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AI生成电商图 | 电商主图 | 电商详情图 | 电商白底图 | 电商活动图 | LinkPix

该技能通过 qhkit 调用 LinkPix 图像生成服务,按六种模型标签选择套图、详情图或自定义生图模式,支持商品参考图、营销文案、尺寸与数量参数,并返回图片链接和实扣积分。还包含环境安装、密钥配置、报价与失败提示。

autoagc
热度 62.11
最近更新 2026-10-16 11:36:17
分类:营销依赖:代码执行 / 读写文件 / 第三方 API应用场景:图像生成 / 品牌素材 / 社交媒体

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add linkpix-ecom-image
Metadata
name
linkpix-ecom-image
description
一键生成电商商品图:商品主图+轮播图套图、电商详情页长图、按文字描述直出商业大图(四个自定义生图模型,支持参考图)。适用于抖音、淘宝天猫、拼多多、京东、1688、Amazon、TikTok、Shopee、Ozon 等平台。当用户要求生成/制作商品图、主图、轮播图、套图、详情图、场景图、营销图、白底图,或要求把一张产品图变成一组电商图时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、青虎、电商图、商品图、主图、轮播图、套图、详情图、详情页、场景图、营销图、AI生图、AI绘图、文生图、图生图、商品摄影、爆款素材、量产素材。
user-invocable
true
homepage
https://www.npmjs.com/package/@iqinghu/qhkit
metadata
{"openclaw":{"emoji":"🖼️","requires":{"bins":["qhkit"]},"install":[{"kind":"node","package":"@iqinghu/qhkit","bins":["qhkit"]}]}}

AI生成电商图 | 电商主图 | 电商详情图 | 电商白底图 | 电商活动图 | LinkPix

LinkPix 电商图像生成的总入口:一条 qhkit image 命令覆盖主图套图、详情页长图、自定义生图三类产出。本技能教你(智能体)把用户的图片需求路由到正确的模式并正确调用。

何时触发

  • 「给这张商品图做几张主图/轮播图」→ 套图模式
  • 「生成详情页长图」→ 电商详情图模式
  • 「按这段描述出一张商业大图」「把这张图改成……」→ 自定义生图(支持参考图)
  • 泛泛说「做电商图/营销图」时,先问清产物类型再选模式。

使用配方

modelLabel 六选一决定模式:

modelLabel 什么时候选 必要输入
套图模式 一张商品图出一组风格统一的主图+轮播图 参考图或 customCopy 至少一个
电商详情图 详情页长图(多张短图拼接) 参考图必填 + themeLabel
智慧模型 自定义生图默认首选,效果好、有免费额度 prompt(可选参考图)
图片 5.0 Pro 要真实感、要快 prompt(可选参考图)
图片 5.0 Lite 多张之间细节一致 prompt(可选参考图)
专图模式 最好效果、不赶时间 prompt(可选参考图)
# 套图:参考图 + 可选文案(imageCount 1/6/7/8/9/10)
qhkit image generate '{"modelLabel":"套图模式","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"customCopy":"限时5折","imageCount":6}'
# 详情图:参考图 + 配色主题(themeLabel 用 options 查)
qhkit image generate '{"modelLabel":"电商详情图","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"themeLabel":"海洋蓝"}'
# 自定义生图:纯文字直出,或带参考图改图(imageCount 1/2/4/6/8/10)
qhkit image generate '{"modelLabel":"智慧模型","prompt":"化妆品高端场景图","imageCount":2}'
# 自定义生图 + 参考图(用户给了商品图时这样调,严格基于原图出图)
qhkit image generate '{"modelLabel":"智慧模型","prompt":"军绿色应急收音机电商主图,专业棚拍质感","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"imageCount":2}'
# 选型/可选值查询(sizePreset、themeLabel、imageCount 因模式而异,务必带 modelLabel 查)
qhkit image options '{"queryParams":["models"]}'
qhkit image options '{"queryParams":["sizePreset","imageCount"],"modelLabel":"套图模式"}'

customCopy ≤ 500 字;prompt ≤ 5000 字;套图参考图超过 3 张后每张小额加价(estimate 会自动算)。

⚠️ 全部 6 个模式都接受参考图(自定义生图四模型为可选,是图生图语义)。用户给了商品图就传进 uploadedImages,不要只把图的内容转写成 prompt 文字(会丢原图细节),更不要说"某模式不支持参考图"。

环境自举(缺什么装什么,不要因环境缺失放弃任务)

本技能依赖 qhkit 命令(npm 包 @iqinghu/qhkit),可完全独立安装。按顺序检测,缺失就地补齐:

  1. 有 qhkit 吗? qhkit config show 能跑通即就绪,跳到第 4 步。

  2. 没有 qhkit 但有 node/npm(OpenClaw/Hermes 机器部署流程保证自带 Node 22+)→ 全局安装(推荐):

    npm i -g @iqinghu/qhkit
    

    默认走 npm 官方源;官方源访问慢或超时(国内网络常见)时,再加镜像参数 --registry=https://registry.npmmirror.com(阿里维护的 npm 官方镜像,仅作网络兜底)。仅当全局安装因权限失败且无法提权时,才退而用 npx @iqinghu/qhkit <命令> ...(npx 必须写包全名)。

