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我最早做 baoyu-skills 也是这个思路，就是整一堆 styles（风格），然后选一个，但是这个的问题在于你很难穷举所有的风格。
后来我换了个思路：不去穷举风格，而是把"风格"拆解成多个独立维度。以我的 baoyu-cover-image 为例，我把封面图的风格拆成了 6 个维度：
1. 构图类型
2. 色彩方案
3.
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宝玉
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我最早做 baoyu-skills 也是这个思路，就是整一堆 styles（风格），然后选一个，但是这个的问题在于你很难穷举所有的风格。
后来我换了个思路：不去穷举风格，而是把"风格"拆解成多个独立维度。以我的 baoyu-cover-image 为例，我把封面图的风格拆成了 6 个维度：
1. 构图类型
2. 色彩方案
3. 渲染风格
4. 文字层级
5. 情绪强度
6. 字体风格
每个维度各有几个可选值，互不干扰。
这样做的好处是，总共只需要维护 32 个选项，但排列组合能产生 15,552 种风格变体。如果用穷举的方式，你得手工定义上万种 style，根本不现实。
同时为了降低使用门槛，我做了三层设计：
第一层是自动推荐，根据文章内容在每个维度上自动选值，用户什么都不用管；
第二层是 Style Presets，一个关键词同时设定多个维度，比如 --style blueprint 一步到位；
第三层是持久偏好文件，把你常用的默认值存下来，每次自动加载。
就是用组合替代枚举，用正交分解替代穷举。这个思路不只适用于封面图，任何需要个性化定制的 AI 应用都可以借鉴。
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