表情包生成与合规 · Emoji Sticker Maker

中文表情包生成 · 合规助手 (emoji-sticker-cn)

Overview

帮你把「一张图 / 一段描述」变成可直接上架或发布的中文平台表情包,重点解决现有表情包 skill 普遍忽略的两件事:

1. 中文平台尺寸规范(微信有完整上架规范,抖音 / 小红书是内联图片)
2. 内容合规(违禁词 / 极限词校验,尤其公众号 / 小红书 / 抖音)

生成模型层不重造——直接复用宿主环境的文生图 / 图生图工具(WorkBuddy 下为 ImageGen,约 5–10 credits/张;OpenClaw 等其他环境用各自可用的生图工具);本 skill 只做「合规流水线」这一增量。

可移植约定:凡提到 ImageGen / multi-wordcheck,指「宿主环境有则用,无则降级」——生图无专用工具时让用户自备图;multi-wordcheck 未安装时降级用 references/中文平台违禁词合规参考.md 校验并提示局限。

硬约束速查(前置硬性约束,产出必须逐条满足)

微信表情开放平台(上架主目标)

• 成套:8–24 张(单品可 1 张);动态须无缝循环;单品名 ≤ 4 汉字。

小红书 / 抖音(内联,无正式商店)

• 小红书:1080×1080(笔记配图);GIF 常被转静态,优先静态图。
• 抖音:240–1000px,GIF/WebP ≤5MB(经验值,非官方强制)。

违禁词(文案 / 上架描述 / 专辑名)

• 硬性流程:任何对外文案必须先过 multi-wordcheck(公众号/小红书/抖音,若宿主环境已安装);未安装则降级用 references/中文平台违禁词合规参考.md 种子集校验,并向用户说明这是离线兜底、非实时。校验通过才算完成。
• 红线类别:广告法极限词、政治敏感、色情低俗、虚假医疗、私域导流(小红书)、站外引流(抖音)。

完整规范与源 URL 见 references/。执行时以 references 中 status = active 且「官方核实」的条目为最终依据;pending-verify 条目需提示用户复核,deprecated 条目一律不得使用。

When to use

• 用户说:做表情包、生成贴纸、微信表情上架、小红书 / 抖音表情图、一套聊天表情……
• 用户说:动态表情 / GIF 表情 / 让表情动起来 → 走路线 D。
• 用户已有图片想批量裁成平台尺寸并打包。
• 用户要检查表情包文案 / 上架描述是否踩违禁词。
• 用户说:更新表情包规则 / 巡检表情包规范 → 走下方「规则更新与退出机制」。

Workflow

按目标平台走不同路线(规范见 references/中文平台表情包尺寸规范.md):

路线 A — 微信表情开放平台上架(主目标,有正式规范)

1. 生成:用宿主生图工具(WorkBuddy: ImageGen)产出表情图(prompt 要点:同一角色 / 统一风格;background: transparent;如需角色一致可先出 1 张定稿,再用图生图批量延展)。
2. 裁切 + 命名:用 scripts/resize_stickers.py 批量处理——
   • 主图 240×240 透明底 PNG,命名 01.png…24.png(一套 8–24 张)
   • 聊天面板图标 50×50;封面 240×240;详情横幅 750×400(非透明底)
3. 上架元数据:准备专辑名(≤4 汉字)、描述、封面、横幅。
4. 合规校验:文案 / 描述优先调 multi-wordcheck(未装则用参考文件兜底);不通过则改写后复检。
5. 打包:scripts/resize_stickers.py --zip 输出 ZIP 供上架。

路线 B — 小红书 / 抖音(内联图片,无正式上架平台)

1. 宿主生图工具生成表情图。
2. 裁切到推荐尺寸:小红书 1080×1080(笔记配图)、抖音 240–1000px GIF/WebP。
3. 文案走违禁词校验(优先 multi-wordcheck;小红书严打私域导流与绝对化词,抖音严查站外引流)。
4. 直接用于笔记 / 聊天,无需成套上架。

