电商素材生成 Skill
GPT-Image-2 不需要写多复杂的提示词，它自己就能理解你想要什么。但问题在于，“理解你想要什么”这件事，在不同场景下差距很大。
特别是在电商/广告等商业素材场景下，不能让模型太过发散、天马行空——素材是为点击和转化服务的。如果只是简单说一句”生成一张产品图”，模型可以给白底主图，也可以给生活场景图，甚至给一张广告海报。模型都能理解，但出来的方向不确定。
解决办法：以 GPT-Image-2 模型为基础（Codex CLI 驱动），把电商素材常见的 25 个典型场景和对应的最佳实践 Prompt 组合起来，做成 Skill。项目已开源：
https://github.com/buluslan/gpt-image2-ecommerce直接将这个链接丢给在用的 Agent，让它帮你安装即可。
一、不绑定任何平台，任何 Agent 上都能用
这个 Skill 的生图能力走的是 Codex CLI 调用 GPT-Image-2。
整个路径很直接：用自然语言描述需求 → Agent 自动匹配最合适的提示词模板 → 把模板参数填好 → 执行一行 codex exec 命令 → 图片生成。
背后就是一行 shell 命令，所以它不挑 Agent：Claude Code、Cursor、OpenClaw、Windsurf、Hermes 都能用，直接在终端里敲命令也行。
唯一的要求：环境里装了 Codex CLI，而且订阅了 ChatGPT（客户端不行）。
调用时支持传入参考图片，这样出来的素材就能最大程度保持产品一致性。
二、内置 25 个常见的电商素材场景模板
把常见的素材需求整理成 25 个模板，按用途分了五大类：
- 上架基础款：白底主图、多角度网格、尺寸规格、套装组合。电商上架最基本的那几张图，模板预设了专业影棚光照和标准构图。
- 氛围加成款：生活场景、平铺图、细节微距、模特展示、虚拟试穿。给产品创造使用场景感，让消费者能代入。
- 广告创意款：海报 Banner、创意广告、杂志封面、奢华氛围、运动广告。品牌投放和推广用的素材，视觉冲击力优先。
- 社交内容款：小红书素材、UGC 买家秀、直播间截图。这类场景的核心不是好看，是要看起来像真人拍的。
- 技术展示款：产品拆解图、隐形模特、设备模型、包装设计、信息图 A+。适合 3C 数码、功能性产品的详情页。
再加上季节营销和店铺门面，一共 25 个，每个模板还提供 4 种风格变体。
三、智能识别商品、结构化提示词，以及反 AI 感处理
这个 Skill 里做了三个小设计。
首先，根据品类自动适配场景。
比如同样一张白底主图，护肤品类会自动加上”强调质地和光泽感”，电子产品会变成”突出金属质感和屏幕细节”。这不是写死在提示词里的，是模板读取产品品类后动态拼接的。
其次，提示词用的是 JSON 格式。
每个模板是一个结构化的 JSON 对象，把提示词拆成了几个明确的字段：subject（主体）、background（背景）、lighting（光照）、composition（构图）、quality（质量标准）。有些模板还有 category_tips，根据产品品类做针对性调整。
这样做的好处：每个维度都是可控的，而且非常适配 Image 2 这类不太吃提示词的模型。要改光照，改 lighting 字段就行，不会影响其他部分；要换产品描述，改 subject 字段就行。
最后是反 AI 感处理。
专门针对买家秀、小红书素材这几个场景。电商素材里经常涉及模特图，而 AI 生成的人物有个通病：太完美了——皮肤没有毛孔，光线没有瑕疵，构图太精确，一眼就看出来不是真的。
所以在这些场景的模板里，刻意加入了”不完美”的参数：模拟 CCD 数码相机质感，可见噪点、过度曝光、边缘色差、肤色不均匀、构图故意偏心。这样出来的模特图会有真实拍摄感。
