linkpix-marketing-assets git:20260908.e0bf7ebA

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name: linkpix-marketing-assets
description: 一站式生成电商营销素材：商品主图、场景图、详情页、促销海报、广告图片与广告视频，覆盖商品包装、活动推广和品牌营销。当用户要求做营销素材、广告素材、推广素材、投放素材、活动素材时必须触发。关键词：LinkPix、qhkit、营销素材、广告素材、推广素材、投放素材、信息流素材、活动素材、素材包、品牌营销、素材量产。
user-invocable: true
homepage: https://www.npmjs.com/package/@iqinghu/qhkit
metadata: {"openclaw":{"emoji":"🧰","requires":{"bins":["qhkit"]},"install":[{"kind":"node","package":"@iqinghu/qhkit","bins":["qhkit"]}]}}
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# AI生成电商营销素材 | 千川投流素材 | 直通车图 | 节日活动图 | LinkPix

营销素材的一站式路由：图类走 `qhkit image`（主图/场景/海报/详情页），视频类走 `qhkit video`。按投放目标把需求拆成素材清单再逐项生成。

## 何时触发

- 「给这个商品准备一套推广素材」「上活动要一批投放素材」
- 需求横跨图片和视频、要打包交付时。

## 使用配方

按用途路由（详细参数见对应命令的 options）：

| 素材 | 命令与模式 |
|---|---|
| 主图/轮播图 | `image` 套图模式 |
| 场景图/氛围图 | `image` 自定义生图 + 参考图 |
| 促销海报 | `image` 自定义生图（文案写进 prompt） |
| 详情页 | `image` 电商详情图模式 |
| 广告视频 | `video`（默认 `全能电商2.0 15秒`） |

```bash
qhkit image generate '{"modelLabel":"套图模式","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"imageCount":6}'
qhkit image generate '{"modelLabel":"电商详情图","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"themeLabel":"海洋蓝"}'
qhkit video generate '{"modelLabel":"全能电商2.0 15秒","prompt":"<商品+卖点>","uploadedImages":["./商品图.jpg"]}'
```

- 「一套素材」的默认配比：主图套图 6 张 + 详情页 1 套 + 广告视频 1 条；先 `estimate` 汇总报价、经用户确认后再批量提交。
- 交付时按素材类型分组展示，全部产物同一轮给齐。

## 环境自举（缺什么装什么，不要因环境缺失放弃任务）

本技能依赖 `qhkit` 命令（npm 包 `@iqinghu/qhkit`），可完全独立安装。按顺序检测，缺失就地补齐：

1. **有 qhkit 吗？** `qhkit config show` 能跑通即就绪，跳到第 4 步。
2. **没有 qhkit 但有 node/npm**（OpenClaw/Hermes 机器部署流程保证自带 Node 22+）→ 全局安装（推荐）：

   ```bash
   npm i -g @iqinghu/qhkit
   ```

   默认走 npm 官方源；官方源访问慢或超时（国内网络常见）时，再加镜像参数 `--registry=https://registry.npmmirror.com`（阿里维护的 npm 官方镜像，仅作网络兜底）。仅当全局安装因权限失败且无法提权时，才退而用 `npx @iqinghu/qhkit <命令> ...`（npx 必须写包全名）。
3. **连 node 都没有**（要求 Node ≥ 18）：先装 Node 再回到第 2 步。

   ```bash
   # Linux 二进制安装（装到用户目录，无需 root；先校验官方 SHA256 再解包）：
   cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz
   cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz$' | sha256sum -c -
   mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib"
   export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"
   ```

   校验行输出 `OK` 才继续；校验失败就删掉重下，**绝不解包未通过校验的文件**。nodejs.org 访问不通时，把两个下载 URL 的前缀 `https://nodejs.org/dist` 整体换成镜像 `https://registry.npmmirror.com/-/binary/node`（目录结构相同，SHASUMS256.txt 也有镜像，校验步骤不变）。`export PATH` 只对当前 shell 生效，跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行（或追加进 `~/.bashrc`）。macOS 用 `brew install node`；Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 `x64` 换成 `arm64`。
4. **密钥**：无密钥时（命令返回 `stage:"config"`），执行 `qhkit config set --token <密钥> --env prod`（密钥让用户打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417527636 注册/登录后，从 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys 获取），或设环境变量 `QHKIT_TOKEN`。
5. **自检**：`qhkit config show` 输出脱敏配置即全部就绪。

**升级**：出现以下任一信号，先升级再重试原命令——命令返回 `{"ok":false,"stage":"version",...}`（版本门禁，message 里就是升级命令，照做即可）；stderr 提示有新版本；`options` 返回 `catalogNotice` 且用户恰好要用那个新模型；报「模式在线上已下架或配置变更，请升级 qhkit」。

```bash
npm i -g @iqinghu/qhkit@latest
```

官方源慢或超时时同样加 `--registry=https://registry.npmmirror.com`。

安装/配置失败时把具体报错告诉用户（常见：无写权限 → 提示用户提权或改用 npx；无网络 → 让用户处理网络）。

## 调用契约

- 形式：`qhkit <命令> <action> '<json>'`，或 `qhkit <命令> <action> @params.json`（参数写进文件，避免 shell 转义问题，推荐）。
- stdout 恒为一行 JSON；失败为 `{"ok":false,"stage":"...","message":"..."}` 且退出码 1，把 message 原样转告用户。stderr 可能出现提示行，不是错误。
- 图片/视频参数直接填本地文件路径（CLI 自动上传换取 URL），素材已在公网时填 http(s) URL 也可。
- 标签类参数（`modelLabel`、`sizePreset`、`themeLabel` 等）必须与 `options` 返回的候选值逐字一致，不要自造或翻译；拿不准先调 `options`。

## 报价、轮询与交付

- **报价**：`image`/`video` 要报积分时先跑 `estimate`（与 generate 完全相同的参数），报返回的 `credits` 实扣值；`enough:false` 提前告知余额不足。
- **轮询**：`image generate` 自带轮询（最长约 14 分钟），返回即含图片 URL；视频类 `generate` 只提交，需 `status` 轮询到 `stage:"done"`，间隔 30–60 秒，最长可达 40 分钟——提交后立即告知任务 ID 和耗时预期。
- **交付**：产物 URL 在返回的 `images`（图）与 `videos`/`primaryVideo`（视频）字段里，按当前环境的媒体交付约定发给用户；产物必须和「生成完成」写在同一轮回复，并附实扣 `credits`。
- **失败**：转述 CLI 的 message，不要重试轰炸。

## 能力边界

- 单一素材类型有更聚焦的专项 LinkPix 技能（主图套图/详情图/促销海报/带货视频等），单项需求优先用专项技能。
- POD 定制素材走「AI生成电商pod素材 | 印花提取 | 印花贴合 | 印花裂变 | LinkPix」。