--- name: ecommerce-visual-design version: 1.0.0 category: 生活与工具 trigger_words: tags: platform: coze source: DeepseekModel source_url: https://deepseekmodel.com/skill?id=anbanai-anbanwriter-claudecode-skills-ecommerce-visual-design-skill-md --- name ecommerce-visual-design description 电商视觉设计与生成——商业转化导向的视觉工艺，按已选模块规划并生成主图/详情/封面/分享/SKU，保证产品跨图一致。受众=买家，目标=点击→转化→降退货。当电商出图流程需要图片规划或生成时使用。 电商视觉设计与生成 受众与目标 服务于 点击与下单 的商业转化视觉—— 不是种草情绪共鸣，也不是线稿保真 。每张图都要回答「它让买家更想点击/下单了吗」。 硬性纪律（违反视为流程失败） 禁止跳过 asset-plan.md 直接调 generate_image 禁止生成未在 selected_modules 中的模块 ——未选模块不出现在 asset-plan.md、不调 generate_image、不进 manifest 每张电商图必须带上它描绘部位的相关产品参考 ——按「产品图清单」的 subject 选相关产品图作 ref， 禁止任何「纯文生图不传 ref」的电商图 （那是种草笔记的反雷同逻辑，对电商是错的：产品必须来自真实参考，不得凭文本臆造）。多参考 provider（OpenAI/Gemini）传相关子集 ≤16；Seedream 单参考传其中最相关一张 prompt 必须点名保真 ——明确写出「本图{部位}必须与【产品图清单】第 N 张完全保持一致——{该图可见特征}不得偏差」，禁止泛泛「保留产品」（详见步骤 3） 每次调用 generate_image 后必须把实际 prompt + provider + model + size + output_path + ref_image_path + revised_prompt 追加到 $DIR/image-prompts.md 一致性关键模块的每张图必须 verify_with_vision=true ，自检结果写入 $DIR/best-refs.md 与 manifest 图内文字语言必须与用户语言一致 （中文场景用简体中文），文字用全角引号「」包裹；禁止英文/拼音/乱码/伪词 MCP 工具 MCP 工具 用途 generate_image(project_id, prompt, image_type, output_path, size, ref_image_path, ref_image_paths, task_id, image_model_key, verify_with_vision, verification_prompt) 生成单张电商素材（ 按本图所需部位只传相关产品图 ：OpenAI/Gemini ref_image_paths ≤16；Seedream 单张 ref_image_path ） analyze_image(project_id, file_path|image_url, prompt) 视觉自检 / 锚点评估 compress_image(file_path) 大图压缩 generate_image 的参考图按本图所需部位 按需选择 （查 $DIR/product-bible.md 「产品图清单」的 subject）：OpenAI/Gemini 传相关产品图子集 ref_image_paths （≤16）；Seedream 仅 ref_image_path 单张（传最相关一张）。 每张电商图必带相关产品 ref ，搭配「点名保真 prompt + 视觉自检」兜底。多参考保真首选 openai-gpt-image （gpt-image-2）。 输入 $DIR/product-bible.md （产品档案 + $ANCHOR_REF 锚点） $DIR/copywriting.md （排序卖点 + 各模块文案） 项目画像（已解析 image_model{provider,model,key} + 风格） 任务选项： selected_modules 、 target_platform 、 visual_style 、语言、各模块数量（图像模型已在建任务时选定，经 image_model 读取） 步骤 1：确定视觉风格基线 $STYLE 项目有参考图/风格描述 → 用之。 