Meitu Stickers

Meitu Stickers

Overview

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。

Dependencies

• tools: meitu-cli — 美图 AI 开放平台 CLI（图片生成/编辑、视频生成、格式转换）
  • Install: npm install -g meitu-cli（包名 meitu-cli，非 meitu-ai）
• credentials: 美图 AI 开放平台 API 凭证
  • 环境变量：OPENAPI_ACCESS_KEY / OPENAPI_SECRET_KEY
  • 或配置文件：~/.meitu/credentials.json
  • 配置方式：meitu config set-ak --value "..." + meitu config set-sk --value "..."
  • 验证：meitu auth verify --json
• workspace (optional): {OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/
  • Not found → skip all knowledge reads, skill works without it
• scripts: {OPENCLAW_HOME}/workspace/scripts/oc-workspace.mjs（共享脚本，由 init-visual-home.sh 安装）

路径别名： 下文中 $VISUAL = {OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/，$OC_SCRIPT = {OPENCLAW_HOME}/workspace/scripts/oc-workspace.mjs

Core Workflow

Preflight → [Context] → Execute → Refine → Deliver → [Record]
              ↑ 创意型任务执行                   ↑ 项目模式时执行
              ↑ 工具型任务跳过                   ↑ 一次性模式跳过

Preflight

1. meitu --version → 未安装则提示 npm install -g meitu-cli
2. meitu auth verify --json → 凭证无效则引导配置
3. node $OC_SCRIPT resolve → 获取 mode, visual, can_read_knowledge, can_record 脚本不存在 → 检查 cwd 有无 openclaw.yaml → 确定 mode；检查 $VISUAL 目录 → 确定 capabilities can_record = cwd 有 openclaw.yaml AND $VISUAL 存在（两者缺一即 false）
4. output_dir 解析（Preflight 内 MUST 完成）： node $OC_SCRIPT route-output --skill meitu-stickers --name tmp --ext tmp 脚本不存在 → 3 级 fallback： ① cwd 有 openclaw.yaml → ./output/ ② $VISUAL 存在 → $VISUAL/output/meitu-stickers/ ③ 均无 → ~/Downloads/ mkdir -p {output_dir}

Context（创意型任务 + 项目模式时执行）

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 → node $OC_SCRIPT read-context → 返回 {quality, preferences, brand_refs} 脚本不存在 → 逐步执行：

1. 读 ./DESIGN.md
2. 提取 Context References → 尝试读 $VISUAL/assets/ 或 $VISUAL/rules/ 全局资产 → 读不到用 DESIGN.md 内联兜底值
3. 读 quality.yaml → global.md → scenes/{type}.md（type 从 openclaw.yaml 的 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

Execute

Classify Input

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)

meitu image-generate \
  --image "<image_url_1>" --image "<image_url_2>" \
  --prompt "将多张图片主体物合成一张合照（如第一张照片的人物与第二张照片人物合照），{user_pose_requirement}，保持主体物样貌相似度不变，保持图片风格不变" \
  --json

• {user_pose_requirement}: 用户指定了姿势/互动则加入，否则省略此 clause。
• 合成结果作为 Generate Sticker Grid 的源图。

Select Style

风格识别决策表：

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。

• 选择对应风格 section（## chibi / ## clay / ## pixel / ## emoji / ## custom）
• 拼接 ## GRID_CONSTRAINTS 确保生成结果可被 image-grid-split 正确切分

风格 → 模型决策表：

Ratio 约束： nougat 官方支持 auto/1:1/2:3/3:2，实测 3:4 和 4:3 也可用。当前使用 1:1（OK）。gummy 支持 auto/1:1/4:3/3:4/16:9/9:16/3:2/2:3/21:9。

生成命令：

meitu image-edit \
  --image "<source_image_url>" \
  --model {model} \
  --ratio 1:1 \
  --prompt "{STYLE_PROMPT} {GRID_CONSTRAINTS}" \
  --json --download-dir {output_dir}

{model} 从上方决策表取值。

错误降级策略（L1-L5）：

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

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：

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：

meitu image-grid-split --image "<grid_image_url>" --download-dir {output_dir}/split

If image-grid-split returns fewer than 4 images（grid spacing insufficient for detection）:

1. Re-generate 2x2 grid with stronger spacing prompt — append: "Ensure each sticker is clearly separated with at least 25% white space between them. Each sticker must be a completely independent illustration with no visual connection to adjacent stickers."
2. Retry 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：

• 不要 GIF → 进入 Deliver
• 指定 GIF 转换（某张 / 多张 / 全部）→ 执行 GIF 转换（below）→ 展示结果 → 进入 Deliver

GIF 转换流程（逐张顺序执行）：

a. Image to Video:

meitu image-to-video \
  --image "<selected_sticker_url>" \
  --prompt "{style_name} character performing a simple animated expression, loopable motion" \
  --download-dir {output_dir}/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）:

meitu video-to-gif --image "{output_dir}/video/<video_task_id_file>" --download-dir {output_dir}/gif

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.

Deliver

文件已在 output_dir（生成时使用 --download-dir），只需 rename：

node $OC_SCRIPT rename --file {output_dir}/split/<task_id_file> --name {style}-sticker-{n} → {YYYY-MM-DD}_{style}-sticker-{n}.{ext} 动态 GIF → rename {output_dir}/gif/<task_id_file> → --name {style}-sticker-{n}-animated 脚本不存在 → mv {file} {output_dir}/$(date +%Y-%m-%d)_{style}-sticker-{n}.{ext}

Record（项目模式时执行）

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 → node $OC_SCRIPT read-observations → 检查语义相似 key → node $OC_SCRIPT write-observation --key "偏好 {style} 风格表情包" --scope-hint sticker-design --project current-project → promotion_ready? → 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

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.

Output

• 4 张独立表情包贴纸（from grid split），风格与用户选择一致
• 可选：动态 GIF 表情包（for selected sticker(s)）
• 文件命名：{YYYY-MM-DD}_{style}-sticker-{n}.{ext}（e.g., 2026-03-22_chibi-sticker-1.jpg、2026-03-22_pixel-sticker-3-animated.gif）