图片裂变（Image Fission）

将电商 listing 图片裂变为视觉差异化的新图片，商品本身不变，用于多平台多店铺铺货防关联。

适用场景

不适用

• 需要改变图片尺寸/比例的场景（本 skill 不做 resize）
• 跨平台风格转换（如亚马逊图转 TikTok 竖版）——裂变产出与原图同平台同风格
• 纯背景替换/抠图/合成——这些是独立能力，不走本 skill
• AI 从零生图（无原图输入）

输入参数

流水线步骤

执行编排：全串行，无并行空间。每步输出为下一步必需输入（S1→S2→S3→S4→S5），不可乱序或并发。

步骤 1：参数校验与模型确认

• 输入：images、model、quality、fission_count、user_prompt、image_advice_list
• 操作：
  1. 校验 images 非空
  2. 图片 URL 校验：检查 images 中每个值：已是公开 URL（http/https 开头）→ 直接使用；本地文件路径（非 http/https）→ 调 linkfox-file-upload 上传获得公开 URL 后替换。确保所有图片地址为公开可访问的 HTTPS URL
  3. model 仅允许 BANANA_PRO 和 GPT_2_IMAGE 两个值；未指定或传入其他值时，用 AskUserQuestion 让用户从这两个中选择，不透传非法值给底层
  4. quality 仅 GPT_2_IMAGE 生效（用户未提供则询问），其他模型忽略
  5. 逐图建议校验：如果传入 image_advice_list，其长度必须等于 images.length；不允许把多张图的建议压成一条全局建议。长度不一致时停止并用 AskUserQuestion 要求调用方补齐或确认只给建议不作图。
  6. 数量冲突检测：检查 user_prompt 中是否包含明确的数量描述（匹配模式：生成/裂变/出/画/要 N 张/幅/组/份），若提取到的数量与 fission_count 参数不一致，则以 fission_count 参数为准，并在执行前告知用户：「您在描述中提到生成 X 张，但参数设置为 Y 张，将按参数生成 Y 张。」——不阻塞流程、不弹选择框，仅做信息提示后继续执行
• 输出：images（全部为公开 URL）、model、quality（透传）、image_advice_list
• 用途：作为步骤 2 和步骤 4 的模型配置输入

步骤 2：图片队列生成

• 输入：images、image_advice_list
• 操作：
  1. 根据用户上传的图片数量，将所有图片自动加入处理队列
  2. 若存在 image_advice_list，按数组下标把每张图和对应建议绑定成同一个队列项，保留 slot/label/type 等信息。若建议项是字符串，视为该图的 advice
• 输出：processing_queue（待裂变的图片队列）
• 用途：作为步骤 4 的逐张处理输入

步骤 3：组装 Prompt

• 输入：similarity_threshold、user_prompt、processing_queue
• 操作：
  1. 基础 prompt：不要改变图中商品，帮我把这些图分别裂变成另外一张，相似度必须低于{similarity_threshold}%
  2. 若 user_prompt 非空，拼接到基础 prompt 末尾：{base_prompt}。{user_prompt}
  3. 对 processing_queue 中每张图分别生成 final_prompt。如果队列项含逐图建议，在该图 prompt 末尾追加：当前图片位置：{slot/label/type}。当前图片修改建议：{advice}。
  4. 基础约束（不改变商品 + 相似度阈值）始终保留，user_prompt 与逐图建议只做叠加，不允许覆盖基础约束。
  5. 逐图建议只作用于对应原图；禁止把 A 图建议用于 B 图，禁止把逐图建议合并成一个全局 prompt 后传给所有图片。
• 输出：processing_queue（每个队列项都带自己的 final_prompt）
• 用途：作为步骤 4 的生图指令

