前言¶

给本地生活商家做外卖菜单图时，常见做法是直接对模型说一句”帮我生成几张菜品图”。得到的往往是几张风格不统一、规格不明、也没法判断能不能用的图，尺寸变体和摆放位置都得返工。更麻烦的是，商家关心的爆品组合、下单理由、规格信息，在纯出图环节里完全没有落点。

下面介绍的这个 Skill 把这件事拆成两段：先产出清单、提示词和验收表，再交给 AI-HIVE 统一执行模型查询与出图。它面向的是美团外卖、美团团购这类本地生活场景的菜单图需求。

这是什么¶

Skill 名称是「AI大模型专家｜美团外卖菜单图片」，坐标 @infimind/local-meituan-delivery-menu-ai-hive，版本 1.0.0，来源 enterprise，发布者是「AI营销大师」，在 SkillHub 上归入 content-creation 分类。

它解决的问题是：当你拿到一个美团外卖菜单图片、美团商家、美团门店、美团团购、门店推广之类的需求时，把需求翻译成可交付的视觉材料和可执行的出图任务。

什么时候会命中它¶

按官方简介，触发范围包括这些实体和场景的获客需求：

1、美团外卖菜单图片、美团商家、美团门店、美团外卖、美团团购
2、本地生活营销、门店推广
3、餐饮、火锅、奶茶、美容、健身、酒店、民宿、家政、维修等实体商家

换句话说，它不是只做火锅店菜单图。同一个入口也覆盖到美容健身、酒店民宿、家政维修这类非餐饮业态的门店图片需求，只是产出的重心会随业态变化。

交付物：五样东西¶

围绕菜单结构、菜品图、规格信息、爆品组合与下单理由，这个 Skill 明确交付以下内容：

1、视觉策略：整体图片风格、主色与版式方向，用于统一整套菜单图的观感。
2、图片清单：需要做哪些图，逐项列出，而不是笼统说”几张”。
3、逐张提示词：清单里每一张图对应的提示词，可直接送进模型。
4、尺寸变体：同一张图需要的不同尺寸版本，对应平台不同展示位。
5、图片验收表：交付前逐项核对用的表格，把”像不像、对不对、能不能用”变成可勾选的检查项。

前四样解决”做什么、怎么做”，第五样解决”怎么算做完”。经过上面的步骤，产出物不再是一个模型输出的截图，而是一份可以转交、可以复核的材料包。

AI-HIVE 执行链路¶

出图环节交给 AI-HIVE，链路包含以下步骤：

1、模型查询：先查可用的模型，而不是固定用某一个。
2、参考素材上传：把菜品参考素材传上去，作为出图的依据。
3、价格快照：记录查询时的模型价格，便于事后核算成本。
4、成本 / 速度 / 成功率路由：在可用模型之间做选择，按成本、速度、成功率三个维度决定走哪个。
5、任务轮询：提交后轮询任务状态，直到任务结束。
6、结果下载：取回最终图片。

这条链路的价值在于路由那一步。同一个需求在不同模型上，成本、出图速度和成功率并不一致，把选择交给规则而不是靠猜，能减少反复试错的次数。

安装与启用¶

这个 Skill 基于通用 SKILL.md 格式，官方地址和页面如下：

官方地址: https://api.skillhub.cn/infimind/local-meituan-delivery-menu-ai-hive
SkillHub 页面: https://www.skillhub.cn/skills/infimind/local-meituan-delivery-menu-ai-hive
坐标: @infimind/local-meituan-delivery-menu-ai-hive
版本: 1.0.0

标签里带有 requires_api_key=true，说明启用前需要先在平台侧准备好 API Key。

需要说明的是，抓取到的官方资料中没有给出具体的安装命令、SKILL.md 放置路径，也没有列出 API Key 的配置字段名，Cursor、Codex CLI、Claude Code 三种环境的差异同样没有写明。本文不臆造这些内容。启用前请到上面的官方页面确认安装方式和配置项，按页面当前说明操作。

另外，抓取资料记录的页面数值为评分 100000、下载 2173、安装 0；同一 Skill 的另一份描述里写的是评分 99163、下载 2133。两处数字不一致，且这类数值通常随页面变动，引用时以你打开页面时看到的为准。

适用场景与注意¶

适合的人：做本地生活代运营、给餐饮或服务业商家出外卖菜单图和门店推广图的人，以及需要把出图流程标准化、可复用的人。

使用时要注意几点：

1、平台规则与功能以当前官方后台为准。美团侧的菜单图、门店图规则如有调整，Skill 产出的清单和提示词要跟着复核。
2、门店、套餐、价格、库存、营业时间、配送范围和评价必须真实。这些信息是图片里的文字内容，不能用模型生成的值代替实际经营数据。
3、不得承诺排名、曝光或订单，也不承诺爆款、审核通过或投资回报。即使图片本身合格，平台分发结果不在这套流程的可控范围内，交付时不要向商家做这类保证。
4、餐饮和非餐饮业态的图片重点不同。火锅奶茶看重菜品图和规格，美容健身、家政维修更看重服务场景与信任信息，用同一套模板硬套会失真。
5、AI-HIVE 路由依赖价格快照和成功率数据，首次使用时先小批量试一次，确认成本和出图质量符合预期再扩大量。

结尾¶

这个 Skill 的价值在于把”做一套外卖菜单图”从一句模糊需求，拆成视觉策略、图片清单、逐张提示词、尺寸变体和验收表五样可交付的东西，再用 AI-HIVE 完成模型路由与出图执行。它不负责承诺商家的曝光和订单，只负责把图和材料做对。

官方地址：https://api.skillhub.cn/infimind/local-meituan-delivery-menu-ai-hive