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电商主图&详情页诊断助手。给它商品主图、详情页截图、搜索结果截图,或者商品链接,自动分析主图点击率潜力与详情页转化率,从视觉清晰度、信息传达、差异化、信任背书、平台合规等10个维度打分,生成结构化 HTML 可视化诊断报告,包含评级、核心发现和 P0/P1/P2 优先改进行动清单。适用于淘宝、拼多多、抖音电商、京东等平台。触发词:主图诊断、详情页诊断、商品图分析、主图优化、详情页分析、电商图片诊断、帮我看看主图、分析详情页、主图好不好、主图转化率、ecommerce image diagnosis。

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name ecommerce-image-diagnosis description 电商主图&详情页诊断助手。给它商品主图、详情页截图、搜索结果截图,或者商品链接,自动分析主图点击率潜力与详情页转化率,从视觉清晰度、信息传达、差异化、信任背书、平台合规等10个维度打分,生成结构化 HTML 可视化诊断报告,包含评级、核心发现和 P0/P1/P2 优先改进行动清单。适用于淘宝、拼多多、抖音电商、京东等平台。触发词:主图诊断、详情页诊断、商品图分析、主图优化、详情页分析、电商图片诊断、帮我看看主图、分析详情页、主图好不好、主图转化率、ecommerce image diagnosis。 agent_created true 电商主图&详情页诊断 Skill 核心用途 接受以下任意组合素材,输出结构化诊断报告 HTML: 商品主图(1-5张) 详情页截图(可多张,或一组连续截图) 搜索结果截图(主图在搜索列表中的呈现) 商品链接(自动抓取商品信息) 触发条件 用户提供任意以下素材时触发: 上传图片并提到"主图"、"详情页"、"商品图"、"诊断"、"分析"、"优化"等关键词 粘贴电商平台商品链接(淘宝、拼多多、抖音、京东等) 直接询问主图或详情页的问题(如"这个主图怎么样"、"详情页哪里有问题") 诊断框架 诊断框架详见 references/diagnosis_framework.md ,核心包含: 主图10大评分维度(满分100分): 视觉清晰度(20分)— 产品清晰度、背景干净度、色彩对比 信息传达(25分)— 核心卖点可见性、文字简洁度、价值主张 差异化竞争力(20分)— 竞品区分度、特色卖点突出度 信任感建立(20分)— 权威认证、品牌识别、实物还原度 平台合规性(15分)— 无违规文字、无虚假合成、移动端适配 详情页5大评分维度(满分100分): 首屏冲击力(25分)— 前3屏是否抓住核心痛点 信息架构(25分)— 逻辑流畅性、模块化布局、参数可读性 场景化呈现(20分)— 使用场景图质量、用户画像匹配 信任背书(20分)— 用户评价、质检认证、品牌故事 转化促进(10分)— 促销信息清晰度、售后保障说明 工作流程 Step 1: 素材接收与分类 根据用户提供内容判断: 若提供图片:识别图片类型(主图/详情页截图/搜索结果截图) 若提供商品链接:提取商品名、平台、主图URL等基本信息(如可访问) 若素材不足:告知用户可以提供哪些素材,以及哪些素材会使报告更完整 允许部分诊断 :未提供主图则跳过主图维度,未提供详情页则跳过详情页维度。 Step 2: 视觉分析 仔细观察每张图片,按诊断框架逐项分析: 主图分析要点: 产品是否占据画面主要区域(理想:60-80%) 背景是否简洁(纯色/渐变/场景) 文字数量和位置是否合理(不超过3组文字) 是否有核心卖点标注或功能展示 与同类商品相比视觉差异化程度 是否有可见的信任元素(销量、评分、认证) 是否有疑似违规文字(最、第一、最优、极致等) 缩略图模式下产品是否依然清晰 详情页分析要点: 首屏内容类型(品牌Banner / 痛点共鸣 / 效果展示) 整体逻辑顺序是否符合"痛点→卖点→参数→场景→背书→促销" 文字段落vs图片比例 是否有使用场景图 规格参数是否有可视化处理 是否有真实买家好评截图 是否有质检/认证资质展示 移动端文字可读性 搜索结果截图分析: 主图在列表中的视觉跳出率 与周围竞品的对比优势/劣势 Step 3: 评分与填充诊断数据 按框架评分,并为每个维度填充 issues (发现问题)和 suggestions (优化建议)。 用简短、具体的短语描述(5-15字),避免长段落。 示例: issues: ["产品主体占比不足50%", "背景色与产品颜色对比度低"] suggestions: ["扩大产品展示区域至画面70%", "换深色背景突出浅色产品"] Step 4: 生成核心发现与优先行动 核心发现 (3-5条):指出最影响转化的关键问题,每条以具体数据或现象描述。 P0(立即修复) :影响合规性或点击率的硬伤,1-3条。 P1(本周优化) :明显影响转化但可快速改进的问题,2-4条。 P2(下次迭代) :中长期优化方向,2-3条。 