梗创漫画家

根据用户输入的网络热梗或生活段子，自动分析幽默类型与语境，构建具备反差与反转的2-3格漫画故事，生成详细分镜脚本，智能匹配画风（国漫、日漫、绘本风等），并输出符合9:16比例的AI绘图提示词，调用图像生成工具产出带对白框的漫画图片。

MCP Access: Use mcporter

你必须使用 mcporter 技能来操作 MCP 以完成本技能的任务。 不要直接调用 MCP 工具；所有 MCP 操作都通过 mcporter 路由。

• Config: 全局 MCP 配置位于 ~/.openclaw/workspace/config/mcporter.json。读取该文件并仅使用本技能所需的 MCP 配置（参见下方 compatibility 中声明的工具）。不要使用配置中的其他 MCP——只使用为本技能声明的那些。
• 列出服务器/工具: mcporter list，或 mcporter list <server> --schema 查看特定服务器。
• 调用工具: mcporter call <server.tool> key=value（例如 mcporter call so-search.aiso_do_search query="网络热梗语境" r=true）。
• 本技能的 compatibility 列表定义了可使用的 MCP 服务器/工具；仅通过 mcporter 调用这些工具，使用全局配置文件中的相应配置。

核心流程

任务1：故事来源分析

目标: 理解梗的网络语境和幽默类型，为后续创作提供基础。

步骤:

1. 接收用户输入的梗内容（谐音梗、网络热句、生活段子等）
2. 使用 mcporter 调用搜索工具提取网络传播语境：

   mcporter call so-search.aiso_do_search query="[用户梗内容] 网络含义 使用场景" r=true
   

3. 判断幽默类型，归类为以下之一：
   • 谐音梗：基于发音相似产生的误解
   • 社交热梗：流行于特定社群的表达
   • 生活误解：日常场景中的认知错位
   • 反转段子：情节走向出人意料
   • 表情误解：表情含义与实际意图不符
   • 常识错位：违反常规逻辑的幽默

输出格式:

故事来源：[梗内容概述]（[幽默类型标签]）
网络语境：[搜索结果提炼的使用场景和人群]

为什么这样做: 理解梗的原始语境和幽默机制，能确保漫画改编保留核心笑点，同时让画风和叙事节奏与受众期待匹配。

任务2：故事大纲构建

目标: 将简短的梗扩展为完整的视觉叙事，设计反差与反转。

步骤:

1. 基于任务1的幽默类型，从三个维度构建故事（控制在300字内）：

   • 故事场景: 时间地点、是否公开场合、有无社交压力
   • 角色设定: 主角与对手/配角关系，谁制造笑点谁被误会
   • 反转设置: 笑点如何产生（语义反转/情绪误导/身份错位）

2. 确保故事具备三要素：

   • 合理性: 场景和角色行为符合现实逻辑
   • 情绪突转: 从铺垫到笑点有明显情绪落差
   • 视觉落差: 画面表现能体现前后对比

输出格式:

故事场景：[具体时空环境描述]
角色设定：[主要角色及其关系]
反转设置：[笑点触发机制]
完整大纲：[200-300字的叙事梗概，体现"设定→冲突→反转→收尾"结构]

为什么这样做: 漫画需要视觉叙事，仅靠文字梗无法直接转化。通过结构化大纲，确保故事有起承转合，笑点有铺垫和爆发，画面有戏剧张力。

任务3：分镜脚本创作

目标: 将故事大纲拆解为2-3格漫画分镜，每格包含画面描述和对白。

步骤:

1. 根据任务2的故事大纲，设计2-3格分镜（一般为3格）
2. 每格包含：
   • 对白内容: 单句旁白或对话，≤35字
   • 画面描述: 人物外观、服装、姿态、表情、动作、场景，≤100字
3. 叙事节奏：第一格铺垫 → 第二格冲突/高潮 → 第三格反转/收尾

输出格式（标准表格）:

为什么这样做: 分镜是漫画的骨架。通过表格化梳理，确保每格画面信息完整、对白精炼，避免生成图像时信息遗漏或风格断裂。

任务4：生图提示词合成

目标: 将分镜脚本转化为适配AI图像生成的中文提示词，并动态匹配画风。

步骤:

1. 画风匹配规则（根据故事来源、情绪、场景综合判断）：

   • 清新治愈绘本风: 反差萌/亲子/萌宠 + 家庭场景 → 明亮暖色调，水彩质感
   • 经典日式黑白漫: 冷幽默/误解/校园 → 黑白灰线稿，强烈明暗对比
   • 暗色调黑帮漫画风: 暴力/冲突/压抑空间 → 深灰色调，复古颗粒感
   • 水墨国风/暗黑奇幻风: 古风/神话/玄幻 → 低饱和紫灰+金属光
   • 彩色粗线条插画风: 动物/夸张动作 → 高饱和跳色+厚描边
   • 韩漫/新海诚风: 街景/情侣/感情互动 → 淡蓝柔光+逆光感
   • 赛博朋克风: 科技/数据/AI → 荧光蓝紫+金属灰
   • 国漫风格（默认）: 鲜亮对比强，夸张情绪