路线 C — 已有图片批量裁切

• 直接跑 scripts/resize_stickers.py,指定平台尺寸与背景,输出规范图 + 可选 ZIP。

路线 D — 动态 GIF(程序化动画,零积分,优先推荐)

• 适用:弹跳 / 摇摆 / 缩放类简单动效——微信「沙雕动态表情」的主流做法,零 API 成本、透明底天然保留。
• 用 scripts/animate_sticker.py:输入一张透明底静态贴图 → 输出循环透明底 GIF,默认 240×240、≤500KB(微信规范),超限自动降色 / 抽帧。
• 内置动效:bounce(弹跳 + 挤压拉伸)/ shake(左右晃)/ pulse(呼吸缩放)/ wobble(摇摆)。
• 进阶可选(消耗积分):更丰富动作用宿主生图工具逐帧图生图(WorkBuddy ImageGen 每帧 5–10 credits)再本地合成,需注意帧间一致性;不推荐视频转 GIF 路线(50–100 credits/条 + 逐帧去底闪烁问题)。

规则更新与退出机制(规则持续维护的核心)

触发词:「更新表情包规则」「巡检表情包规范」(可由定时自动化发起)。流程:

1. 巡检:逐个 WebFetch references/ 两个文件中记录的「源 URL」,提取现行尺寸 / 格式 / 上限 / 成套要求 / 公约版本。
2. Diff:与文件中 status = active 的条目逐项对比(数字、格式、上限、平台开关)。
3. 报告:把差异整理成「旧值 → 新值 + 来源 URL」清单,呈给用户,未确认前不落盘。
4. 更新(用户确认后):
   • 旧条目改为 status: deprecated(保留原值、注明日期 / 原因 / 替代值)——退出但不删除,便于回溯;
   • 新条目以 status: active 写入,更新「抓取日期」;
   • 文件顶部 CHANGELOG 追加一行(日期 / 版本 / 变更摘要)。
5. 违禁词侧:实时校验依赖 multi-wordcheck API,无需巡检;仅当平台发布公约大版本(如小红书 2.0)时,更新参考文件的「平台专属敏感点」节。

为什么用 agent 巡检而非写死爬虫脚本:官方规范页多为 JS 渲染、数字嵌在表格 / 文案里,LLM 提取 + 人工确认比正则爬虫稳健,也不用维护脆弱的选择器。

条目生命周期:pending-verify(待复核)→ active(生效,唯一可执行依据)→ deprecated(已退出,禁止使用,保留留痕)。

References(持续维护,单独更新)

• references/中文平台表情包尺寸规范.md — 各平台尺寸 / 格式 / 上限 / 背景 / 成套要求 + status 生命周期 + 源 URL。
• references/中文平台违禁词合规参考.md — 违禁词类别、权威来源、平台专属敏感点、通用极限词种子集。实际校验优先复用 multi-wordcheck,本文件仅兜底。

Hard rules

• 微信主图 / 图标 / 封面必须透明底,白边会被驳回。
• 不要重造违禁词检测:有 multi-wordcheck 就调;没有才用参考文件兜底并说明局限。
• 抖音 / 小红书无正式表情商店,按「内联图片」处理,不强求成套。
• 尺寸执行依据 = references 中 active + 官方核实条目;pending-verify 需提示复核;deprecated 一律不用。
• 规则巡检先报告、后确认、再落盘,禁止未经确认直接改 references。
• 生图消耗积分/配额前先告知用户(WorkBuddy ImageGen 约 5–10 credits/张),批量生成前确认张数。

Script

# 批量裁切 + 规范命名 + 打包
python3 scripts/resize_stickers.py ./raw --size 240x240 --bg transparent --format png --prefix emoji --out ./wechat --zip

# 静态贴纸 → 动画 GIF(零积分)
python3 scripts/animate_sticker.py cat.png --anim bounce --out cat_bounce.gif