步骤 4：逐张裂变生图

• 输入：processing_queue（含逐图 final_prompt）、model、quality、fission_count
• 操作：
  1. 遍历 processing_queue，对每张图单独调用 skill linkfox-aigc-imagegen（唯一调用方式，禁止改用其它 skill 或直接调脚本），传入参数：
     • imageUrls：只放当前这一张原图
     • prompt：当前队列项自己的 final_prompt
     • provider：本 skill 的 model 参数直接透传（仅允许 BANANA_PRO 或 GPT_2_IMAGE，必须由用户选择）
     • outputNum：固定 1，每次只生成一张；fission_count > 1 时对同一原图循环调用多次
     • resolution：默认 1K，不做放大
     • aspectRatio：按原图比例原样透传，无法判定时传 1:1，合法性由底层判定
     • quality：仅 provider=GPT_2_IMAGE 时传 quality，其它 provider 省略该字段
  2. skill 输出原封不动透传：linkfox-aigc-imagegen 自行完成调用与输出，本 skill 不做二次包装、不截取、不重新输出
  3. 每调用一次都按「错误处理与失败护栏」判定成败：成功则该张完成，失败按护栏处理，不得直接跳过当无事发生、也不得换 skill 重试
  4. 收集成功的本地路径，记录失败的原图及原因
• 输出：fission_results（原图→裂变图本地路径的映射列表，含失败标记）
• 用途：作为步骤 5 的产出整理输入

步骤 5：产出整理与展示

图片本身已由步骤 4 各次 Bash stdout 里的 Saved full response: [path] 经 bridge 自动渲染给用户；本步只在对话正文补一段「原图 ↔ 裂变结果」对照表。

• 输入：fission_results（含失败标记）
• 操作：跳过失败项，把成功项按下方示例的结构原样照抄渲染对照表；失败项另列。
• 硬性约束（示例本身无法表达的边界，违反即视为故障）：
  • 裂变结果必须是完整绝对路径（/root/.linkfox/.../xxx.jpg），不得截断为文件名 / 相对路径，不得改用反引号纯路径、裸路径或 Saved full response: 行——bridge 不会消费正文里的 Saved 标记，写出来只会变成裸文本污染对话。
  • 逐图修改建议（image_advice_list）只在步骤 3 进入 prompt，不进入本表。
• 输出格式（即唯一真相源：列数 / 渲染形态 / 多张分隔 全部以此为准，正文不再重复描述）：

  | 原图 | 裂变结果 |
  |------|----------|
  | ![原图1](https://example.com/original-1.jpg) | ![裂变结果1-1](/root/.linkfox/workspaces/linkfox/2026-06-13/xxx/media/linkfox-aigc-imagegen-1781338777684.jpg)<br>![裂变结果1-2](/root/.linkfox/workspaces/linkfox/2026-06-13/xxx/media/linkfox-aigc-imagegen-1781338779012.jpg) |
  | ![原图2](https://example.com/original-2.jpg) | ![裂变结果2](/root/.linkfox/workspaces/linkfox/2026-06-13/xxx/media/linkfox-aigc-imagegen-1781338781456.jpg) |
  

  失败项另列：

  **失败项：**
  - 原图 3：[失败原因]
  

• 用途：最终交付给用户。

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，不允许即兴发挥）

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（包括 linkfox-aigc-imagegen 之外的生图/编排 skill、product/cloth 系列等）——本 skill 的生图路径唯一，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，同一张图的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"）。
• ✅ 整个队列跑完后，若存在失败项，在最终结果里逐项注明失败原因交给用户，由用户决定是否调整参数重跑。

执行自检

每次跑完流程，agent 在收尾时确认：

• 每张图都按「错误处理与失败护栏」判定过成败；成功项的本地路径已按步骤 5 示例结构填进对照表，失败项注明原因
• 如果传入 image_advice_list，每张原图都只使用了自己的对应建议，且没有把逐图建议合并成一个全局 prompt
• 成功裂变图数量 = 成功原图数 × fission_count（失败原图不计入）
• 失败时未改调其它 skill、未无上限重试、未把失败返回体当成功
• 未对图片做尺寸变更

已知局限

• 相似度为 prompt 约束：similarity_threshold 通过 prompt 语义引导模型降低相似度，非硬性校验机制；实际相似度可能偏离设定值
• 模型能力边界：极复杂的图片（大量文字、密集排版）裂变效果可能不理想
• 不做内容审核：裂变产出不经过合规检查，用户需自行确认是否符合目标平台规则