---
name: linkpix-sales-script
description: 根据商品卖点自动生成带货文案与视频脚本，支持口播、种草、测评、剧情等风格；也能从对标爆款视频反推脚本。当用户要求写带货脚本、口播文案、种草文案、视频脚本、拆解爆款脚本时必须触发。关键词：LinkPix、qhkit、带货脚本、口播文案、种草文案、测评脚本、剧情脚本、视频文案、脚本生成、爆款脚本、对标拆解。
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"]}]}}
---

# AI电商带货脚本生成器 | LinkPix

两条路线出脚本：从商品出发用 `qhkit storyboard script`（同步秒回脚本全文）；从对标爆款出发用 `qhkit video-inspire`（链接反推脚本）。

## 何时触发

- 「给这个商品写条带货脚本/口播文案」
- 「照这条爆款视频扒个脚本」（→ video-inspire）

## 使用配方

```bash
# 路线一：从商品出发（同步返回脚本全文，无需轮询）
qhkit storyboard script '{"uploadedImages":["./商品图.jpg"],"productName":"保温杯","pointDescription":"316不锈钢·24h保温·口播风格·突出通勤场景"}'
# 路线二：从对标爆款出发（resourceUrl 只收 http(s) 分享链接）
qhkit video-inspire generate '{"resourceUrl":"https://v.douyin.com/xxxx/"}'
qhkit video-inspire status   '{"inspireTaskId":276}'   # 成功返回 videoScript
```

- 脚本风格（口播/种草/测评/剧情）和目标平台写进 `pointDescription`，产出更对味。
- 拿到脚本后的常见续接：喂给「AI电商带货视频生成器 | LinkPix」直接成片，或走「AI视频分镜生成器 | LinkPix」出分镜图。
- 交付时把脚本全文完整贴进回复，不要只给摘要。

## 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"`），把下面的引导文案发给用户，拿到密钥后执行 `qhkit config set --token <密钥> --env prod`（或设环境变量 `QHKIT_TOKEN`）：
   > 1. 打开 https://www.iqinghu.com 注册/登录
   > 2. 进入控制台 → 工作台的 APIKeys 页面：https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys
   > 3. 点「创建/复制」生成密钥，生成后将 API 密钥发我
   >
   > 图文获取密钥教程：https://xcnzsfe4uxrw.feishu.cn/wiki/KJ0Ywsyw8iAXmRkz5l4cddDbn6g
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）；命令返回 `{"ok":false,"stage":"runtime","message":"未知命令：…"}`（本机 qhkit 太老、还没有这个命令——注意它 `stage` 是 `runtime` 不是 `version`，走不到版本门禁，别当成用法错误）；stderr 提示有新版本；报「模式在线上已下架或配置变更，请升级 qhkit」。（`image`/`video` 的模型清单 0.12.0 起实时读取，线上新增模型不需要升级 CLI。）

```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。
- **图片体积上限 10MB**：3–10MB 的本地图 CLI 上传后自动追加 COS 缩略参数（2048px 内等比缩小、只缩不放），stderr 那行提示**不是错误**；外站大图 URL 建议先下载到本地再以路径传入，好让 CLI 走这条防线。
- **超过 10MB 被拦下时不要把问题抛回用户，你（智能体）就地压缩后重试**（2048px 内等比缩小、只缩不放、输出 jpg，压完把新文件路径传回原命令重试一次）：优先 Python —— `python -c "from PIL import Image, ImageOps; im=ImageOps.exif_transpose(Image.open('原图')); im.thumbnail((2048,2048)); im.convert('RGB').save('压缩后.jpg', quality=85)"`（缺 Pillow 先 `pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`）；没有 Python 就用 Node —— `npx --yes sharp-cli -i 原图 -o 压缩后.jpg resize 2048`（官方源慢时加 `--registry=https://registry.npmmirror.com`）。两条都失败才请用户换 10MB 以内的图，不要反复重试。
- 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`。
- **`image` / `video` 的模型清单是实时的**（0.12.0 起直接读线上目录，新增/下架/调价自动跟随，无需升级 CLI），且**均无默认模型**——`modelLabel` 必填，缺失会报错并列出当前可选项。当次会话第一次选模型前先跑 `options` 查 `modelLabel`/`models` 拿当前清单，不要凭记忆或本文档的快照直接报模型名。拉不到目录（断网/密钥问题）时命令会明确报错，按提示引导用户检查配置。

## 轮询与交付

- **提交前确认（硬规则）**：`storyboard script` 与 `video-inspire generate` 都会创建任务、消耗积分，发起前必须把本次提交的关键参数一次性列给用户（商品图/卖点描述或爆款链接、语言等），**等用户明确同意后才能执行**。参数全部来自用户原话时也要复述确认一遍（任务提交后不可取消）。只读 action（`status` 等）无需确认。
- `generate` 只提交，返回任务 ID；重复调 `status` 直到成功，间隔 15–30 秒。
- **`video-inspire` 耗时预期**：脚本通常 **1 分钟内**出，轮询 20–30 秒一次即可；**超过 10 分钟仍是 pending，说明后端已判超时失败**，不要继续空等，重新提交一次即可。
- 产物是文本（脚本/图文正文），直接完整贴进回复正文交付，不要只给链接；必须和「生成完成」写在同一轮回复。
- 失败时转述 CLI 的 message，不要重试轰炸。

## 能力边界

- 出成片走视频生成类技能；出分镜图走「AI视频分镜生成器 | LinkPix」。
- `video-inspire` 的产物是脚本文本，不是视频。