商品详情图 & 轮播图生成 Skill

Overview

根据用户提供的商品图片和描述，生成电商平台（淘宝/天猫/京东）的 商品详情图（9张）和/或 商品轮播图（5张）。

核心原则

1. 1. 商品图必须保真。 用户提供的商品图片中的图案、文字、Logo、颜色不得有任何改变。详情图和轮播图是在原图基础上做排版设计和文案包装，不是重新生成商品。
2. 用户零操作。 全部后台自动完成，直接在对话中输出图片结果。不打开可见浏览器窗口，不让用户手动导出。
3. 环境自适应。 优先使用 run_command + Python PIL 精确渲染中文文字，如果环境不支持则自动降级到 generate_image 方案。

When to Use

• - 用户上传了商品图片，要求生成详情图或轮播图
• 用户提供了商品文字描述，要求生成电商图片
• 用户提到"淘宝详情图"、"商品图"、"电商图"、"轮播图"、"主图"等关键词

需要收集的信息

必须	轮播图额外需要	可选
商品图片（至少1张）	品牌 Logo（文字或图片）	规格参数（尺寸/材质等）
商品描述

活动内容（如"1件9折"） | 品牌故事 | | | | 核心卖点 |

输入处理：

• - 有图片 → 观察图片中的产品，推断品类、外观、卖点
• 仅文字 → 从描述中提取信息，用 generate_image 先生成 1 张商品图
• 信息不足时追问，最多补问 1 轮，其余从图片和描述中推断

⚠️ 用户可能只要轮播图或只要详情图。 如果用户明确说只要其中一种，跳过另一种。不确定时默认两种都生成。

⚠️ 执行清单（必读）

你必须生成 14 张图片，不是 1 张！ 按以下步骤逐一执行：

轮播图（5张）

1. 1. 用 generate_image 生成模特图1（传入用户原图作为 ImagePaths）
2. 用 generate_image 生成模特图2（传入用户原图作为 ImagePaths）
3. 用 generate_image 生成模特图3（传入用户原图作为 ImagePaths）
4. 用 PIL 脚本或 generate_image 在模特图上叠加 Logo + 活动条 + 卖点关键词，生成 carousel01 ~ carousel04
5. 用 PIL 脚本或 generate_image 生成 carousel_05（白底图，仅 Logo）

详情图（9张）

1. 6. generate_image → 主图封面（传入原图）
2. INLINECODE9 → 卖点1（传入原图）
3. INLINECODE10 → 卖点2（传入原图）
4. INLINECODE11 → 卖点3（传入原图）
5. INLINECODE12 → 细节标注图（传入原图）
6. INLINECODE13 → 穿着/使用场景
7. INLINECODE14 → 产品参数表（传入原图）
8. INLINECODE15 → 尺码/规格表
9. INLINECODE16 → 售后保障

关键规则

• - 每张图都要单独调用一次 generate_image，不要试图一次生成多张
• 必须传入用户原图作为 ImagePaths，否则 AI 会画出不一样的商品
• Logo 和活动文字不要写在 generate_image 的 prompt 里（AI 画中文会变形），应该用 PIL 后处理
• 背景不要纯白，要有场景感

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流程

CODEBLOCK0

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Part 1: 商品分析

从用户输入提取：

分析项	来源
商品品类	图片观察 + 描述（上衣/裤子/鞋/配饰/3C/家居/食品...）
核心卖点（2-4个）

描述 + 推断 |
| 目标人群 | 描述 + 推断（儿童/成人/男/女） |
| 商品风格 | 图片观察（潮酷/日系/运动/甜美/简约/商务...） |
| 卖点关键词 | 从描述中提取 2-3 个核心词（如"加绒"、"保暖"） |

Part 2: 风格判断

风格	适用品类	配色方案
简约高端	数码3C、高端家居、护肤品、商务服饰	背景 #fafafa, 文字 #1a1a1a, 点缀 #c9a96e
营销促销

食品零食、日用百货、平价商品 | 背景 #fff, 强调 #e63946, 点缀 #ff6b35 | | 种草生活 | 时尚服饰、美妆、母婴、童装 | 背景 #fdf8f3, 文字 #3d3024, 点缀 #c17a50 | | 科技未来 | 电子产品、智能设备、数码配件 | 背景 #0a0a0a, 文字 #fff, 点缀 #00d4ff |

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Part 3: 轮播图生成（5张）

规范

• - 尺寸：800×800 像素（正方形）
• 5 张：3 张模特/场景图 + 1 张原图场景化 + 1 张商品特写
• 左上角：品牌 Logo
• 前 4 张左侧显示卖点关键词（从描述提取，如"加绒"、"保暖"），半透明背景条+白色文字
• 前 4 张底部：促销活动条
• 背景不要纯白/纯灰，应配合商品风格

Step A: 生成模特/场景图

用 generate_image 生成 3 张图，必须传入用户原图作为 ImagePaths。

⚠️ 根据商品品类决定构图和主体：

品类	主体	构图	Prompt 关键词
上衣（卫衣/T恤/外套）	模特	半身照（头到臀）	INLINECODE19
裤子/裙子

模特 | 下半身 | lower body focus, hip to feet |
| 全身套装/连衣裙 | 模特 | 全身照 | full body shot |
| 鞋子 | 脚部特写 | 特写 | close-up of shoes on feet, ground level angle |
| 帽子/围巾 | 模特 | 头肩特写 | close-up, head and shoulders |
| 数码3C/家居 | 产品 | 场景摆拍 | product in lifestyle setting, styled flat lay |
| 食品 | 产品 | 美食摄影 | food photography, styled plating, appetizing |

