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把任意主题做成一套黑色马克笔火柴人涂鸦讲解卡。英文让模型把简短标签直接烤进图里，中文用无字底图 + PIL 叠手写中文——风格锁定，整套像一个人一口气画完。
10
卡 / 套
中英
双语线
4
credit/张 (low)
5
流水线阶段
提交基本信息和兴趣话题后，下载示例成品、文案模板和 skill 说明。
为了把资料发给真正感兴趣的人，下载前请留下基本信息和你关心的话题。提交后会自动打开资料。
从锁事实，到设计卡，到中英两条生成线，再到质检与发布。
多源核对，每条事实一行带出处
叙事弧、一卡一事实、标签要短
模型烤字，提示词锁定风格
无字底图 + PIL 叠手写中文
挑大图 / 叠字、拼图、看糊没糊
小红书文案 + 上线 nextagent.ca
图像模型能拼对简短英文、却拼不出中文——所以两条线分开走，风格锁定保证整套一致。
多源核对
每条纪录一行带出处；超出知识截止日期必须联网核实，绝不编结果。
cards.json
一份 JSON 装全部卡，脚本按 --lang 取英文头或中文无字头，改文案不重画图。
烤字 vs 叠字
英文让模型烤进图；中文画无字底图再用 PIL 叠手写中文。
每套卡发布前至少确认： 1. 每张卡是否对应一条核实过的事实？ 2. 图里有没有模型脑补的假数据（如 possession 62%）？ 3. 中文人名是否在底注、没硬画进底图？ 4. 头条文字有没有糊？ 5. 文案里来源链接是否齐全？ 6. 是否标注「AI 生成示例、数据归原报道方」？
| 时间 | 时长 | 模块 | 动作 |
|---|---|---|---|
| 00:00–10:00 | 10 min | 为什么要一卡一事实 | 讲解 |
| 10:00–25:00 | 15 min | 研究锁事实 + 设计 cards.json | 拆解 |
| 25:00–45:00 | 20 min | 英文线：烤字提示词 + 生成 | 实操 |
| 45:00–65:00 | 20 min | 中文线：无字底图 + 叠字 | 实操 |
| 65:00–80:00 | 15 min | 质检 + 小红书文案 + 上线 | 讨论 |
适合要把一个主题快速变成成套图文内容的人。
gpt-image-2 拼不出中文，会糊成乱码。所以中文卡先生成只有数字的无字底图，再用 PIL 叠上干净的手写中文标题和底注。
中文不用——文字是叠加层，改 cards.json 的 cn_title / cn_caption 重跑 finalize 即可，秒级、零 credit。英文文字烤在图里，改字要重生那一张。
默认 low 质量 4 credit/张，10 张约 40 credit，做涂鸦视觉上完全够用。
头条事实多源核对过；但图像模型会自作主张加装饰小字（如 possession 62%），那些不是真数据，真数据只放文案和 cards.json 的 fact 字段，出版前请核对。
工具和完整中英示例开源在 github.com/NextAgentBC/doodle-cards。