否则按 品类 × 平台 × 受众 动态设计 $STYLE （配色/版式/字体/质感/信息密度），写入 $DIR/asset-plan.md 的「视觉风格基线」。 $STYLE 由主图①确立，后续图共享。 电商视觉语言要素 ： 卖点可视化 ：把抽象卖点转成可视符号（如「长续航」→ 电量条/时钟图标；「轻」→ 羽毛/手持比例）。 促销/价格视觉钩子 ：角标/价格牌/赠品标，真实且合规。 信息层级 ：主体最大 → 卖点次之 → 钩子醒目，服务「先看什么→再看什么→点击/下单」。 商业品质感 ：专业打光、材质质感、留白、栅格对齐。 移动端首屏可读 ：主图①与详情首节在手机首屏即传达核心卖点。 步骤 2：产出 asset-plan.md（仅含已选模块） 按模块逐张规划。每张含： 用途 / 尺寸 / 视觉主体 / 必须出现的卖点文字 / 禁用元素 / 所需产品图=[第N张(subject), ...]（查「产品图清单」，精确到序号）/ 验收标准 。 尺寸规范 （按 target_platform ，详见 ecommerce-platform-specs ）： 主图： 1:1:2K （淘宝天猫/京东 800² 可放大） 详情页： 3:4:2K （750-790 宽移动优先） 封面 banner： 16:9:2K 或 3:4:2K 分享图： 1:1:2K 或 3:4:2K （按平台） SKU： 1:1:2K 各模块设计规范见： 主图 → references/main-image.md 详情页 → references/detail-page.md 封面 banner → references/cover-banner.md 分享图 → references/share-image.md 设计方法论（字体/色彩/构图/信息层级/移动端，达到高级设计师水平） → references/design-principles.md ：设定 $STYLE 与逐张构图时按需加载，把设计原则翻译成 prompt 的具体字号/字色/构图描述。 类目×平台差异 （服饰/3C/食品/美妆/家居）见 ecommerce-platform-specs/references/category-specs.md 。 asset-plan.md 必须在「计划图片数量」字段写入实际总张数 （按已选模块求和），机械闸门按此校验。 步骤 3：按需选参考图 + 点名保真策略 读项目画像已解析的 image_model{provider,model,key} （建任务时由用户 image_model_key 选定， 整任务单一模型，不做 per-module 自动切换 ）。 核心原则（电商独有，与种草笔记的反雷同逻辑刻意相反） ：每张电商图都描绘某个产品部位（茶汤/干茶/叶底/包装…）， 只传该部位对应的那几张产品图作参考 ，并在 prompt 里点名「与第 N 张完全一致」。禁止任何「纯文生图不传 ref」的电商图——产品必须来自真实参考，不得凭文本臆造。 产品档案前缀块 ：每个 prompt 以 【产品档案·必须严格遵守】{产品档案的「一致性锁定项」：品牌 logo 文字与颜色 / 主色 HEX / 形状轮廓 / 包装可见文字} 开头。 锚点优先 ：先生成主图①（点击主图），确立色系/版式/字体基准。 按需选参考图 （查 $DIR/product-bible.md 「产品图清单」的 subject + 序号）： asset-plan 每张图已声明 所需产品图=[第N张(subject), ...] 。 OpenAI / Gemini （ provider ∈ openai / gemini / google ）：把所需产品图作 ref_image_paths 传给 generate_image （≤16），服务端合并为多图编辑请求。例：茶汤特写图只传「第2张(茶汤)」；冲泡场景图传「第2张(茶汤)+第1张(包装)」。 火山 Seedream （ provider ∈ volcengine / volc / seedream ）：仅单张 ref_image_path ——传所需产品图里 最相关的一张 （茶汤图传茶汤那张，叶底图传叶底那张）。不再用「纯文生图规避雷同」。 同 subject 多张时按清单序号精确到具体图。 点名保真 prompt （产品档案前缀块之后追加）： 【产品保真·必须严格遵守】本图{部位}必须与【产品图清单】第N张（{subject}）完全保持一致——{该图可见特征：汤色/透亮度/形态/包装文字/logo/主色/材质}不得偏差/增删/臆造；仅允许生成场景/构图/光影/道具；参考图未显示的细节不得凭空添加。 