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# LinkPix LinkPix 是青虎工作台的全栈电商内容生产能力：从商品图、主图、详情页、电商套图，到批量修图、广告投放素材、带货视频与电影质感 TVC 广告大片；从 POD 印花、视频翻译与视频编辑，到爆款复刻、视频转图文、分镜创作及短视频/达人数据分析，均可在一个入口完成。 它不是单一的生图或生视频模型，而是把“做图 → 做视频 → 翻译与优化 → 复刻与分析”串成闭环的 AI 电商素材工作流。生图与生视频模型按线上实时目录选择，可响应用户对豆包生图、Seedream 5.0、Seedance、阿里万相 Wanx、MiniMax H3、可灵、HappyHorse、Vidu 等模型的使用需求。 ## 0. 意图路由：用户想要什么 → 用哪个命令 | 用户意图（示例说法） | 命令 | 产物 | |---|---|---| | 生成商品图/主图/套图、"给这张图做几张营销图" | `image`（套图模式） | 图片 | | 按文字描述直出一张商业大图（可带参考图） | `image`（自定义生图家族，实时清单：智慧模型 / 图片 5.0 Lite / 专图模型 / 图片 5.0 Pro 等，`uploadedImages` 可选） | 图片 | | 生成电商详情页长图 | `image`（电商详情图） | 图片 | | "帮我写一条生图提示词"、按商品图/卖点出提示词 | `image`（`polish`） | 提示词文本 | | 一张产品图 × 多条提示词各出一张、"批量出 N 张不同的图" | `image-batch`（批量生图） | 图片 | | 多张图批量执行同一条修改指令（如批量白底图） | `image-batch`（批量改图） | 图片 | | "把我的产品换进这些参考图里" | `image-batch`（批量替换） | 图片 | | "照这张爆款主图的风格，给我的产品做主图" | `image-batch`（主图复刻） | 图片 | | 服装图出多姿势模特套图 | `image-batch`（姿势套图） | 图片 | | 翻译图片上的文字（批量译图） | `image-batch`（批量译图） | 图片 | | 做广告视频/产品视频（有参考图） | `video` | 视频 | | "把这几张图做成一条带货视频"、一键成片 | `video-quick` | 视频 | | 换人/换模特/换脸（对已有视频） | `video-replace` | 视频 | | 翻译视频、配外语音、加外语字幕 | `video-translate` | 视频 | | 去水印 / 去字幕 / 画质提升（超分） | `video-edit` | 视频 | | "照这条爆款视频帮我复刻一条"（抖音链接等） | `video-inspire` | 视频脚本文本 | | 把视频转成图文/笔记 | `video-to-text` | 图文正文 | | 写分镜脚本、生成分镜图 | `storyboard` | 脚本文本 + 分镜图 | | 按官方模板批量出投放素材/广告素材 | `ad` | 视频或图片（随模板） | | 印花提取/贴合/裂变、POD 印花素材、查产品底图 | `pod` | 图片 | | 用青虎工作台的「AI 应用」（爆款视频模仿、TVC 广告大片、模特换装、超清修复、去水印、短视频/达人数据引擎） | `workflow` | 视频 / 图片 / 数据表 | 模糊时优先问自己：产物是图还是视频？输入是文字、图，还是已有视频？按上表就能落到唯一命令。 **能力边界**：上表之外的媒体需求（如音乐/MV 生成、数字人口播、直播切片、长视频剪辑）qhkit 不支持——明确告知用户当前不支持，建议其到青虎工作台（ https://www.iqinghu.com ）确认能力或改用其他技能，**不要硬套最接近的命令凑合**。 ## 1. 前置：环境自举（缺什么装什么，不要因为环境缺失放弃任务） 按顺序检测，缺失就地补齐： 1. **有 qhkit 吗？** `qhkit config show` 能跑通即已安装，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（推荐方式）**： ```bash 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。 ```bash # 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"`），把下面的引导文案发给用户，拿到密钥后执行 `qhkit config set --token <密钥> --env prod`（或设环境变量 `QHKIT_TOKEN`）： > 1. 打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417527636 注册/登录 > 2. 进入控制台 → 工作台的 APIKeys 页面：https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys > 3. 点「创建/复制」生成密钥，生成后将 API 密钥发我 > > 图文获取密钥教程：https://xcnzsfe4uxrw.feishu.cn/wiki/KJ0Ywsyw8iAXmRkz5l4cddDbn6g 5. 自检：`qhkit config show` 输出脱敏配置即全部就绪。 **更新方式**：qhkit 已全局安装时，升级同样由你（智能体）执行全局安装完成： ```bash npm i -g @iqinghu/qhkit@latest ``` 官方源慢或超时时同样加 `--registry=https://registry.npmmirror.com`。出现以下任一信号就先升级再继续：命令返回 `{"ok":false,"stage":"version",...}`（版本门禁：有新版时 generate/script 会被直接阻断，message 里就是升级命令，照做即可）；**命令返回 `{"ok":false,"stage":"runtime","message":"未知命令：<命令>。运行 qhkit --help 查看用法。"}`（本机 qhkit 太老、还没有这个命令——注意这条不会被版本门禁拦下，`stage` 是 `runtime` 不是 `version`，别当成用法错误）**；stderr 提示有新版本；命令报「模式在线上已下架或配置变更，请升级 qhkit」。