ecommerce-visual-design
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。
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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 : $DIR/<模块>_<NN>.png ref_image_path / ref_image_paths :按步骤 3「按需选参考图」——只传本图所需部位的产品图(OpenAI/Gemini 传相关子集 ref_image_paths ;Seedream 传最相关一张 ref_image_path )。 禁止不传 ref task_id=$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_<variant>.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_<variant>.png
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| Field | Description |
|---|---|
| format | Format tag (skill/v1) |
| skill_id | Unique skill ID |
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| version | Version |
| description | Description |
| category | Categories (array) |
| trigger_words | Trigger words |
| tags | Tags |
| source | Source |
| source_url | Source URL (this page) |
| exported_at | Exported at (set per download) |
| system_prompt | System prompt body |
| model_config | Model config: provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | Examples |
| install_guide | Import guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks |
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