多部位图逐部位点名对应序号；单部位图也必须点名序号（「与第 N 张完全一致」）， 禁止泛泛「保留产品」 。 {部位} 取自产品档案「产品图清单」的 subject， 按品类用对应部位词 ：茶类=茶汤/干茶/叶底/包装；服饰=平铺/挂拍/细节/材质/模特；3C=正面/背面/接口/屏幕/配件/参数表；美妆=瓶身/膏体/质地/上脸/成分表；食品=成品/原料/包装正反/保质期标识；家居=整体/细节/使用场景（详见 product-analysis skill 的品类 subject 词表）。 视觉自检循环 ：一致性关键模块每张 verify_with_vision=true ，verification_prompt 对照该序号原图 核对该部位是否一致（见步骤 5）。FAIL → 走下方「 包装文字漂移兜底 」升级， 最多 3 轮 ；仍不达标标 needs_reference 并在 manifest 披露。 诚实标注 ：多参考 + 点名保真能把产品做到高度一致，但仍非像素级 100% 还原（复杂包装文字/长成分表可能漂移）。OpenAI/Gemini 多参考保真最好；nano-banana（Gemini 2.5 Flash Image）更强但需配 key。差异作为风险记录。 包装文字漂移兜底 （复杂包装文字/长成分表是保真难点，逐级升级）： 第 1 轮 FAIL → 自检结果里的 missing_entities /漂移项 识别是哪些具体文字/标记漂移 （logo 文字、品名、规格、成分关键词）。 第 2 轮重生成 → prompt 追加「 以下文字必须原样保留，不得增删改、不得拼写偏差 ：『<从产品档案逐字转录的关键包装文字，≤12 字/条>』」+ 把图内文字 收紧到 ≤12 字 减少出错面 + 用全角「」包裹。 第 3 轮仍漂移 → 标 needs_reference ，在 manifest 披露漂移项，并给出 后期合成建议 （把产品原图主体抠出合成到生成场景上，或文字层后期叠加）。 诚实声明 ：AI 生成无法保证像素级包装文字还原；复杂文字以「产品档案原样转录 + 后期合成」为最终保真手段，不向用户承诺 100% 文字还原。 步骤 4：图片生成 按 asset-plan.md 逐张生成。 主图①先行 确立基准。 每张 generate_image 调用： project_id=$PROJECT_ID prompt = 产品档案前缀块 + 点名保真块（本图{部位}与【产品图清单】第 N 张完全一致） + 本张视觉描述（视觉主体/场景/构图/打光）+ 必须出现的卖点文字（用「」包裹）+ $STYLE 风格延续块 + 禁用元素 image_type ：主图/封面/分享/SKU 用 "cover" 配置，详情图用 "content" 配置（按项目 image API 配置；默认 cover 用更高质量） size ：按 asset-plan output_path ： $DIR/<模块>_.png ref_image_path / ref_image_paths ：按步骤 3「按需选参考图」——只传本图所需部位的产品图（OpenAI/Gemini 传相关子集 ref_image_paths ；Seedream 传最相关一张 ref_image_path ）。 禁止不传 ref task_id=$TASK_ID verify_with_vision ：一致性关键模块 true verification_prompt ：见步骤 5 Prompt 备份 ：每次调用后把实际 prompt/provider/model/size/output_path/ref_image_path/revised_prompt 追加 $DIR/image-prompts.md 。 失败处理 ：单图失败重试一次仍失败则跳过并在 manifest 标注；主图①失败重试两次仍失败则 停止并请求用户协助 （主图是 CTR 之战，不可缺）。重试必须覆盖同一 output_path，禁止新增 _v2 候选文件；归档前清理目录，仅保留 asset-plan 列出的文件。 步骤 5：视觉自检（电商专属维度） 一致性关键模块的 verification_prompt 由产品档案派生，要求模型返回 JSON {all_entities_present, missing_entities, relevance_score, overall_pass, has_forbidden_content, forbidden_notes} ： 你是电商视觉质检员。