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ecommerce-image-suite电子商务图像套件

Agent Skill

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

总安装

5,414

周安装

219

GitHub Stars

1

下载量

1,699
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ecommerce-image-suite(电子商务图像套件)
来源仓库:https://github.com/wzj177/ecommerce-image-suite
安装命令:
openclaw skills install ecommerce-image-suite
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ecommerce-image-suite

简介

ecommerce-image-suite 用于生成电商套图,支持主图、卖点图与场景图制作。

  • 适合在 OpenClaw 中需要根据文本生成图片或处理视觉素材时使用。
  • 使用时需确认输入图片版权来源与输出格式限制。
  • 涉及人物或品牌素材时应核对授权与合规边界。
  • 通过 clawhub 安装后,可结合来源仓库核验平台尺寸规范。

SKILL.md

name
ecommerce-image-suite
description
>
metadata
{"openclaw":{"emoji":"🛍️","requires":{"env":["DASHSCOPE_API_KEY"]},"primaryEnv":"DASHSCOPE_API_KEY","optionalEnv":["OPENAI_API_KEY","OPENAI_BASE_URL","OPENAI_MODEL","GEMINI_API_KEY","GEMINI_BASE_URL","GEMINI_MODEL","STABILITY_API_KEY","STABILITY_BASE_URL","STABILITY_MODEL","DASHSCOPE_BASE_URL","DASHSCOPE_MODEL","ARK_API_KEY","ARK_BASE_URL","ARK_MODEL"]}}

电商套图生成助手

概览

本 Skill 实现从「商品原始图片 + 卖点信息」到「完整电商套图」的一键生成流程:

① 上传商品图片(必须)+ 输入卖点信息(可选)
        ↓
② AI 视觉分析:提取商品主体,智能生成卖点文案(可编辑)
        ↓
③ 选择平台规范 + 套图类型(7种标准图)
        ↓
④ AI 生成每张图的详细 Prompt(可编辑)
        ↓
⑤ 调用图像生成 API,输出完整套图

第一步:收集输入信息

必须项

  • 商品图片:用户上传的原始商品图(平铺图/白底图/实物图均可)

可选项(若用户未提供,AI 将自动从图片中分析生成)

字段说明
商品名称如"卡通小狗印花宽松精梳棉短袖T恤"
核心卖点材质、版型、设计特点等 3-5 条
适用人群如"追求舒适简约风的青少年"
期望场景如"校园日常、居家休闲、户外出游"
规格参数材质、颜色、版型、领型、袖长等

第二步:AI 分析与卖点生成

视觉分析步骤

  1. 识别商品类型、颜色、款式、设计元素
  2. 提取商品主体轮廓与关键视觉特征
  3. 基于视觉特征推断材质、功能卖点
  4. 生成结构化卖点(JSON格式,供后续图片生成使用)

卖点 JSON 结构

{
  "product_name": "商品名称",
  "product_type": "服装/3C/家居/其他",
  "visual_features": ["白色", "圆领", "短袖", "卡通小狗印花"],
  "selling_points": [
    {"icon": "fabric", "en": "Combed Cotton", "zh": "精梳棉面料"},
    {"icon": "fit", "en": "Loose & Breathable", "zh": "宽松透气"},
    {"icon": "design", "en": "Cute Design", "zh": "萌趣设计"}
  ],
  "target_audience": "青少年、学生群体",
  "usage_scenes": ["校园", "居家", "户外"],
  "color": "白色",
  "material": "精梳棉"
}
📄 详细分析 Prompt 见 references/analysis-prompts.md

第三步:选择平台与套图配置

📄 各平台规范详见 references/platforms.md

平台选择

平台类型平台推荐尺寸语言
国内淘宝/天猫800×800 (1:1)中文
国内京东800×800 (1:1)中文
国内拼多多750×750 (1:1)中文
国内抖音/小红书1080×1350 (4:5) 或 1:1中文
国际Amazon2000×2000 (1:1)英文
国际独立站/Shopify2000×2000 (1:1) 或 16:9英文

标准套图(7种)

