分享一个优化生图流程的 Skill 框架。话说现在以及不久之后的生图模型真的还需要优化吗🤔？

SCOPE Image Orchestrator，一个把复杂生图请求拆成需求、生成、审核和修复流程的 Codex skill

它处理的不是“怎么写一句更漂亮的提示词”，而是把一次复杂生图请求拆成可追踪步骤：需求拆解、提示词优化、调用图像 API、视觉检查、失败后定向修复，并把中间产物保存下来。

实用点在“可复现”。一次运行会生成 route.json、optimized_prompt.json、generation_prompt.txt、visual_audit、final_summary.json 等文件，方便回看是哪条要求没被图像模型执行到。

它和普通 prompt library 的差别在于：把用户要求转成“语义承诺”，再用视觉模型逐项检查。图片整体好看但漏物体、文字错、关系错，这些都会被单独记录并进入修复流程。

🔗 链接：http://t.cn/AXXT0AuU（GitHub）
📄 SCOPE 论文：http://t.cn/AXXT0Aub（论文）
🌐 SCOPE 项目页：http://t.cn/AXXT0Au4（项目页）
🖼️ 样例图库：http://t.cn/AXXT0Auy（样例）
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