  3. 连 node 都没有(要求 Node ≥ 18):先装 Node 再回到第 2 步。

    # Linux 二进制安装(装到用户目录,无需 root;先校验官方 SHA256 再解包):
    cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz
    cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz$' | sha256sum -c -
    mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib"
    export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"
    

    校验行输出 OK 才继续;校验失败就删掉重下,绝不解包未通过校验的文件。nodejs.org 访问不通时,把两个下载 URL 的前缀 https://nodejs.org/dist 整体换成镜像 https://registry.npmmirror.com/-/binary/node(目录结构相同,SHASUMS256.txt 也有镜像,校验步骤不变)。export PATH 只对当前 shell 生效,跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行(或追加进 ~/.bashrc)。macOS 用 brew install node;Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 x64 换成 arm64。

  4. 密钥:无密钥时(命令返回 stage:"config"),执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod(密钥让用户打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417429126 注册/登录后,从 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys?urlCode=1788417429126 获取),或设环境变量 QHKIT_TOKEN。

  5. 自检:qhkit config show 输出脱敏配置即全部就绪。 核对站点(本技能对接国内版 iqinghu.com):config show 返回的 site 必须是 cn。是 intl(baseHost 为 autoagc.com)说明本机残留了国际版配置——不要按国际站引导用户取密钥,也不要拿国际站的模型清单答复(那边是 gpt-image-2 / gemini-3.1-flash 这类底层模型名,和本技能对不上);直接把第 4 步的国内站取密钥文案发给用户,拿到密钥后执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod 覆盖。source 为 env 时配置来自环境变量,要请用户删掉 QHKIT_TOKEN / QHKIT_ENV 或把 QHKIT_ENV 改成 prod。只有用户明确说自己用的是国际版(AutoAGC)账号时才保留 intl。调用报 401 / 未登录时同样先跑 config show 核对站点:国内版密钥配在国际站必然 401。

升级:出现以下任一信号,先升级再重试原命令——命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}(版本门禁,message 里就是升级命令,照做即可);stderr 提示有新版本;options 返回 catalogNotice 且用户恰好要用那个新模型;报「模式在线上已下架或配置变更,请升级 qhkit」。

npm i -g @iqinghu/qhkit@latest

官方源慢或超时时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com。

安装/配置失败时把具体报错告诉用户(常见:无写权限 → 提示用户提权或改用 npx;无网络 → 让用户处理网络)。

调用契约

  • 形式:qhkit <命令> <action> '<json>',或 qhkit <命令> <action> @params.json(参数写进文件,避免 shell 转义问题,推荐)。
  • Windows 防乱码:Windows 上经 PowerShell 调 qhkit 时,stdout 里的中文会按系统代码页 GBK 解码成乱码(如「专图模型」变成「涓撳浘妯″瀷」),模型名、选项、报错都对不上——看到乱码不要据此判断模型或选项不存在。每条 qhkit 命令在同一行先切 UTF-8 再调用:[Console]::OutputEncoding=[Text.Encoding]::UTF8; qhkit <命令> <action> @params.json;仍有乱码就加全局参数 --out result.json(qhkit 0.15.0+),stdout 只回一行纯 ASCII 的文件路径,再按 UTF-8 读该文件拿完整结果。PowerShell 5.1 还会吞掉命令行 JSON 里的双引号(报「json_args 解析失败」),Windows 上参数一律写进文件走 @params.json。macOS / Linux / Git Bash 不受影响。
  • stdout 恒为一行 JSON;失败为 {"ok":false,"stage":"...","message":"..."} 且退出码 1,把 message 原样转告用户。stderr 可能出现提示行,不是错误。
  • 图片/视频参数直接填本地文件路径(CLI 自动上传换取 URL),素材已在公网时填 http(s) URL 也可。
  • 标签类参数(modelLabel、sizePreset、themeLabel 等)必须与 options 返回的候选值逐字一致,不要自造或翻译;拿不准先调 options。

报价、轮询与交付

  • 报价:要把积分数字报给用户时,先跑 qhkit image estimate '<与 generate 完全相同的参数>',报它返回的 credits(实扣值,秒回、无副作用);enough:false 时提前告知余额不足。不要引用文档快照报价。
  • 轮询:image generate 自带轮询,阻塞到出图(最长约 14 分钟),返回里直接有图片 URL,不需要再查 status。
  • 交付:产物 URL 在返回的 images 字段里,按当前环境的媒体交付约定发给用户;产物必须和「生成完成」写在同一轮回复,并附返回里的实扣 credits(「本次实际消耗 X 积分」)。
  • 失败:转述 CLI 的 message(已是面向用户的中文,常见:积分不足、内容审核未通过),不要重试轰炸。

能力边界

  • 单一场景有更聚焦的专项技能(主图套图、详情图、换背景、抠图白底、消除、换装等「| LinkPix」系列),按需选用;本技能是它们的汇总入口。
  • 视频类需求走「AI电商带货视频 | 口播视频 | 商品促销视频 | 商品测评视频 | LinkPix」;图片压缩/加水印等本地处理走「AI图片压缩 | 批量压缩 | 减小体积 | 优化加载 | LinkPix」「AI图片加水印 | 批量水印 | 版权水印 | 品牌水印 | LinkPix」。
  • 上表之外的媒体需求(音乐生成、数字人等)qhkit 不支持,如实告知用户并建议到青虎工作台(https://www.iqinghu.com)确认,不要硬套命令。