每种图的详细规格见 references/image-types.md

#图片类型核心目标推荐位置
1白底主图商品全貌展示,符合平台收录规则第1张主图
2核心卖点图3大卖点图标化呈现第2张
3卖点图单一核心卖点深度展示第3张
4材质图面料/工艺特写,建立品质信任第4张
5场景展示图生活方式场景,激发代入感第5张
6模特展示图真人/AI模特穿搭,直观展示效果第6张
7多场景拼图多场景适用性对比,提升决策第7张

第四步:生成图片 Prompt

📄 各图类型的 Prompt 模板见 references/image-types.md

Prompt 构建原则

  1. 商品一致性:所有图片必须保持商品颜色、结构、比例、细节不变
  2. 背景差异化:每张图背景/场景各不相同,形成完整故事线
  3. 文字分离:图片本身不含文字,文案通过后处理叠加(除非使用图像生成API支持文字)
  4. 品质标准photorealistic, high quality, studio lighting, 8K, commercial photography

Prompt 结构模板

[商品描述] + [版型/颜色/印花精确描述] + [场景/背景描述] + [光线/氛围] + [拍摄角度] + [品质词]

第五步:多供应商图像生成

📄 各供应商 API 接入详情见 references/providers.md

支持的图像生成供应商(5个)

供应商默认模型模型环境变量国内可用特点
OpenAIdall-e-3OPENAI_MODEL需代理高质量写实,细节清晰
Googlegemini-3.1-flash-image-previewGEMINI_MODEL需代理原生图像生成,2K 输出
Stability AIcoreSTABILITY_MODEL需代理精准控制构图
阿里云qwen-image-2.0-proDASHSCOPE_MODEL✅直连同步接口,中文优化
字节跳动doubao-seedream-5-0-260128ARK_MODEL✅直连中文理解好,风格多样
模型名可通过 --model 参数、环境变量或默认值配置,优先级:--model > 环境变量 > 默认值。

供应商检测

python3 scripts/check_providers.py

输出 JSON 包含 configured 数组,显示哪些供应商已配置 API Key。

执行生图脚本

python3 scripts/generate.py \
  --product '{"product_description_for_prompt": "...", "selling_points": [...]}' \
  --provider tongyi \
  --types white_bg,key_features,selling_pt,material,lifestyle,model,multi_scene \
  --output-dir ./output/raw/

generate.py 完整参数

参数说明默认值
--product必填,商品 JSON 字符串
--provider必填,供应商:openai / gemini / stability / tongyi / doubao
--api-keyAPI Key,也可通过环境变量传入环境变量
--base-url自定义代理地址,也可通过 *_BASE_URL 环境变量传入官方地址
--model模型名称,也可通过 *_MODEL 环境变量传入见供应商表
--types逗号分隔的套图类型全部 7 种
--output-dir输出目录./output/raw/

代理 API 使用示例

各供应商均支持通过 --base-url 或环境变量指定代理地址:

# Gemini 通过代理(代理使用 Bearer token 鉴权)
GEMINI_API_KEY="sk-proxy-key" \
GEMINI_BASE_URL="https://my-proxy.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  python3 scripts/generate.py --provider gemini --product '...'

# 通义通过代理
DASHSCOPE_API_KEY="sk-..." \
DASHSCOPE_BASE_URL="https://my-proxy.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation" \
  python3 scripts/generate.py --provider tongyi --product '...'

# 切换模型版本
DASHSCOPE_MODEL="qwen-image-2.0" \
  python3 scripts/generate.py --provider tongyi --product '...'

第六步:文案叠加

使用 Pillow 将文案叠加到生成图片上:

python3 scripts/overlay.py \
  --input-dir ./output/raw/ \
  --product '{"selling_points": [...], "product_name_zh": "..."}' \
  --lang zh \
  --output-dir ./output/final/

叠加规范(各图类型)

  • 白底主图 / 模特展示图:无文案叠加
  • 核心卖点图:右侧区域,WHY CHOOSE US + 3个卖点标签,深色文字
  • 卖点图:左上主标题 + 左下两条副标题,深色文字
  • 材质图:右上主标题 + 右侧两条副标题,深色文字
  • 场景展示图:左上主标题 + 左下两条副标题,白色文字+阴影
  • 多场景拼图:顶部居中主标题 + 底部两侧场景标注,白色文字+阴影
📄 各图类型叠加坐标规范见 references/providers.md(Canvas规范部分)

