Logo Branding System

用于构建从核心标志到完整品牌视觉系统的专业化流程，确保创意质量、执行一致性与可落地交付。

Security Scan

The skill's purpose (logo/branding via a remote CLI) is plausible, but the runtime instructions require an API key and remote CLI usage that are not declared in the registry metadata, and the skill asks the agent to run terminal commands that upload local files to external endpoints — review before installing.

Purpose & Capability

Name/description match the instructions: this is a thin wrapper around a remote dLazy CLI for image generation and branding workflows. Requiring npm/npx to run a published CLI is coherent. However, the registry metadata lists no required credentials while the SKILL.md clearly requires a dLazy API key (DLAZY_API_KEY or dlazy auth set), which is an inconsistency.

Instruction Scope

SKILL.md instructs the agent to execute terminal commands (e.g., dlazy seedream-4.5 --prompt "...") and to upload local media files to oss.dlazy.com. It also enforces a strict interactive workflow (stepwise confirmation). These behaviors are consistent with the service purpose but the instructions involve network I/O and local-file uploads and reference storing an API key in ~/.dlazy/config.json — none of which were declared in the registry's 'required env vars' or 'required config paths'.

Install Mechanism

The registry shows no install spec (instruction-only), but the embedded metadata and SKILL.md recommend npm install -g @dlazy/cli@1.0.6 or npx @dlazy/cli@1.0.6. Using npx is lower-risk; a global npm install will persist a third-party binary on disk. The npm package and GitHub repo should be audited before global installation.

Credentials

The skill requires a dLazy API key at runtime (via dlazy auth set or DLAZY_API_KEY) and writes it to ~/.dlazy/config.json, but the registry metadata listed no required environment variables or primary credential. Undeclared credential requirements are a proportionality/coherence issue and should be corrected/clarified. The config path is local to the user, which is typical, but you should verify storage permissions and the CLI's behavior before use.

Persistence & Privilege

always:false (no forced inclusion) and default autonomous invocation are unchanged. The CLI stores the API key in a user config file (persistent), and the agent will run CLI commands if invoked. This is expected for a CLI-backed integration but increases blast radius if the API key is exposed or if the agent is allowed to run commands without explicit user confirmation.

What to consider before installing

This skill is a plausible wrapper around the dLazy CLI, but it has some inconsistencies you should address before installing: (1) SKILL.md requires a dLazy API key (and optionally DLAZY_API_KEY env var) and will save it to ~/.dlazy/config.json, yet the registry metadata does not declare any required credentials — treat the CLI as requiring a secret. (2) The skill instructs the agent to run terminal commands that upload local files to api.dlazy.com / oss.dlazy.com; only proceed if you trust that service. (3) Prefer using npx (transient) over a global npm install; if you must install globally, review the npm package and the GitHub repo source first. (4) If you will provide sensitive local files or an API key, consider creating a dedicated/rotatable API key and be ready to revoke it. (5) Because the skill asks the agent to execute commands, avoid enabling broad autonomous invocation without explicit user approval each time. If you want, I can list exact checks to run on the GitHub repo and npm package (readme, package.json, code that handles config/storage/network calls) to reduce risk.

身份验证 (Authentication)

所有请求都需要 dLazy API key，通过 CLI 配置：

dlazy auth set YOUR_API_KEY

CLI 会把 key 保存在你的用户配置目录（macOS/Linux 上为 ~/.dlazy/config.json，Windows 上为 %USERPROFILE%\.dlazy\config.json），文件权限仅限当前操作系统用户访问。你也可以用 DLAZY_API_KEY 环境变量按次传入。

获取你的 API Key

1. 登录或在 dlazy.com 创建账号
2. 访问 dlazy.com/dashboard/organization/api-key
3. 复制 API Key 区域显示的密钥

每个 key 都属于你自己的 dLazy 组织，可在同一控制面板随时轮换或吊销。

关于与来源 (Provenance)

• CLI 源代码: github.com/dlazyai/cli
• 维护者: dlazyai
• npm 包名: @dlazy/cli（本技能 install 字段固定到 1.0.6 版本）
• 官网: dlazy.com

如果你不希望在系统上长期保留一个全局 CLI，可以按需运行：

npx @dlazy/cli@1.0.6 <command>

如选择全局安装，技能的 metadata.clawdbot.install 字段已固定到 npm install -g @dlazy/cli@1.0.6。安装前建议先到 GitHub 仓库审阅源码。

工作原理 (How It Works)

此技能是 dLazy 托管 API 的轻量封装。调用时：

• 你提供的提示词与参数会发送到 dLazy API（api.dlazy.com）进行推理。
• 传入图像 / 视频 / 音频字段的本地文件路径会被 CLI 上传到 dLazy 媒体存储（oss.dlazy.com），以便模型读取 —— 与任何云端生成 API 的流程一致。
• API 返回的生成结果 URL 由 oss.dlazy.com 托管。