⚠️ 背景配合商品风格：

风格	背景场景	Prompt 参考
潮酷/街头	涂鸦墙、砖墙、城市夜景	INLINECODE26, INLINECODE27
日系/文艺

庭院、咖啡店、公园 | cozy cafe interior, park with warm sunlight |
| 运动活力 | 操场、户外阳光 | playground, outdoor bright sunlight |
| 甜美可爱 | 花墙、游乐场 | pink flower wall, pastel balloons |
| 简约高端 | 大理石台面、极简空间 | marble surface, minimal white interior |
| 科技感 | 暗色桌面、霓虹灯 | dark desk setup, neon accent lighting |

Prompt 模板（服饰类）：
CODEBLOCK1

Prompt 模板（非服饰类）：
CODEBLOCK2

3 张分别用不同姿态/角度和背景。

Step B: 叠加 Logo + 活动条 + 卖点关键词

Agent 应按以下优先级自动选择方案：

方案 1（首选）：run_command + Python PIL

先测试环境：
CODEBLOCK3

如果可用，用以下脚本精确叠加中文 Logo、活动条和卖点关键词：

CODEBLOCK4

调用示例：
CODEBLOCK5

⚠️ 执行完成后删除中间产物：
CODEBLOCK6

方案 2（降级）：generate_image 直接生成

如果 run_command 不可用，把模特图传入 generate_image 的 ImagePaths，在 prompt 中描述叠加布局。中文文字可能不完美但可接受。

方案 3（最后备选）：browser_subagent + HTML

用 HTML/CSS 精确渲染后截图。用户会看到浏览器窗口，体验较差，仅作最终兜底。

5 张轮播图内容

1. 1. 模特/场景 正面（背景A）+ Logo + 卖点 + 活动条
2. 模特/场景 侧面（背景B）+ Logo + 卖点 + 活动条
3. 模特/场景 另一角度（背景C）+ Logo + 卖点 + 活动条
4. 商品原图场景化 + Logo + 卖点 + 活动条
5. 商品特写/白底图 + Logo（无活动条、无卖点）

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Part 4: 详情图生成（9张）

编排规划

从以下类型中选择 9 张（根据品类调整）：

优先级	类型	适用品类
★★★ 必选	主图封面	全部
★★☆ 建议

核心卖点图（2-3张） | 全部 |
| ★★☆ 建议 | 细节标注图 | 全部 |
| ★★☆ 建议 | 使用场景/穿着场景 | 服饰/家居/食品 |
| ★★☆ 建议 | 规格参数表 | 全部 |
| ★☆☆ 可选 | 尺码对照表 | 服饰/鞋类 |
| ★☆☆ 可选 | 包装清单 | 3C/家居/礼品 |
| ★☆☆ 可选 | 对比图/竞品优势 | 全部 |
| ★☆☆ 可选 | 搭配推荐 | 服饰 |
| ★★☆ 建议 | 售后保障 | 全部 |

详情图生成方式

用 generate_image 逐张生成。 每张传入用户原图作为 ImagePaths。

Prompt 通用结构：
CODEBLOCK7

9 张详情图 Prompt 模板

⚠️ 以下模板中的 [占位符] 需根据实际商品替换！

1. 主图封面

CODEBLOCK8

2-4. 核心卖点图（每个卖点一张）

CODEBLOCK9

5. 细节标注图

CODEBLOCK10

6. 使用场景/穿着场景

CODEBLOCK11

7. 规格参数表

CODEBLOCK12

8. 尺码/规格对照表（服饰/鞋类）

CODEBLOCK13

⚠️ 尺码范围应根据商品品类自动调整：

• - 童装：110-160
• 成人男装：S/M/L/XL/2XL/3XL
• 成人女装：XS/S/M/L/XL/2XL
• 鞋类：36-45（或对应码）
• 非服饰品类跳过此图，替换为"包装清单"或"对比优势"

9. 售后保障

After-sales guarantee page, 790x1100px.
Title: "售后保障".
4 guarantee icons in 2x2 grid:
  - 正品保证（shield icon）
  - 7天无理由退换（return icon）
  - 极速退款（refund icon）
  - 运费险（shipping icon）
Bottom: "品质之选 · 放心购买".
Style: trustworthy, warm, [风格配色].

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输出规范

文件保存路径

所有生成的图片保存到 /tmp/product-details/：

图片类型	文件名
模特/场景原图	INLINECODE48, model2.png, INLINECODE50
轮播成品图

carousel_01.jpg ~ carousel_05.jpg |
| 详情图 | detail_01.png ~ detail_09.png |
| 用户原图副本 | product.jpg |

展示方式

用 view_file 在对话中直接展示所有图片：

1. 1. 先展示 5 张轮播图
2. 再展示 9 张详情图
3. 最后给出图片清单总结表格

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错误处理

场景	处理方式
INLINECODE57 生成的图片不符合预期	调整 prompt 重新生成，最多重试 2 次
PIL 不可用

自动降级到 generate_image 方案 | | 用户原图分辨率过低 | 提示用户，但仍继续生成 | | generate_image 调用失败 | 跳过该张图，继续生成其余图片，最后告知用户 |

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注意事项

✅ 正确	❌ 错误
INLINECODE59 传入用户原图作为 ImagePaths	不传原图导致商品外观偏差
所有中文文案由 AI 根据商品分析自动生成

要求用户自己写文案 | | 模特/场景图背景有场景感 | 纯白或纯灰背景 | | 直接在对话中输出图片 | 让用户手动去网页导出 | | PIL 首选、generate_image 降级 | 硬依赖某个方案不做兜底 | | 所有图片风格统一 | 每张图风格不一样 | | 根据品类调整构图/尺码/场景 | 所有商品用同一套模板 | | 卖点关键词从描述自动提取 | 遗漏用户描述中的核心卖点 | | tag_text 根据季节自动生成 | 硬编码"秋冬上新" |