{
  "workflow_id": "memory_visual_reconstruction",
  "input": {
    "prompt": {
      "field_name": "prompt",
      "default": "",
      "description": "用户记忆碎片描述，可包含人物、地点、时代、事件片段、感官体验、情绪感受等自然语言描述",
      "example": "小时候夏天经常去奶奶家，晚上坐在门口吹风，有老电风扇声音，还有饭菜香，那时候感觉特别安心",
      "required": true,
      "type": "string"
    },
    "reference_image": {
      "field_name": "reference_image",
      "default": [],
      "description": "用户提供的旧照片、老物件照片、家庭图片，用于辅助理解记忆环境和视觉特征；支持传入标准Base64编码字符串或普通URL",
      "items_type": "base64",
      "example": [
        "https://oss.showapi.com/workflow/memory_ref_01.png"
      ],
      "required": false,
      "type": "array"
    },
    "aspect_ratio": {
      "field_name": "aspect_ratio",
      "default": "1:1",
      "description": "图片宽高比例，可选值：1:1、3:4、4:3、16:9、9:16",
      "example": "1:1",
      "required": false,
      "type": "string"
    }
  },
  "steps": [
    {
      "id": "step_0_prompt_guardian",
      "point_code": "1",
      "backend_type": "sys_api",
      "api_code": "prompt_guardian",
      "status": "PENDING",
      "name": "合规校验优化",
      "action": "run",
      "params": []
    },
    {
      "point_code": "",
      "id": "step_1_extract_dna",
      "result": [],
      "backend_type": "prompt_api",
      "api_code": "memory_dna_extractor",
      "status": "PENDING",
      "name": "提取记忆DNA",
      "action": "run",
      "params": {
        "prompt": "{{@input.prompt}}"
      }
    },
    {
      "point_code": "",
      "id": "step_2_visual_analyze",
      "result": [],
      "backend_type": "prompt_api",
      "api_code": "memory_visual_analyzer",
      "status": "PENDING",
      "name": "参考图片视觉特征分析",
      "action": "run",
      "params": {
        "img_list": "{{@input.reference_image}}",
        "user_prompt": "分析这张老照片的建筑风格、家具年代、人物服饰及整体色彩氛围，提取视觉特征用于记忆重构"
      },
      "depends_on": [
        "step_1_extract_dna"
      ]
    },
    {
      "point_code": "",
      "id": "step_3_generate_fragments",
      "result": [],
      "backend_type": "prompt_api",
      "api_code": "memory_fragment_generator",
      "status": "PENDING",
      "name": "生成记忆碎片与宫格规划",
      "action": "run",
      "params": {
        "memory_dna": "{{@step_1_extract_dna.result.data.memory_dna}}",
        "visual_constraints": "{{@step_2_visual_analyze.result.data.visual_constraints}}"
      },
      "depends_on": [
        "step_1_extract_dna",
        "step_2_visual_analyze"
      ]
    },
    {
      "point_code": "",
      "id": "step_4_quality_check",
      "result": [],
      "backend_type": "prompt_api",
      "api_code": "memory_quality_checker",
      "status": "PENDING",
      "name": "记忆碎片质量校验",
      "action": "run",
      "params": {
        "memory_fragments": "{{@step_3_generate_fragments.result.data.memory_fragments}}",
        "memory_dna": "{{@step_1_extract_dna.result.data.memory_dna}}"
      },
      "depends_on": [
        "step_1_extract_dna",
        "step_3_generate_fragments"
      ]
    },
    {
      "point_code": "",
      "id": "step_5_build_prompt",
      "result": [],
      "backend_type": "prompt_api",
      "api_code": "memory_image_prompt_builder",
      "status": "PENDING",
      "name": "构建3x3宫格专业生图提示词",
      "action": "run",
      "params": {
        "memory_fragments": "{{@step_4_quality_check.result.data.quality_report.refined_fragments}}",
        "style": "{{@step_1_extract_dna.result.data.memory_dna.visual_style_hint}}",
        "memory_dna": "{{@step_1_extract_dna.result.data.memory_dna}}"
      },
      "depends_on": [
        "step_1_extract_dna",
        "step_4_quality_check"
      ]
    },
    {
      "point_code": "1",
      "id": "step_6_start_image_gen",
      "result": [],
      "backend_type": "sys_api",
      "api_code": "3373",
      "status": "PENDING",
      "name": "启动3x3宫格图片生成任务",
      "action": "run",
      "params": {
        "prompt": "{{@step_5_build_prompt.result.data.result}}",
        "aspect_ratio": "{{@input.aspect_ratio}}"
      },
      "depends_on": [
        "step_5_build_prompt"
      ]
    },
    {
      "point_code": "",
      "id": "step_7_poll_image_status",
      "result": [],
      "backend_type": "sys_api",
      "api_code": "polling",
      "status": "PENDING",
      "name": "轮询图片生成状态",
      "action": "run",
      "params": {
        "result_url": "{{@step_6_start_image_gen.result.data.result_url}}"
      },
      "depends_on": [
        "step_6_start_image_gen"
      ],
      "polling": {
        "interval_seconds": 5,
        "timeout_seconds": 1200,
        "success_condition": "{{@step_7_poll_image_status.result.data.task_status}} === 'SUCCEEDED'"
      }
    },
    {
      "point_code": "",
      "id": "step_8_generate_title",
      "result": [],
      "backend_type": "prompt_api",
      "api_code": "memory_title_generator",
      "status": "PENDING",
      "name": "生成记忆作品标题与描述",
      "action": "run",
      "params": {
        "memory_fragments": "{{@step_4_quality_check.result.data.quality_report.refined_fragments}}",
        "memory_dna": "{{@step_1_extract_dna.result.data.memory_dna}}"
      },
      "depends_on": [
        "step_1_extract_dna",
        "step_4_quality_check"
      ]
    }
  ],
  "output": {
    "memory_fragments": {
      "field_name": "memory_fragments",
      "description": "9个视觉记忆碎片",
      "value": "{{@step_4_quality_check.result.data.quality_report.refined_fragments}}",
      "type": "array"
    },
    "memory_title": {
      "field_name": "memory_title",
      "description": "AI生成的记忆作品标题",
      "value": "{{@step_8_generate_title.result.data.memory_title}}",
      "type": "string"
    },
    "memory_dna": {
      "field_name": "memory_dna",
      "description": "结构化记忆DNA",
      "value": "{{@step_1_extract_dna.result.data.memory_dna}}",
      "type": "object"
    },
    "image": {
      "field_name": "image",
      "description": "最终3x3记忆碎片宫格图片URL",
      "value": "{{@step_7_poll_image_status.result.data.result_url}}",
      "type": "string"
    },
    "memory_theme": {
      "field_name": "memory_theme",
      "description": "记忆主题",
      "value": "{{@step_1_extract_dna.result.data.memory_dna.memory_theme}}",
      "type": "string"
    },
    "image_prompt": {
      "field_name": "image_prompt",
      "description": "图片生成提示词",
      "value": "{{@step_5_build_prompt.result.data.result}}",
      "type": "string"
    }
  }
}

