linkfox-aigc-imagegen-cloth

name linkfox-aigc-imagegen-cloth description 服饰图生成（模特/服装类）。支持单张或套图：白底图（隐形模特）、模特图、种草图、卖点图、A+图、尺码图。单张单类型直接出图；多张多类型自动编排规划。用户上传模特图或服饰图（上装/下装/连衣裙/外套/鞋帽等）并说"做套图""做模特图""做种草图""做卖点图""做A+图""做尺码图""做服饰白底图"时触发。纯图片编辑操作走 linkfox-aigc-imagegen。 服饰图生成 统一入口：服饰 / 模特类商品（上装、下装、连衣裙、外套、鞋帽等）的全类型电商出图能力。单张直出 & 套图编排都从这一个 skill 进入。 入口路由 条件 路径 操作 只要一张特定类型的图（如"做一张模特图"） 单张直出 确定 type → Read 对应 references/types/<type>.md → 执行共享流水线 要多张 / 多类型 / 套图（如"做一套图""出5张图"） 套图编排 Read references/runtime/00-index.md → 按步 Read 01-plan / 02-confirm → 调 scripts/run_collection_pipeline.py 三阶段 （plan / dispatch / summary，agent 顺序发 3 个 Bash；dispatch 在 skill 层用 ThreadPoolExecutor 并发跑 scripts/run_one_task.py ，agent 自己 不 并发； 禁止 Read maintainer/collection/ 或套图阶段 Read types/*.md ） 类型路由表 type 名称 与卖点关联 是否有画面描述 默认比例 支线 是否走 textgen 详情 reference WHITE_BG 白底图（隐形模特） 否 否 1:1 ①静态直出 否 references/types/white-bg.md MODEL_IMAGE 模特图 否 是 1:1 ②占位符直出 否 references/types/model-image.md SCENE 种草图 是 是 1:1 ③textgen 改写 是 references/types/scene.md SELLING_POINT 卖点图 是 是 1:1 ③textgen 改写 是 references/types/selling-point.md PREMIUM_APLUS 高级A+图 是 是 1464:600 ③textgen 改写 是 references/types/aplus.md STANDARD_APLUS 普通A+图 是 是 970:600 ③textgen 改写 是 references/types/aplus.md PHONE_APLUS 手机A+图 是 是 600:450 ③textgen 改写 是 references/types/aplus.md SIZE 尺码图 否 是 1:1 两阶段：①阶段1=③textgen 前置分析 + ②阶段2=占位符直出 阶段1是/阶段2否 references/types/size.md 确定 type 后， 必须 Read 对应的 type reference 文件获取该类型走哪条支线、步骤 2 差异逻辑和运行时模板来源， 禁止跳过 。 不适用 非服饰类实物商品（美妆、数码、家居、食品等）→ 走 linkfox-aigc-imagegen-product 系列。 纯图片编辑操作（换背景、去水印、换角度等已有明确创意方向的操作）→ 走 linkfox-aigc-imagegen 。 已有模特图换姿势 / 换动作裂变（模特裂变）→ 不在本范围（业务方上游构造 posePrompt，不读字典）。 纯文字生成 → linkfox-aigc-textgen 。 视频生成 → linkfox-aigc-videogen 。 共享流水线 所有类型都走同一条 3 步流水线（尺码图为两阶段，见下），步骤 2 的差异由各 type reference 指定走哪条支线。 三条支线（步骤 2 的差异本质） 支线 机制 是否填占位符 是否调 textgen 是否过敏感词 适用类型 ① 静态直出 用 scripts/build_imagegen_prompt.py --type WHITE_BG 从 white-bg.md 动态提取静态正文作为最终 prompt 否 否 否 WHITE_BG ② 占位符直出 模板填占位符后直接出图（用 scripts/build_imagegen_prompt.py ） 是 否 MODEL_IMAGE 否 / SIZE 阶段2 末尾追加规避指令 MODEL_IMAGE、SIZE 阶段2 ③ textgen 改写 模板填占位符 → linkfox-aigc-textgen 改写出最终 prompt（用 scripts/build_textgen_params.py ） 是 是 SCENE 否 / 卖点·A+ 是 / SIZE 阶段1 否 SCENE、SELLING_POINT、*_APLUS、SIZE 阶段1 步骤 1：校验图片 URL 可访问性（所有类型通用） 输入 ： imageUrls 空数组护栏（强制） ：若 imageUrls 为空数组 / 缺失 / 全部无效， 立即停止 ，不得带空图调下游。