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投放用的「图 + 文」广告素材：广告文案由你直接撰写，广告图走 qhkit image（文案写进提示词、商品图作参考图）。另可把带货视频反推成图文种草正文（qhkit video-to-text）。

何时触发

• 「出几张投放用的广告图」「做信息流/朋友圈/小红书广告素材」「给这个商品配几条广告文案」
• 「做图文种草素材/笔记」「把这条视频转成图文笔记」（→ 路线二）
• 只要海报式大促活动图时优先用「电商促销海报」技能；要视频广告用「AI电商视频广告」技能。

工作流程（路线一：广告图 + 广告文案，最常用）

1. 收集信息：商品是什么、核心卖点（1–3 个）、目标人群、投放渠道、有无商品图、是否有价格/优惠。缺关键信息先问一次，其余按常识补全并在交付时说明假设。
2. 先写文案（不调用任何接口，直接产出）：给出 3 组可选广告文案，每组含主标题（≤12 字）、副标题（≤20 字）、行动号召（如「立即抢购」）；再附 1 段 50–80 字的投放正文。文案要具体到卖点和数字，避免「品质卓越」这类空话，也不要写「最」「第一」等广告法禁用词。
3. 按渠道定尺寸：信息流/朋友圈常用 1:1 或 4:3，小红书/抖音用 3:4 或 9:16，横幅用 16:9。sizePreset 逐模型不同，先查再选： qhkit image options '{"queryParams":["sizePreset","imageCount"],"modelLabel":"智慧模型"}'
4. 出图：用选定文案组写提示词，标题和副标题用「」原样写进提示词，其余写版式与风格。
5. 核对：生成式文字可能出错，逐张核对图上的标题、数字和商品外观，有错就改提示词重出。
6. 交付：同一轮给齐——广告图按当前环境的媒体交付约定逐张发出，文案 3 组 + 投放正文以文本贴出，并附实扣积分。

# 有商品图（推荐）：商品作参考图，文案写进提示词
qhkit image generate '{"modelLabel":"智慧模型","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"prompt":"信息流广告图：商品居中偏左，右侧大字标题「持久续航 露营无忧」，副标题「限时8折」，底部按钮「立即抢购」，户外露营场景，高对比配色，干净的电商广告版式","imageCount":4}'
# 无商品图：纯文字直出
qhkit image generate '{"modelLabel":"智慧模型","prompt":"小红书风格种草广告图，米白色背景上的保温杯，标题「一杯热水 暖一整天」，手写体副标题「12小时保温」，清新生活感","imageCount":2}'

模型选择：默认 智慧模型（效果好、有免费额度）；要更强真实感换 图片 5.0 Pro；多张之间要细节一致用 图片 5.0 Lite。标签必须与 options 返回值逐字一致。 失败兜底：未配置密钥或出图失败时，照常交付第 2 步的文案与每张图的提示词，告诉用户配置好密钥后可直接用这些提示词出图，不要空手结束。

路线二：带货视频 → 图文种草正文

需要一条带货视频的分享链接（抖音/快手等 http(s) 链接）。先解析视频，再用解析结果反推图文：

qhkit video-inspire generate '{"resourceUrl":"<视频分享链接>"}'      # 返回 inspireTaskId
qhkit video-inspire status   '{"inspireTaskId":<上一步的 inspireTaskId>}'  # 轮询到完成，记下返回里的 id 与 playVideo
qhkit video-to-text generate '{"id":<上一步的 id>,"playVideo":"<上一步的 playVideo>"}'
qhkit video-to-text status   '{"id":<同一个 id>}'                      # data 非空即图文正文

拿到正文后按目标平台润色（小红书加分段与表情、朋友圈精简），需要配图时回到路线一出图。

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：image/video 要报积分时先跑 estimate（与 generate 完全相同的参数），报返回的 credits 实扣值；enough:false 提前告知余额不足。
• 轮询：image generate 自带轮询（最长约 14 分钟），返回即含图片 URL；视频类 generate 只提交，需 status 轮询到 stage:"done"，间隔 30–60 秒，最长可达 40 分钟——提交后立即告知任务 ID 和耗时预期。
• 交付：产物 URL 在返回的 images（图）与 videos/primaryVideo（视频）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，并附实扣 credits。
• 失败：转述 CLI 的 message，不要重试轰炸。

能力边界

• 视频广告素材走「AI电商视频广告 | 视频广告素材 | 信息流广告 | 广告视频生成 | LinkPix」；成套主图走「AI电商主图轮播图 | 主图套图 | 商品首图 | SKU图生成 | LinkPix」。