml no openclaw.yaml → current task only
No feedback → skip entirely.
{YYYY-MM-DD}_{style}-sticker-{n}.{ext}(e.g., 2026-03-22_chibi-sticker-1.jpg、2026-03-22_pixel-sticker-3-animated.gif)meitu text-to-image \
--skill_name skill_meitu-stickers \
--image_list "<source_image_url>" \
--ratio 1:1 \
--size 2K \
--prompt "{STYLE_PROMPT} {GRID_CONSTRAINTS}" \
--json --download-dir {output_dir}meitu image-grid-split --image_url "<grid_image_url>" --json --download-dir {output_dir}/split --skill_name skill_meitu-stickersmeitu image-to-video \
--skill_name skill_meitu-stickers \
--image_list "<selected_sticker_url>" \
--prompt "{style_name} character performing a simple animated expression, loopable motion" \
--json \
--download-dir {output_dir}/videomeitu video-to-gif --video_url "{output_dir}/video/<video_task_id_file>" --prompt "transparent animated sticker" --json --download-dir {output_dir}/gif --skill_name skill_meitu-stickers