ImageToHTML Skill 是一个 Codex Skill,用于把单张视觉稿图片转换成结构化静态 HTML 项目。
由 ShowNowAI 出品。
它不是“把整张图铺成背景”的截图复刻工具。它会尽量把视觉稿拆成可维护的 HTML、CSS、assets、design tokens、文字映射、字体映射、颜色证据和截图 QA 报告。
从 GitHub 安装:
$skill-installer install https://github.com/candyxiao9216/imagetohtml-skill/tree/main/imagetohtml
安装后重启 Codex,然后直接用自然语言启动:
使用 $imagetohtml 把这张视觉稿图片转成结构化静态 HTML。
ImageToHTML Skill 是一套面向 Codex 的视觉稿转 HTML 工作流,包含:
- 面向 Agent 的 Skill 指令。
- 视觉资产处理规则。
- 输出文件契约。
- 图片检查、颜色采样、资产裁切和截图 QA 脚本。
asset-manifest.json、text-map.json、font-map.json等结构化记录。
能做:
- 单张视觉稿图片转静态 HTML。
- 将普通文字转成 HTML 真文字。
- 裁切复杂图片、插画和完整品牌 Logo 组合;simple-mark(简单独立图形标识)可手写 SVG。
- 生成颜色证据层、设计 token、最终截图颜色反向 QA 和截图报告。
- 对关键局部区域做单独验收,避免照片主体、组合插画或局部卡片失真后被误判通过。
- 按源视口优先做基础响应式适配。
不能做:
- 不生成多页站点或完整设计系统。
- 不凭空重绘复杂、模糊或品牌识别不确定的 Logo。
- 不把 brand-lockup(完整品牌 Logo 组合)拆成近似图形和系统字体后当作完成。
- 不强行把复杂插画 SVG 化。
- 不承诺像素级 diff 复刻。
- 不替用户确认字体、品牌或私有素材授权。
基础使用需要:
- Codex。
- Python 3。
脚本依赖:
python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 -m playwright install chromium最小验证:
python3 -m py_compile imagetohtml/scripts/*.py基础转换:
使用 $imagetohtml 把这张视觉稿图片转成结构化静态 HTML。
指定输出目录:
使用 $imagetohtml 把这张图转成 HTML,输出到 outputs/landing-page-html。
强调母图边界:
使用 $imagetohtml 转 HTML。simple-mark(简单独立图形标识)可以手写 SVG;brand-lockup(完整品牌 Logo 组合)优先整块裁切保真,不要用系统字体近似替代自定义字标。
强调关键区域:
使用 $imagetohtml 转 HTML。请把我圈出的区域作为 critical-region 单独验收;组合插画要按 composition-group 处理,照片缩略图不能裁掉主体。
默认输出结构:
imagetohtml-output/
source/original.png
assets/
colors/
tokens/tokens.css
visual-breakdown.md
asset-manifest.json
text-map.json
font-map.json
index.html
qa/
color-check.json
这些是生成产物,不是 Skill 本体。
imagetohtml-skill/
imagetohtml/
SKILL.md
agents/openai.yaml
references/
scripts/
README.md
CHANGELOG.md
LICENSE
requirements.txt
Codex 真正读取的是 imagetohtml/ 目录;本 README 用于 GitHub 首页和人工理解。ShowNowAI 作为出品方信息保留在 README 和仓库描述中,不改变 $imagetohtml 的调用方式。
quick_validate.py imagetohtml
python3 -m py_compile imagetohtml/scripts/*.py
find . -name '.DS_Store'
rg --glob '!README.md' "/Users|Miyo|米芽|secret|api_key|password|ghp_|AKIA|sk-[A-Za-z0-9]{20,}" .quick_validate.py 来自 Codex 的 skill-creator 工具;如果本机没有该命令,可先跳过这一项,但发布前应至少完成脚本编译和敏感内容扫描。
查看 CHANGELOG.md。
本项目使用 MIT License,详见 LICENSE。
如果遇到安装、触发、输出结构或 QA 截图问题,请通过 GitHub Issues 提交。