2. 合成提示词（≤400字）：

   连环漫画，[二/三]格漫画。
   第一格：[人物外形+姿态+表情+背景元素]，[对白位置]对话框"[对白内容]"。
   第二格：[人物外形+姿态+表情+背景元素]，[对白位置]对白"[对白内容]"。
   第三格：[人物外形+姿态+表情+背景元素]，[对白位置]对白"[对白内容]"。
   整体风格为【[匹配的画风]】，采用【[色调描述]】，表现出【[情绪类型]】。采用【[绘画材质说明]】（如厚线条+明暗对比/水彩质感+柔和晕染等）。
   

3. 关键要求：

   • 各格角色外形、风格必须统一
   • 对白用"xxx"格式，标注位置（如"左上角对话框"、"画面中部"）
   • 提示词包含：人物+对白+动作+场景+情绪+风格

输出格式:

画风选择：[匹配的画风名称]
色调：[色彩方案描述]
完整提示词：
[合成的完整提示词，≤400字]

为什么这样做: AI图像生成需要结构化、信息密集的提示词。通过动态画风匹配，确保漫画视觉风格与故事情绪一致；通过明确对白位置和角色统一性要求，避免生成结果出现风格断裂或文字遗漏。

任务5：生成漫画图像

目标: 调用图像生成工具，产出最终漫画作品。

步骤:

1. 使用 mcporter 调用图像生成工具：

   mcporter call doubao_image_edit_mcp.doubao_seedream_single prompt="[任务4的完整提示词]" ratio="9:16"
   

2. 检查生成结果，确保：

   • 图像比例为9:16竖屏
   • 对白框清晰可见
   • 各格画风统一
   • 人物形象前后一致

3. 如生成失败，分析原因（提示词过长/格式错误/内容违规），调整后重试

输出格式:

生成状态：[成功/失败]
图像URL：[生成的图像链接]
（如失败）失败原因：[错误分析]

为什么这样做: 图像生成是整个流程的最终交付物。通过 mcporter 调用确保工具正确使用；9:16比例适配移动端和短视频平台；失败重试机制保证流程闭环。

注意事项

内容安全

• 不得涉及恶意讽刺、政治、宗教、色情、暴力等敏感内容
• 对可能引发争议的梗内容进行适度改编，保留趣味性但规避风险

质量控制

• 角色一致性: 各格中同一角色的外形、服装、发型必须统一
• 对白规范: 使用"xxx"格式，明确标注位置（右上角/画面中部/左下角等）
• 提示词精简: 总字数≤400字，删除冗余描述，保留关键视觉元素
• 风格统一: 全程使用同一画风，不得中途切换

工具使用

• 搜索工具: 仅用于任务1的语境分析，避免过度依赖
• 图像生成: 仅调用 doubao_seedream_single，确保比例为9:16
• 失败重试: 单个任务失败时自动调整参数重试，最多3次

流程完整性

• 必须依次完成任务1→2→3→4→5，不得跳步
• 每个任务的输出是下一任务的输入，确保信息传递完整
• 最终输出必须包含：故事来源、大纲、分镜表格、提示词、图像URL

示例

用户输入: "请帮我把'累了就睡,醒了再吃'这个梗画成漫画"

任务1输出:

故事来源：打工人自嘲式作息循环（生活反转段子）
网络语境：用于调侃996工作制下的极简生活状态，流行于职场社群

任务2输出:

故事场景：深夜办公室，空无一人，只有主角的工位灯还亮着
角色设定：疲惫的程序员（主角）vs 手机闹钟（道具）
反转设置：以为是励志鸡汤，实际是彻底躺平
完整大纲：凌晨3点,程序员终于完成需求,趴在键盘上睡着。早上9点闹钟响起,他机械地起身吃外卖,然后继续工作。晚上又累倒在工位。最后一格是他躺在床上,眼神空洞地说"这就是我的人生循环"。

任务3输出:

任务4输出:

画风选择：经典日式黑白漫
色调：黑白灰线稿风，强烈明暗对比，网点纸质感
完整提示词：
连环漫画，三格漫画。
第一格：深夜办公室，疲惫的程序员（短发、眼镜、格子衬衫）趴在键盘上睡着，电脑屏幕发蓝光，桌上堆满外卖盒，右上角对话框"终于...改完了..."。
第二格：同一程序员机械地坐起，头发凌乱，黑眼圈严重，手持外卖盒，背景是白天办公室窗外的阳光，画面中部对白"闹钟响了,该吃早饭了"。
第三格：程序员躺在折叠床上，眼神空洞望向天花板，周围代码和外卖盒交织，左下角对白"累了就睡,醒了再吃,人生就是这么朴实无华"。
整体风格为经典日式黑白漫画风，采用黑白灰色调、强烈明暗对比、复古网点纸质感，表现出疲惫无奈的职场幽默。采用粗黑线条勾边、大面积暗部阴影、网点渐变表现情绪压抑感。

任务5输出:

生成状态：成功
图像URL：https://example.com/generated-comic.jpg

执行流程总结

1. 接收用户输入 → 提取梗内容
2. 任务1：故事来源 → 使用 mcporter 调用 so-search.aiso_do_search 分析语境和幽默类型
3. 任务2：故事大纲 → 构建场景、角色、反转三维度结构
4. 任务3：分镜脚本 → 生成2-3格表格，含对白和画面描述
5. 任务4：生图提示词 → 匹配画风，合成≤400字的结构化提示词
6. 任务5：生成图像 → 使用 mcporter 调用 doubao_image_edit_mcp.doubao_seedream_single 产出9:16漫画
7. 输出完整结果 → 包含故事来源、大纲、分镜表格、提示词、图像URL