优先从上下文（用户本轮/历史上传的原始图片路径）补齐；仍无法补齐时如实向用户报错并请求重新上传， 禁止 带空 imageUrls 继续执行。 操作 ：逐项检查 imageUrls 中的值（保持原顺序）：已是公开 URL（http/https 开头）→ 直接透传；本地文件路径（非 http/https）→ 调 linkfox-file-upload 上传获得公开 URL 后替换。 输出 ： imageUrls （全部为公开可访问的 HTTPS URL） 步骤 2：构造最终 prompt（差异部分见各 type reference） 各类型的步骤 2 逻辑不同（走哪条支线、用哪个模型、是否做敏感词规避等），详见已 Read 的 references/types/<type>.md 。 ①静态直出支线约束（WHITE_BG） ：用 scripts/build_imagegen_prompt.py --type WHITE_BG 构建 imagegen 参数文件，脚本会自动从 references/types/white-bg.md 的 text 代码块提取白底图静态正文作为最终 prompt。正文较长，一律交脚本读取， 不要手动复制或经 shell 变量传递 。 ②占位符直出支线约束（MODEL_IMAGE、SIZE 阶段2） ：必须使用本 skill 的 scripts/build_imagegen_prompt.py 辅助脚本构建 imagegen 提示词参数文件（脚本自动完成模板读取、占位符填充、null 入参替换、SIZE 阶段2 末尾敏感词规避指令追加）， 禁止 手动用 Write 工具拼接 prompt 或用 shell 变量捕获大文本。SIZE 阶段2 的 analysis_result 用 --analysis-file 注入，避免大文本经 shell。 ③textgen 改写支线约束（SCENE、SELLING_POINT、*_APLUS、SIZE 阶段1） ：必须使用本 skill 的 build_textgen_params.py 辅助脚本构建 textgen 参数文件（脚本自动完成模板读取、占位符填充、模型/thinkingLevel 设置、卖点·A+ 敏感词规避指令追加），然后按 textgen SKILL.md 的 链式调用方式 执行。 套图强制走 pipeline 三阶段 ：套图路径用 scripts/run_collection_pipeline.py 跑 plan / dispatch / summary 三阶段，agent 按顺序发 3 个 Bash；并发由 skill 层 dispatch 用 ThreadPoolExecutor 完成， agent 自己不并发 ： --phase plan 写 image-plan.json / collection-state.json ，stdout 直接打 markdown 表格 + 1 行 status JSON（含 specs[] / run_one_task_script / state_file / total ） 用户确认后，agent 只发 1 个 dispatch Bash： python <本skill根>/scripts/run_collection_pipeline.py --phase dispatch --state <state_file> ；dispatch 内部用 ThreadPoolExecutor 并发跑 run_one_task.py --index 1..N ，每个子任务落 task-result-<id>.json 片段；dispatch 自身 stdout 不 emit Saved full response ，仅末尾 1 行 {"status":"dispatch_complete",...} 供 agent 内部解析（这条 Bash 不渲染图，是正常的） --phase summary --state <state_file> 读片段 → stdout 打末尾 markdown 明细（ 每张成功图自带 ![label](abs_path) 内联引用 ，前端 markdown 渲染器据此渲染整组图）+ 1 行 status JSON；product variant 同时写 collection-asset-manifest.json 禁止 Agent 在对话中手工完成 S1 推理或 Read S0~S3 全文； 禁止 用户确认后自己拆 N 个 Bash 跑 run_one_task.py （旧协议；现在并发已在 skill 层完成，自己并发只会重复出图）； 禁止 转发 summary markdown 时把 ![]() 行剥掉（整组图就靠这些行渲染）； 禁止 在 summary 之外另贴 Saved full response: [...] （与 markdown ![]() 双重渲染）。下方 bash 单步链路 仅适用于单张直出 。 路径铁律 ：本链路横跨两个 skill 目录（构参脚本属本 skill，生文与注参脚本属 linkfox-aigc-textgen ），当前工作目录不固定， 所有脚本一律用绝对路径调用，不要用裸 scripts/... 相对路径 （相对路径会指向错误目录导致执行失败）。