sop-ecom-image · v0.4.0 · 2026-10-16 · sha256 32314b813fb2d939
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--- name: sop-ecom-image description: >- 跨境电商商品图生成 Skill,Shopee 巴西站与 Mercado Livre 专精。9 图框架规划、产品身份锁定、 平台规则内置(ML 新规:白底/纯色/实景按类目)、像素级合规校验与自动修复。 当用户要做商品主图、场景图、详情图、白底图、9 张图、图合规检查、换背景、SKU 换色时使用。 中文「做图 / 主图 / 场景图 / 详情图 / 合规检查」同样触发。 NOT for 视频剪辑、纯格式转换、批量压缩。 allowed-tools: - Bash(python *) - Read - Write metadata: version: 0.4.0 category: e-commerce/image-generation license: MIT --- # 04 · Product Image Skill(Shopee BR / Mercado Livre 专精) 把一张产品照 + 一份参数表,变成**一整套符合平台规范、可直接上架**的商品图。 **与 GitHub 上其它电商生图 Skill 的区别**:它们全部面向 Amazon / 淘宝 / 小红书 / TikTok Shop。 本 Skill 专精两个平台 —— **Mercado Livre(规则最特殊:按类目区分背景、首图禁无关文字)** 和 **Shopee 巴西(首图推荐叠字、饱和度高的葡语大字报风格)**,并保留 9 图规划框架。 --- ## 三不红线(先读,不可协商) 1. **不剥离 C2PA / SynthID 等隐形水印标记** 2. **不教唆规避平台 AI 标注**(例如「用 PS 改一下就不用披露 AI 图」) 3. **不造假实拍** —— AI 生成图不得冒充「100% 实拍」 复刻可识别真人的请求 → 拒绝(涉及 right-of-publicity,与水印无关)。 --- ## 产品身份锁定(Product Identity Lock)—— 每次出图前必做 生图最大的事故不是"图不好看",是**产品被画得不像了**(Logo 拼错、颜色跑偏、形状改变)。 所以在任何出图之前,先把产品身份固定下来,并**原样带进每一条 prompt**。 | 字段 | 说明 | 示例 | |---|---|---| | `product_type` | 品类 + 形态 | 充电宝(圆角长方体) | | `shape` | 形状描述,越具体越好 | 圆角矩形机身,四角半径约 8mm | | `color` | **hex 色值**,不用形容词 | 机身 `#1C1C1E`,按键 `#3A3A3C` | | `logo_text` | 产品上的文字,逐字符给出 | `HX-20000`(屏幕显示) | | `materials` | 材质与表面处理 | 磨砂塑料 + 阳极氧化铝片 | | `ports_layout` | 接口/部件位置 | 顶部:USB-C×1 + USB-A×2 | | `must_not_change` | 绝不能变的点 | 屏幕数字、Logo 位置、按键数量 | > **规则**:`must_not_change` 里的每一项,在后续**每一条** prompt 的否定清单里重复出现。 > 这是防止「越画越不像」的唯一有效手段。 --- ## 最小输入 ```text 1. 产品图 1 张(手机随手拍也行,白底/实景都可) 2. 参数表 spec_table(尺寸/容量/材质,来自 03 Listing Agent 的输出) 3. 目标平台:shopee | mercadolivre | amazon 4. 品类(决定 ML 的背景规则,见平台路由表) ``` --- ## 工作流总览 ```text ① 身份锁定 → ② 平台规则路由 → ③ 图序列规划 → ④ 逐图组装 Prompt → ⑤ 出图(三通道任选) → ⑥ 像素级合规校验(--fix 自动修复) → ⑦ 交付 ``` --- ## ① 平台规则路由(读对应规则卡,不要凭记忆) | platform | 规则卡 | 关键差异 | |---|---|---| | `shopee` | [references/platform-shopee.md](references/platform-shopee.md) | 首图**推荐叠字**(PT-BR 大字报)、饱和度高、9 图上限、单图 ≤2MB | | `mercadolivre` | [references/platform-mercadolivre.md](references/platform-mercadolivre.md) | **背景不再强制纯白**(白/纯色/实景按类目),但首图禁促销文字;占比要求最高(~95%) | | `amazon` | [references/platform-amazon.md](references/platform-amazon.md) | 最严:纯白 RGB(255,255,255) 必须 + 主体 ≥85% + 禁一切文字 | **注意**:三个平台对「首图能不能有字」的答案**互相矛盾**,一套图不能直接复用 —— 这正是本 Skill 按平台出规则卡的原因。 --- ## ② 图序列规划 规划走的是本仓库的 **9 图框架**(Shopee 上限 9 张,正好逐格规划)。 每个图位(目的 / 构图 / prompt 骨架 / 平台差异)见 [references/scenarios-9grid.md](references/scenarios-9grid.md)。 ML 没有张数上限(建议 6–8 张),前 5 张按 ML 首图规则执行,其余可用场景图。 --- ## ③ Prompt 组装:五槽位 + 七条铁律 每条出图 prompt 按五个槽位组装: ```text [产品身份] + [场景与构图] + [光影] + [平台技术参数] + [否定清单] ``` 七条铁律(来自一线实战,逐条硬性执行): 1. **颜色用 hex 码**,不用形容词 —— `#1C1C1E`,不写"深灰色" 2. **产品占比必须数字化** —— `product occupies 82% of frame height` 3. **留白必须显式声明** —— `even 9% margin on all sides` 4. **否定清单不能省** —— 且必须包含 `must_not_change` 全部条目 5. **平台预留空间** —— Shopee 首图右上留 12% 给价格角标;ML 首图四边留白 6. **图内文字三层架构** —— 主标语 ≤4 词 / 卖点 ≤7 词 / 角标仅数字(**仅 Shopee**;ML 首图禁) 7. **批量出图优于反复调参** —— 一次出 5 版选 1,不要逐张精修 --- ## ④ 出图通道(三选一,按环境自动降级) | 通道 | 条件 | 用法 | |---|---|---| | **A. Agent 内置生图** | 你所在的 AI 环境自带画图工具 | 直接把组装好的 prompt 交给生图工具 | | **B. OpenAI 兼容 API** | 有 `$IMAGE_API_BASE` + `$IMAGE_API_KEY` | 调 `/v1/images/edits`,参考图走 `image_urls` | | **C. 仅输出 prompt 包** | 什么都没有 | 输出 `prompt.txt` + 在线工具链接,人工粘贴 | **模型路由**(如可用): - 场景图 / 生活图 / 多版本尝试 → 快模型(Flare 类) - 需要保留 Logo / 屏幕文字 / 局部编辑 → 强模型(Sunburst 类) --- ## ⑤ 出图后必须过像素校验(不是"看一眼") ```bash python scripts/check_main_image.py 出图.png --platform mercadolivre python scripts/check_main_image.py 出图.png --platform shopee --fix 修复后.png ``` 脚本会**逐像素**检查:尺寸、正方形、主体占比、背景纯净度/均匀度、文件大小, 失败项会直接列出;`--fix` 能自动修的(白底不纯、留白过多、非正方形)会直接修。 **校验标准来自平台规则卡,不是拍脑袋。** 校验不过的图不许交付。 **自测**:[`tests/`](tests/README.md) 内置 5 张合成夹具(含故意违规项)与预期结果, clone 后跑一遍即可验证脚本是否正常。 --- ## 已知限制 | 限制 | 说明 | |---|---| | **不做实际渲染** | 本 Skill 输出的是「规划 + Prompt + 校验」,画图交给生图模型(通道 A/B/C) | | **图内文字检测不自动** | 有没有违规叠字需要人工确认(OCR 依赖重,暂未内置) | | **ML 类目背景规则会变** | 白底/实景按类目划分,出大目录前先去 ML 卖家中心核对当前类目 | | **平台规则为编写时公开值** | 发布前必须到卖家中心复核 | | **不替代修图** | 复杂的产品瑕疵修图仍需人工 | --- **返回**:[04 模块 README](README.md) · **规则卡**:[Shopee](references/platform-shopee.md) · [Mercado Livre](references/platform-mercadolivre.md) · [9 图场景库](references/scenarios-9grid.md)