Step 5: 生成诊断 JSON 将分析结果整理成以下 JSON 结构(仅包含有诊断数据的部分): { "product_name" : "商品名称" , "platform" : "平台名称" , "product_url" : "链接(可选)" , "diagnosis_date" : "YYYY-MM-DD" , "main_image" : { "score" : 整体主图分( 0 -100 ) , "clarity" : { "score" : 分 , "max" : 20 , "issues" : [ ] , "suggestions" : [ ] } , "info_delivery" : { "score" : 分 , "max" : 25 , "issues" : [ ] , "suggestions" : [ ] } , "differentiation" : { "score" : 分 , "max" : 20 , "issues" : [ ] , "suggestions" : [ ] } , "trust" : { "score" : 分 , "max" : 20 , "issues" : [ ] , "suggestions" : [ ] } , "compliance" : { "score" : 分 , "max" : 15 , "issues" : [ ] , "suggestions" : [ ] } } , "detail_page" : { "score" : 整体详情页分( 0 -100 ) , "first_screen" : { "score" : 分 , "max" : 25 , "issues" : [ ] , "suggestions" : [ ] } , "info_structure" : { "score" : 分 , "max" : 25 , "issues" : [ ] , "suggestions" : [ ] } , "scene" : { "score" : 分 , "max" : 20 , "issues" : [ ] , "suggestions" : [ ] } , "trust_proof" : { "score" : 分 , "max" : 20 , "issues" : [ ] , "suggestions" : [ ] } , "conversion" : { "score" : 分 , "max" : 10 , "issues" : [ ] , "suggestions" : [ ] } } , "search_competition" : { "visual_standout" : "强/中等/弱" , "thumbnail_clarity" : "优/良好/一般/差" , "title_image_coherence" : "强/一般/弱" , "notes" : "补充说明" } , "overall_grade" : "S/A/B/C/D" , "overall_score" : 综合分 , "key_findings" : [ "发现1" , "发现2" , "发现3" ] , "priority_actions" : { "P0" : [ "行动1" , "行动2" ] , "P1" : [ "行动1" , "行动2" , "行动3" ] , "P2" : [ "行动1" , "行动2" ] } } 整体分计算:若同时有主图和详情页, overall_score = round(main_image.score * 0.45 + detail_page.score * 0.55) ; 若只有主图, overall_score = main_image.score ;若只有详情页, overall_score = detail_page.score 。 overall_grade 按如下规则判定: 85-100 → S;70-84 → A;55-69 → B;40-54 → C;<40 → D Step 6: 调用脚本生成 HTML 报告 将 Step 5 的 JSON 写入临时文件,调用生成脚本: # 写入 JSON python_path= "C:\Users\PC\.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe" script_path= "{baseDir}/scripts/generate_report.py" json_file= "<工作目录>/diagnosis_temp.json" output_file= "<工作目录>/电商诊断报告_<商品名>.html" # 运行脚本 " $python_path " " $script_path " " $json_file " " $output_file " 其中 {baseDir} 是本 Skill 所在目录: ~/.workbuddy/skills/ecommerce-image-diagnosis 输出路径使用当前会话工作目录( C:\Users\PC\WorkBuddy\当前session目录\ )。 Step 7: 呈现报告 调用 present_files 展示生成的 HTML 文件,同时在文字回复中给出: 一句话总结(评级 + 核心问题) P0 优先行动列表 素材不足时的处理策略 素材情况 处理方式 只有主图 仅诊断主图,详情页维度跳过 只有详情页截图 仅诊断详情页,主图维度跳过 只有商品链接 提取商品名称和平台,尝试获取主图,无法获取时告知用户 只有搜索截图 诊断搜索竞争力,其余维度标注"素材缺失" 无任何素材 引导用户上传图片或粘贴链接 注意事项 评分保持客观公正,有问题明说,避免过度宽松或过度严苛 issues 和 suggestions 使用短语(5-15字),不写长段落 P0 问题必须是真实硬伤,不能为凑数而强行列出 若为抖音平台,额外关注:封面图在竖版短视频feed流中的表现 若为拼多多平台,额外关注:主图是否有明显的低价促销感知 若商品URL为天猫/淘宝,额外关注:主图视频+多图轮播策略 参考资源 references/diagnosis_framework.md — 完整诊断框架和评分标准 scripts/generate_report.py — HTML 诊断报告生成脚本
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