其中 <本skill根目录> = 本 SKILL.md 所在目录的绝对路径； <textgen根目录> 通过 skill:linkfox-aigc-textgen 解析其 SKILL.md 所在目录的绝对路径取得。 构参（本 skill）： python <本skill根目录>/scripts/build_textgen_params.py --type <TYPE> ... --out <textgen_params.json> 生文（textgen skill）： PROMPT=$(python <textgen根目录>/scripts/aigc_textgen.py --stdin --content-only < <textgen_params.json>) —— --content-only 输出单行 content 捕获进变量（换行压平为 ⏎ 、下游自动还原的机制见 textgen SKILL.md）。 注参（步骤 3，用 jq 内联）：用 jq 把 $PROMPT 内联拼进下游 imagegen 参数 JSON，再交 linkfox-aigc-imagegen 出图。 PROMPT=$(python <textgen根目录>/scripts/aigc_textgen.py --stdin --content-only < <textgen_params.json>) PARAMS=$(jq -nc --arg p " $PROMPT " --argjson imgs '<步骤1的URL JSON数组>' \ '{prompt:$p, imageUrls:$imgs, provider:"<provider>", outputNum:1, aspectRatio:"<ratio>", resolution:"<resolution>"}' ) # 然后按 linkfox-aigc-imagegen SKILL.md 的调用方式把 $PARAMS 传入出图 禁止 手动用 Write 工具构造 textgen 参数文件（必须经 build_textgen_params.py ）、用 jq -r 抽取原始 content（会重新引入真实换行符破坏拼接）、或直接写 Python 调 API 绕过此链路。 步骤 3：调 linkfox-aigc-imagegen 出图（所有类型通用） 输入 ：步骤 2 的 prompt 、步骤 1 的 imageUrls 、 ratio 、 resolution 、 provider 操作 ： Read skill:linkfox-aigc-imagegen 的 SKILL.md，按其调用方式执行出图脚本 。传入参数： prompt ：步骤 2 产出的最终 prompt imageUrls ：步骤 1 的全部图片 URL provider ：入参指定的模型（默认 BANANA_PRO ） aspectRatio ： ratio 原样透传 resolution ：原样透传 outputNum ： 1 输出 ：图片（ Saved full response: 后的本地路径） 单张直出交付（按类型） ：本 skill 单张直出场景按 references/runtime/03-deliver.md §3.1 走，agent 在 imagegen Bash 完成后必须： 解析 stdout 的 Saved full response: ["..."] 取本地路径（成功时 1 张） 在对话回复正文里 追加 markdown 内联块： - 第 1 张 · <类型中文名> ![ <类型中文名> ]( <abs_path> ) 类型中文名对照 ：SCENE→种草图 / SELLING_POINT→卖点图 / MODEL_IMAGE→模特图 / SIZE→尺码图 / WHITE_BG→白底图 / PREMIUM_APLUS→高级A+图 / STANDARD_APLUS→普通A+图 / PHONE_APLUS→手机A+图 禁止 把 Saved full response: [...] / Saved full response: <json路径> 协议原文复述进对话回复——它是 skill ↔ bridge 内部协议行，复述会让用户看到裸露的 JSON 数组路径（即"协议行裸露"故障）；只读它取路径，不抄字面 禁止 自行 echo 一遍 Saved full response: 字面让 bridge 再渲染——bridge 路径 A 的「任务产出」资源卡是 imagegen Bash stdout 自动触发的，agent 不要手动复制 双重渲染 （markdown 内联图 + bridge「任务产出」资源卡同时呈现）是当前协议下的预期行为，不算故障 失败情形（stdout 是 Saved full response: <data 路径>.json 单文件）按本 SKILL.md「错误处理与失败护栏」如实告知，不追加内联图 中间产物落盘（强制） 所有要跨步骤复用或交付的文件一律落到会话目录 <cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/{data|media}/ （协议见仓库 CLAUDE.md 「输出文件位置」）。 