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huashu-icon-set · 成套图标生成

为一个项目端到端生成一整套风格统一的图标：读代码定清单 → 定风格锚点 → 批量生图 → 智能抠图 → 落位 → 交付报告。

它解决什么

给一个项目批量配图标，AI 生图这条路上有三个反复出现的坑：

1. AI 不输出真透明背景。 prompt 里写"透明背景"没用，出来的是 RGB 无 alpha，必须生成纯色背景再用代码抠。

2. 白底白底座抠不干净。 背景色和图标主体颜色太接近，颜色键控分不出哪是背景哪是图标，抠出来必然残留或误删。

3. 批量生成的效率和精度是一对矛盾。 16 个图标拼一张网格图一次出，快，但网格可能对不齐；一个个单独生成，准，但 16 次调用摊下来很慢。这个 skill 把矛盾拆开处理：默认走网格批量，切完自检，不达标的那一格再单独逐个重生——不是二选一，是批量打底、精度兜底。

核心流程（Step 0–5）

🔴 血泪教训

这些规则全部来自真实踩坑，不是理论推导：

快速上手

在豆包工作任务模式（开「本地电脑」）里：

用 huashu-icon-set 给这个项目配一套图标

它会自己去读项目代码梳理清单、定风格锚点、批量生图、抠图、落位、交付报告——不需要你手动跑下面的命令，但如果要单独执行某一步：

# Step 2a 网格批量：切一张 4×4 网格图（只裁不抠）
python3 <skill目录>/scripts/slice_grid.py 网格图.png --rows 4 --cols 4 \
  --names icon1,icon2,...,icon16 --outdir ./raw --no-trim --cell-size 0

# Step 3 智能抠图（网格切出来的、单独生成的都吃这一个脚本）
python3 <skill目录>/scripts/chroma_key.py ./raw ./output --size 512 --padding 0.12

依赖

• 豆包内置生图能力（image_gen / image_edit 的 image_reference_url_list 参考图机制）——离开豆包生图环境跑不通，这是本 skill 的硬约束，不是可选项
• Python 3 + Pillow + numpy（pip install Pillow numpy）

一次真实交付

这套流程在 2026-08 实测跑通：给一个 macOS 录屏 app（花录）配了 44 个图标——摄像头、麦克风、录制区域、导出到 B站/小红书/微信等，全部按用途命名（camera.png、export-bilibili.png），零 icon1.png 这种占位名。过程中撞上白底白座抠不干净、品牌色图标撞背景色两个坑，都在这份 SKILL.md 里写了解法。完整过程见公众号「AI进化论-花生」。

目录

SKILL.md                     agent 入口：Step 0–5 完整流程 + 血泪教训
scripts/
  chroma_key.py               主力抠图脚本：颜色键控 + despill + trim + 居中 + 自检
  slice_grid.py                网格切图脚本：Step 2a 默认路径用，只裁格子不抠图
references/
  prompt-guide.md              生图 prompt 方法论：风格参考名表、网格批量+单图标模板、背景色策略、检查清单

许可证

MIT —— 个人和商业使用都免费，无需授权。

作者

花叔 · @AlchainHust —— AI Native Coder，独立开发者，AI 自媒体博主。

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