这是标准的 SaaS 调用模式；技能本身不会越权访问网络或文件系统，所有动作都由 dLazy CLI 完成。

Logo & Branding 专业设计系统

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用于构建从核心标志到完整品牌视觉系统的专业化流程，确保创意质量、执行一致性与可落地交付。

核心原则

1. 分步执行策略
   • 采用渐进式流程，不一次性输出大量内容。
   • 当单次计划超过 2 张图片时，先提交执行计划并等待确认，再开始生成。
   • 上游资产必须先确认，再推进下游应用。
2. 对象一致性
   • 同一品牌元素在全部应用中保持严格一致。
   • 基于既有图像做变体时，目标是复制一致性而非重新诠释。
3. 用户资产优先
   • 用户提供的参考图、标志、素材优先级最高。
   • 严格区分视觉风格与文字内容，品牌名称以用户指定为准。

执行框架

步骤 0：任务规划（必须）

在开始任何输出前，先建立任务计划，至少包含：

• 收集需求与边界
• 设计核心 Logo 概念
• 生成衍生应用与品牌系统
• 阶段确认与迭代修正

执行规则：

• 仅保留一个 in_progress 任务，其他任务标记为 pending。
• 每完成一个阶段，更新计划状态。
• 若用户提出返工或新增资产，新增或重排任务并重新进入对应阶段。

步骤 A：收集需求

必须确认以下信息：

• 品牌名称
• 行业或产品类别
• 设计组件范围（仅 Logo 或含衍生应用）

设计组件定义：

• Logo：核心品牌标识
• 衍生应用：基于品牌标识的落地场景

步骤 B：建立核心标志

新标志设计遵循：

• 单一焦点：一个中心元素，避免背景或装饰干扰
• 符号抽象：提炼为最易识别形式
• 清晰轮廓：高对比度剪影，边缘明确
• 默认 1K 分辨率

概念产出规则：

• 对开放性需求默认提供 4 个不同设计方向
• 每个概念单独呈现，不使用拼图网格
• 每个概念附 100-200 字设计理念说明
• 必须等待用户确认后再进入下一步

步骤 C：创建衍生应用

可交付方向：

1. 标志变体
   • 结构变体：字母标、文字标、图形标、组合标志
   • 布局或方向变体
   • 颜色变体
   • 尺寸与用途变体
2. 品牌图案与辅助图形
   • 生成独立可复用的图形资产
3. 实物应用
   • 名片与文具
   • 包装与周边产品
   • 环境标识与导视系统
4. 社交媒体资产
   • 生成可直接发布的最终图像
5. 品牌识别系统
   • 品牌核心（故事、支柱、语调）
   • 标志系统
   • 色彩系统
   • 字体系统
   • 视觉语言
   • 应用示例

应用设计原则：

• 标志精致放置，避免过大居中
• 解构品牌元素为图案、图标、色块
• 使用留白团队视觉层级
• 强调材质与质感体验

阶段确认与回滚规则

• 每一步结束都先进行确认，再继续后续步骤。
• 当用户对中间结果提出调整，先回到对应上游步骤修正，再同步更新下游资产。
• 若用户提供新增参考资产，需立即重置一致性基准并统一后续输出。

输出格式

• 需求摘要
• 当前阶段交付物
• 下一步计划与待确认项
• 当前 todo 状态（阶段、已完成项、待确认项）

关键价值

• 渐进式工作流，降低返工成本
• 多方向概念探索，提升决策质量
• 全链路一致性控制，强化品牌识别
• 从 Logo 到品牌系统的一体化交付

🛠️ 执行与生成指南 (CRITICAL EXECUTION INSTRUCTIONS)

你是可以执行终端命令的智能 Agent！

【严格禁止行为】

• 严禁：将提示词保存到任何文件中（如 txt, md）。
• 严禁：要求用户自己去第三方平台（如 Midjourney）生成图片。
• 严禁：一次性批量生成所有图片，或一次性执行多个命令。

【必须遵循的交互与执行流程】 你必须严格分步执行，并在每一步停下来等待用户回复：

1. 第一步：主动收集需求。当用户提出需求时，不要做任何设计和生成，先向用户提问（如产品特点、目标人群、想要几张图等）。必须等待用户回答。
2. 第二步：输出草案并请求确认。根据用户的回答，制定套图计划，并输出第一张图的提示词草案。询问用户：“是否确认这个提示词，可以开始生成第一张图了吗？” 必须等待用户回答“确认”。
3. 第三步：单次执行终端命令。用户确认后，你必须使用终端执行命令（如 dlazy seedream-4.5 --prompt "..."），每次只能执行一个生成命令。重要：必须使用同步命令，绝不要在命令末尾加 &，绝不要使用 &&，这是在 Windows PowerShell 下运行！
4. 第四步：交付与循环。命令返回结果后，把图片 URL 发给用户，并询问“对这张满意吗？我们可以继续生成下一张了吗？”。收到确认后再继续下一步。