产物类型 目录 获取方式 品牌基因 JSON data/ linkfox-aigc-imagegen-brand-gene-extract 的 save_brand_gene.py 套图规划 image-plan.json data/ S2 确认后 scripts/save_image_plan.py 逐条追加落盘 imageUrls 数组 data/ 步骤 1 校验后 Write 到 $DATADIR/image-urls.json （通常很小） task-result-*.json data/ 每个 run_one_task.py 完成后落盘的任务结果片段，summary phase 读后汇总末尾 markdown 单张构参 JSON（textgen/imagegen 入参） data/ build_textgen_params.py / build_imagegen_prompt.py 的 --out （仅单张直出场景） 结果图 media/ linkfox-aigc-imagegen 脚本自动落盘 DATADIR=$(python <brand-gene根目录>/scripts/save_brand_gene.py --datadir) ；下游 --brand-gene-file 指向 S1 落盘的品牌基因绝对路径。 下游 skill 调用约定 本 skill 依赖下表两个下游 skill， 按文档化方式调用 ：先 Read 对方 SKILL.md 了解其调用方式，单张直出按步骤 2/3 的链式命令、套图按 scripts/run_collection_pipeline.py + scripts/run_one_task.py 编排——两者都按文档以 绝对路径 调用下游官方脚本（这是允许的）。本 skill 自带的 build_textgen_params.py / build_imagegen_prompt.py / run_collection_pipeline.py / run_one_task.py 等是参数构建与编排辅助脚本，可直接运行。脱离上述文档化链路自行拼调用、或直连下游 HTTP API 才是不允许的。 下游 skill 用途 调用时机 linkfox-aigc-imagegen AI 生图 步骤 3（所有类型） linkfox-aigc-textgen 提示词改写 / 前置分析 步骤 2（SCENE、SELLING_POINT、*_APLUS、SIZE 阶段1） 调用方式：Read skill:<skill-name> 的 SKILL.md，按其中的调用方式章节执行。 共享输入参数 以下参数为所有类型通用（类型特有参数见各 type reference）： 参数 类型 默认 说明 imageUrls string[] 必填 服饰参考图 URL。步骤 1 会校验可访问性 ratio string 随类型 图片比例，原样透传给 imagegen 的 aspectRatio resolution string 2K 分辨率，2K / 4K provider string — 生图模型（ BANANA_PRO / GPT_2_IMAGE / BANANA_2 / AIDRAW_EDIT / WAN2_7 ）；未传入时用 AskUserQuestion 让用户从上述 5 个模型中选择 错误处理与失败护栏 linkfox-aigc-imagegen skill 对 业务失败也返回 exit 0 （不是非零退出），所以 不能靠命令退出码判断成败，必须解析 stdout 。 1. 怎么判一次调用成败 成功 ：stdout 含 Saved full response: ["xxx.png", ...] （JSON 数组路径）→ 图片已落盘 media/，取路径展示。 失败 ：stdout 含 Saved full response: xxx.json （单个 JSON 文件路径，非数组）→ 无图片产物，需读该 JSON 查看错误详情（ errcode / errmsg / error ）。 2. 失败怎么处理（按类型分流） 失败类型 判断依据 处理 参数非法 errmsg / errorMsg 指向 provider 、 aspectRatio 、 resolution 、 quality 等入参不被接受 用 AskUserQuestion 让用户重选对应参数 认证失败 errcode==401 或提示 API Key 停止并提示用户配置 LINKFOX_AGENT_API_KEY ，不重试 瞬时错误 error 为网络/超时/连接失败（ Connection failed 、timeout 等） 最多自动重试 1 次 ；再失败转「其它错误」 其它错误 配额、内容被拒、服务端 5xx、未知 errcode 等 不重试 ，如实告知用户失败原因 3. 硬性护栏（违反即视为故障） ❌ 禁止因生图失败改调任何其它 skill ——本 skill 的生图路径唯一（ linkfox-aigc-imagegen ），失败就按上表处理或上报，绝不"换一个 skill 试试"。 ❌ 禁止无上限重试 ：除"瞬时错误最多 1 次"外，同一类失败不得反复重试。 ❌ 禁止把失败的返回体当成功 继续往下走（展示空图、告诉用户"已生成"）。 全局规则 模型类型规则 本 skill 支持以下 5 个生图模型，模型由 agent 层通过 provider 参数传入；若未传入则由本 skill 向用户确认。 模型名称 内部代码