调用方式异步 https://route.showapi.com/flow/execute/6a72ded53c51f2ec2101b557

提交后立即返回 task_id，系统每 2 秒自动轮询一次运行状态并可视化执行步骤，适合耗时较长的 Skill。

输入参数共 3 个参数（其中 1 个必填）

prompt必填string

用户记忆碎片描述，可包含人物、地点、时代、事件片段、感官体验、情绪感受等自然语言描述

reference_imagearray<base64>

用户提供的旧照片、老物件照片、家庭图片，用于辅助理解记忆环境和视觉特征；支持传入标准Base64编码字符串或普通URL

文件数组参数：可上传多个文件（自动转 Base64）或填入文件直链 URL，二者可混用。

aspect_ratiostring

图片宽高比例，可选值：1:1、3:4、4:3、16:9、9:16

把这个 Skill 接入你的应用或 AI Agent —— 自带 REST API、OpenAPI 规范与 Skill 技能包。

Skill 为异步调用过程：先提交执行拿到 task_id，再轮询查询任务状态与结果。下方按调用顺序列出两个端点。

1POST

提交执行

https://route.showapi.com/flow/execute/6a72ded53c51f2ec2101b557?appKey={AppKey}

鉴权：URL 查询参数 appKey={AppKey}Content-Type: application/json获取 AppKey

请求体参数 (Request Body)

promptstring必填

用户记忆碎片描述，可包含人物、地点、时代、事件片段、感官体验、情绪感受等自然语言描述

reference_imagearray<base64>

用户提供的旧照片、老物件照片、家庭图片，用于辅助理解记忆环境和视觉特征；支持传入标准Base64编码字符串或普通URL

aspect_ratiostring

图片宽高比例，可选值：1:1、3:4、4:3、16:9、9:16

响应：提交成功返回 task_id

2GET

查询任务状态

https://route.showapi.com/flow/task/query/{task_id}?appKey={AppKey}

鉴权：URL 查询参数 appKey={AppKey}Content-Type: application/json获取 AppKey

用第 ① 步返回的 task_id 替换 URL 中的 {task_id} 轮询，建议 1-2 秒一次，直到 status 为 SUCCESS 或 FAILED；step_status_list 可用于可视化执行进度。

响应：任务状态与结果

执行中途出错时

status 返回 FAILED， remark 给出错误信息； step_status_list 仅包含已执行到的部分阶段， output 为已产出的部分结果（可能为空或不完整）。

通用响应说明

系统级返回

所有 API 响应均使用平台统一封装，业务数据嵌套在 showapi_res_body 中

错误码 (showapi_res_code)

调用代码

代码示例根据当前 输入参数实时生成。异步调用一并提供"执行"与"查询任务"两个步骤的完整代码，可按序集成。

调用代码

POSThttps://route.showapi.com/flow/execute/6a72ded53c51f2ec2101b557?appKey={AppKey}

提交任务后立即返回 task_id，需配合步骤 ② 轮询执行状态与结果

curl \
  -g 'https://route.showapi.com/flow/execute/6a72ded53c51f2ec2101b557?appKey={AppKey}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
  "prompt": "小时候夏天经常去奶奶家，晚上坐在门口吹风，有老电风扇声音，还有饭菜香，那时候感觉特别安心",
  "aspect_ratio": "1:1"
}'

响应示例：{ "code": 0, "data": { "task_id": "69ddd187e13823d1d500015b" } }

请在 URL 查询参数 appKey 中携带你的 AppKey（如 ?appKey=你的AppKey），不要在前端代码中硬编码生产凭证，建议通过环境变量或后端代理注入。前往控制台获取 AppKey

OpenAPI 规范

标准 OpenAPI 3.0 规范文档，可导入 Apifox / Postman / Swagger Editor / Dify，或直接交给 AI Agent 读取以自动接入本 Skill。提供 YAML 与 JSON 两种格式，支持浏览器在线查看与直接下载。
当前为已发布正式版（/flow/*，对外可调用）。

YAMLhttp://node_site_upstream/openapi/workflow/6a72ded53c51f2ec2101b557.yaml

JSONhttp://node_site_upstream/openapi/workflow/6a72ded53c51f2ec2101b557.json