2026.5.9-日报-王雨默

用户2965

5月10日修改

一.工作内容概述

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碎片收集系统功能收尾，bug修复​

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参照agent-sprite-forge项目，仿写 Codex 生图 Skill ​

二.参考项目学习分析

参考了 agent-sprite-forge 项目的设计思路。该项目的核心并不是简单提供一组 sprite prompt 模板，而是提供了一套面向 Agent 的 2D 游戏资产生产流程。​

参考项目： https://github.com/0x0funky/agent-sprite-forge

它的基本工作方式是：

代码块

用户提出 sprite / map / prop 等资产需求​
  ↓​
Agent 理解需求，判断资产类型、动作、帧数、布局和风格​
  ↓​
Agent 调用自身可用的 image generation 能力生成 raw asset​
  ↓​
Python 本地脚本进行后处理​
  ↓​
输出可用于游戏工程的 PNG / GIF / metadata​

其中最值得参考的是它对职责的拆分：

•
Agent 负责创意判断和流程决策​

•
图像模型负责生成原始视觉结果​

•
Python 脚本负责确定性的工程处理​

也就是说，参考项目并不指望 AI 一次性输出完美工程资产，而是让 AI 负责视觉生成，再通过脚本完成：​

•
 去背景 ​

•
 despill ​

•
 切帧 ​

•
 对齐 ​

•
 统一缩放 ​

•
 透明导出 ​

•
 GIF 预览 ​

•
 metadata 输出 ​

•
 QC 检查 ​

这种设计思路比较适合迁移到 UI 资产生产中。因为 UI 资产同样存在“视觉生成”和“工程可用”之间的断层：AI 可以生成好看的 UI 效果图，但要进入项目使用，还需要拆分、透明化、去边缘污染、统一命名和质检。​

三.Codex Skill仿写思路

基于参考项目，本次没有直接照搬 sprite 生产流程，而是提取其核心模式：Agent原生生图能力+本地确定性后处理，然后将其迁移到静态 UI 资产生产中。​

两者的对应关系大致如下：

因此，这个Skill的核心目标被定义为：

将 AI 生成的 UI 效果图，进一步转化为可交付的独立透明 PNG 资产包。​

而不是只停留在“生成一张完整 UI 图”。

四.Skill 最终流程设计

设计的Skill流程如下：

1.
需求确认​

2.
整体 UI 效果图生成​

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