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

📝 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 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：

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

方案2: 终端配置

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：

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

# 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

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：

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

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

⚠️ 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
• 案例参考仅保留阅读数（clicksCount），删除点赞和在看
• 封面图用 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