检查这张电商素材图是否满足： 1. 产品一致性（**对照本图所用参考图【产品图清单】第 N 张**）：该部位（{subject}）的色泽/形态/包装文字/logo/主色/材质是否与第 N 张完全一致？有无臆造、漂移、多出或漏掉的品牌标记/文字？（把生成图与第 N 张原图逐项比对） 2. 卖点文字：要求出现的卖点文字「{本张必须出现文字}」是否清晰可读、无错别字/乱码/英文（中文场景）？ 3. 信息层级：主体是否突出、卖点是否在合理层级？ 4. 合规：是否含极限词/违禁词/虚假承诺？ 返回严格 JSON：{all_entities_present, missing_entities, relevance_score(high/medium/low), overall_pass(bool), has_forbidden_content(bool), forbidden_notes} 自检结果写入 $DIR/best-refs.md （逐图：provider/自检 PASS-FAIL/重试轮次/needs_reference）。 步骤 6：模块内一致性复查 同模块多张图生成后，复查视觉风格一致（同色系/版式/字体/信息密度）与卖点不重复堆砌。不一致则按 $STYLE 块重生成偏离的那张。 步骤 7：SKU 变体保真策略（若已选 sku_images） SKU 变体图要求「 同一版式、同一打光、仅变体属性不同 」，是保真与差异化的平衡： 版式一致 ：所有变体共享 $STYLE （同构图/背景/打光/字体/版式），仅颜色/款式/规格属性不同——让买家一眼看出是「同一系列的不同选项」。 色准控制 ：色彩变体（多色服饰/美妆色号） 用产品图原图色作锚 ，prompt 点名「色号/色名与第 N 张（{variant}）完全一致」， verify_with_vision 对照原图核色；不得臆造色卡外的颜色。 避免雷同 ：同构图变体换道具/角度微调（如不同色款的摆位/搭配道具略有差异），避免多张像复制粘贴；但版式骨架不变。 点名保真 ：每个变体点名其对应的产品图序号（「与第 N 张（{variant}色）完全一致」）， 禁止纯文生图臆造变体 。 命名 ： sku_.png ，variant 名来自产品档案或用户指定。 常见失败与修复 问题 原因 修复 产品跨图不一致 / 与原图不符 漏传或错传相关部位 ref / 点名保真弱 按所需部位只传相关产品图（步骤 3）+ 强化点名保真「与第 N 张完全一致」+ 自检对照第 N 张原图重生成 多张场景图雷同 多图复用同一张参考 按需选不同部位 ref（茶汤图传茶汤、叶底图传叶底，天然差异化）；确需同张时改用多参考 provider（OpenAI/Gemini） 图内文字乱码/英文 语言约束弱 文字用「」包裹 + 末尾独立「禁止英文/拼音/乱码」段 + 缩短到 ≤12 字 卖点未可视 prompt 只描述产品没描述卖点符号 把卖点转成可视符号写进 prompt（见 $STYLE 卖点可视化） 主图①无冲击 缺钩子/层级混乱 按 main-image.md 的 CTR 模板重做：主体最大→卖点→钩子；信息层级用 design-principles 的 5 变量实现 详情节无叙事 章节乱序 按 detail-page.md 黄金结构重排 包装文字/成分表漂移 复杂文字生成易错 走「包装文字漂移兜底」：识别漂移文字→逐字转录「以下文字原样保留」+ 收紧 ≤12 字→仍漂移标 needs_reference + 后期合成建议 SKU 变体色偏/雷同 色彩臆造 / 同构图复制粘贴 用产品图原图色作锚点名色号 + 变体换道具/角度微调但版式骨架不变（见步骤 7） 首图非白底违规 未遵循平台白底规则 按平台（淘宝天猫/京东白底强制）重做①：白底为主、主体居中、无牛皮癣；纯白与压体积后期完成 平台尺寸/比例不符 用错 ratio 按 platforms.md 该平台的投放像素/比例/数量重选 size 极限词 文案带禁用词 删除/改写，重生成相关图 产出 $DIR/asset-plan.md （仅含已选模块的计划） $DIR/image-prompts.md （全部 prompt 备份） $DIR/best-refs.md （逐图 provider/自检/重试/needs_reference） 各模块图片： main_01..05.png 、 detail_01..NN.png 、 cover_01..NN.png 、 share_01..NN.png 、 sku_.png