261 种手绘风格应该足够你用了
人们使用人工智能生成图片的时候，限制创作的往往不是主题，而是画风。
“温暖一点”“手绘一点”“像绘本一样”等都不算错，但是这样的词语太泛了。换一个模型或者再进行一次对话之后，画面就可能变成另外一种风格。最难的地方在于：怎样把脑海中的视觉感受准确地传达给模型。
handraw-style 给出的方法很直接：先不学习一套完整的美术术语，而是选择编号。
001～261 共 261 种手绘风格被收集在一起。用户可以在画廊里挑选自己喜欢的一种，记录下编号，再加上主题发送给 Skill。Skill 会给出带有风格名称的中文和英文提示词，最后交给生图模型使用。
这个项目的真正价值并不在于图片数量，而是在于把“画风的感觉”变成可以被查找、调用和重复使用的坐标系统。
把形容词变成稳定的编号
写提示词的时候，人们容易堆砌出一长串形容词：细腻、温柔、复古、松弛、童趣等。形容词越多，不一定越准确，反而可能互相干扰。
项目把风格分为 A～G 七组，涵盖国际社论漫画、叙事型绘本、现代平面、日本和中国当代插画、通用媒介以及新增风格。
用户看到的不是一面没有出口的灵感墙，而是一份带有编号的视觉目录。
选择 041，它就不再只是“某张喜欢的图片”，而是成为了一种可以多次使用的风格地址。在给公众号配图、制作短视频封面或者做系列内容的时候，这样的编号方式要比临时凑形容词更稳定。
默认不生成图片，主要把需求描述清楚
默认情况下，该 Skill 不会直接调用生图工具，只会给出提示词。
有效输入至少要包含两项：在 001～261 之间选择一个风格编号，以及图片主题。画幅、主体限制和文字要求都可以不填；如果没有填写画幅，系统不会自动替用户选择比例。
以官方示例为例：
1 | 041号风格，主题：秋天的第一杯奶茶 |
返回内容包括所选风格的编号和名称，并且有中文和英文两种可以复制使用的提示词。它会保留索引中的作者或者风格名称标签，但是不会默认添加一长串“高清、精致、电影感”等通用修饰语。
这点很重要：它不会替用户虚构更多需求，而是把已有主题转换为结构稳定、方便传递的生图输入。
真正重要的是根据模型能力传达画风
只有在用户明确提出生图要求的情况下，项目才会走另外一条路线。
它先查看 model_capabilities.json，确定当前模型是否可以根据作者名和风格名激活目标画风，然后分成三层判断：
- 1. 名称激活能力强：只发送名称和主题，不传参考图。
- 2. 名称不够，但核心视觉特征有效：加上过滤后的正向特征，仍然不传图。
- 3. 两种方法都不足，或者模型能力未知：使用相应编号的参考图。
也就是说，它不把参考图作为固定附件，而是放在兜底位置。
这样可以避免一个常见问题：模型不仅参考线条、笔触等特征，还把原图中的人物、姿态以及场景布局一起带走。为了防止这种情况，项目在传图时加入隔离约束，只让模型提取线条、媒介、材质、色彩倾向等信息，最终内容仍然按照用户主题确定。
这套逻辑使它更接近一个画风路由器：同一个编号，在不同模型面前，会选择成本更低、干扰更少的呈现方式。
怎么安装和使用
官方 README 特别说明，安装时不能只安装 handdraw-style-prompter/ 子目录，而应该选择仓库根目录 .，因为画廊、拼图以及编号参考图也在根目录中。
1 | $skill-installer install --repo yang0/handraw-style --path . --name handdraw-style-prompter --ref master |
安装之后，先打开本地编号画廊 handdraw-style-prompter/gallery/index.html，选一个编号，然后提交主题即可。
仓库中还有几个脚本：prompt_style.py 用来生成确定性的双语提示词草稿，resolve_reference.py 用来判断某个模型、某个编号是否需要参考图，validate_library.py 用来检查风格库、索引和画廊之间的一致性。
它还有几个需要注意的边界
第一，目前项目仓库还没有正式 Release，使用说明主要对应 master 分支，以后编号、能力表以及文件夹结构都可能发生变化。
第二，仓库中部分元数据没有同步更新：README 和 Skill 已更新到 261 种风格，但是 agents/openai.yaml 简介仍停留在 217，MANIFEST.md 也记录的是更早阶段。使用时应该按照当前风格索引和校验结果判断，不能只依据某一份旧清单。
第三，仓库采用 MIT 许可证，但是画廊涉及具名作者或者风格标签。代码许可并不意味着可以忽略素材、署名、商标以及具体使用场景，在公开或者商用之前仍然要单独核验相关权利边界。
handraw-style 的价值，并不是代替别人判断什么是“好看”，而是给审美选择提供一种可以操作的结构。
如果画风有编号，提示词就不用每次都从头开始；如果不同模型有不同的能力判断，参考图也不用每次都上传。这样一来，视觉创作中一直比较模糊的部分，就被整理成了一个可以重复使用、检查和不断完善的流程。