CLI 执行流程(Agent 调用)

Agent 或 CLI 环境下的完整流程:

# Step 1: 检测供应商配置
python3 scripts/check_providers.py

# Step 2: Agent 分析商品图片(Claude Vision),输出 product JSON

# Step 3: 执行生图
python3 scripts/generate.py \
  --product '{"product_description_for_prompt": "white T-shirt...", "selling_points": [...]}'  \
  --provider tongyi \
  --output-dir ./output/raw/

# Step 4: 文案叠加
python3 scripts/overlay.py \
  --input-dir ./output/raw/ \
  --product '{"product_description_for_prompt": "white T-shirt...", "selling_points": [...]}' \
  --lang zh \
  --output-dir ./output/final/

执行检查清单

  • [ ] 商品图片已上传(必须)
  • [ ] 商品卖点已生成或用户已填写
  • [ ] 平台已选择(决定语言和尺寸)
  • [ ] 套图类型已选择(至少1种)
  • [ ] 所有 Prompt 已审核(可选)
  • [ ] 图像生成 API 可用

参考文件索引

文件内容
references/platforms.md各平台尺寸规范、主图要求、文案风格指南
references/image-types.md7种套图的详细视觉规格与 Prompt 模板
references/analysis-prompts.mdAI商品分析与卖点提取的系统 Prompt
references/providers.md供应商 API 接入详情与文案叠加规范
scripts/check_providers.py检测已配置供应商(读取环境变量)
scripts/generate.py调用图像生成 API(5个供应商,支持 --model / --base-url / --api-key
scripts/overlay.pyPillow 文案叠加(动态卖点 + 多语言)

API Key 配置

本 Skill 使用两类 API:

变量用途是否必需
DASHSCOPE_API_KEY千问图像生成(国内直连)✅ 推荐
ARK_API_KEY豆包 Seedream 图像生成(火山方舟,国内直连)可选
OPENAI_API_KEYDALL·E 3 图像生成(需代理)可选
GEMINI_API_KEYGemini 原生图像生成(需代理)可选
STABILITY_API_KEYStable Image Core(需代理)可选
*_BASE_URL各供应商自定义代理地址(OPENAI_BASE_URL / GEMINI_BASE_URL 等)可选
*_MODEL各供应商自定义模型名(DASHSCOPE_MODEL / ARK_MODEL / GEMINI_MODEL 等)可选
安全声明:API Key 仅存于本地环境变量,直接调用各供应商官方 Endpoint,不经过任何第三方服务器中转。建议使用权限最小化的 Key,并定期轮换。

方式一:环境变量

# 至少配置一个图像供应商
export DASHSCOPE_API_KEY="sk-..."       # 阿里云 DashScope(国内直连,推荐)
export ARK_API_KEY="..."                # 字节跳动火山方舟(国内直连)
export OPENAI_API_KEY="sk-..."         # 需代理
export GEMINI_API_KEY="AIzaSy..."      # 需代理
export STABILITY_API_KEY="sk-..."      # 需代理

# 可选:自定义代理地址
export OPENAI_BASE_URL="https://my-proxy.com/v1"
export GEMINI_BASE_URL="https://my-proxy.com/gemini"
export DASHSCOPE_BASE_URL="https://my-proxy.com/dashscope"

# 可选:自定义模型名(不配置则使用默认值)
export DASHSCOPE_MODEL="qwen-image-2.0"       # 默认 qwen-image-2.0-pro
export ARK_MODEL="doubao-seedream-5-0-260128" # 默认 doubao-seedream-5-0-260128
export GEMINI_MODEL="gemini-3.1-flash-image-preview"  # 默认同此

加入 ~/.zshrc~/.bashrc 后永久生效。

方式二:OpenClaw 配置文件

$OPENCLAW_CONFIG_PATH(默认 ~/.openclaw/openclaw.json)中配置 apiKey,对应 primaryEnv(即 DASHSCOPE_API_KEY):

{
  skills: {
    entries: {
      "ecommerce-image-suite": {
        apiKey: "DASHSCOPE_API_KEY_HERE",
      },
    }
  },
}

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

73.98%
按下载量换算1,257

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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