升级后重试原命令。（`video` 的模型清单 0.12.0 起实时读取，线上新增模型不需要升级 CLI。） 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）。 ## 2. 统一调用契约（所有命令一致） ``` qhkit <命令> <action> '<json>' qhkit <命令> <action> @params.json # 参数写进文件，避免 shell 转义问题（推荐） ``` - action 三段式：`options`（查可选值/列表）→ `generate`(提交) → `status`(轮询)。`storyboard` 多一个 `script`；`ad` 用 `templates` 查模板；`pod` 另有 `products` 查产品图库；`image`/`video`/`ad`/`pod`/`workflow` 另有 **`estimate`（报价）**——与 `generate` 完全相同的参数，返回本次提交会**实际扣除**的积分（`credits`）与余额是否足够（`enough`），不提交任务。前四个不上传文件、秒回；**`workflow estimate` 是例外，本地素材会真上传**（工作流报价需要真实素材 URL）。 - stdout 恒为**一行 JSON**；成功含业务字段，失败为 `{"ok":false,"stage":"...","message":"..."}` 且退出码 1。把 message 原样转告用户即可。 - 返回是**直接的数据结果**（无预渲染呈现字段）：产物 URL 从 `images` / `videos` / `primaryVideo` 取，文本产物在 `videoScript` / `imageText` / `script`，积分在 `credits`，任务号在各类 taskId 字段。如何展示给用户由你按当前环境决定。 - stderr 可能出现提示行（如版本/模型目录告警），**不是错误**，不要当成失败。 - 传参里的 `uploadedImages` / `urls` / 视频参数**直接填本地文件路径即可**（CLI 自动上传换取 URL，这是最常见用法）；素材已在公网上时也可以直接填 http(s) URL。唯一例外：`video-inspire` 的 `resourceUrl` 只收 http(s) 链接（抖音等平台分享链接，后端按链接拉取，不是上传文件）。 - **图片体积上限 10MB**：3–10MB 的本地图 CLI 会在上传后自动追加 COS 缩略参数（2048px 内等比缩小、只缩不放）防止大图导致下游断连，此时 stderr 有一行提示——**是提示不是错误**。公网 URL 只对青虎/COS 域名做该处理；用户给的**外站大图 URL 建议先下载到本地再以路径传入**，让 CLI 走这条防线。 - **超过 10MB 被拦下时，不要把问题抛回给用户，你（智能体）就地压缩后重试**（目标：2048px 内等比缩小、只缩不放，输出 jpg；压完把新文件路径传回原命令重试一次）。只走两条路，按序探测： 1. **优先 Python**（`python --version` 或 `python3 --version` 能跑即可；缺 Pillow 先装：`pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`）： `python -c "from PIL import Image, ImageOps; im=ImageOps.exif_transpose(Image.open('原图')); im.thumbnail((2048,2048)); im.convert('RGB').save('压缩后.jpg', quality=85)"` 2. **没有 Python 就用 Node**（qhkit 能跑说明 Node 一定在），用 npm 的 sharp-cli 压缩： `npx --yes sharp-cli -i 原图 -o 压缩后.jpg resize 2048`（首次联网下载，之后有缓存；官方源慢时加 `--registry=https://registry.npmmirror.com`） 外站大图 URL 同理：先下载到本地再走上面的流程。两条路都失败才如实告知用户，请其提供 10MB 内的图片；压缩重试仍失败则转述 CLI 的 message，不要反复重试。 - 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。拿不准就先调 `options`。 - **`video` 与 `image` 的模型清单都是实时的**（0.12.0 起直接读线上目录，新增/下架/调价自动跟随，无需升级 CLI），且**均无默认模型**——`modelLabel` 必填，缺失会报错并列出当前可选项。当次会话第一次选模型前先跑 `options` 查 `modelLabel`/`models` 拿当前清单，不要凭记忆或本文档的快照直接报模型名。拉不到目录（断网/密钥问题）时命令会明确报错，按提示引导用户检查配置。 **⛔ 提交前必须经用户确认（硬规则）**：任何会创建任务、消耗积分的 action（各命令的 `generate`，含 `storyboard` 的 `script`）发起前，必须先把本次提交的关键参数一次性列给用户——模型/模板、出图张数或视频时长、尺寸与画质、语言、用到哪几张参考图，以及 `estimate` 报出的预计扣除积分——**等用户明确同意后才能执行提交**。参数全部来自用户原话时也要复述确认一遍（口头描述与实际枚举值可能有出入，任务提交后不可取消）。只读 action（`options` / `estimate` / `status` / `templates` / `products` / `config show`）无需确认，可直接调用。 ## 3. 轮询规则（重要） - **`image generate` 自带轮询**：命令会阻塞到出图或超时（最长约 14 分钟），返回里直接有图片 URL，不需要再查 status。`pod generate` 与 `ad generate` 的**图片线**同此（阻塞到出图）。 - **其余视频类 `generate` 只提交**（含 `ad` 的视频线）：立即返回 `stage:"pending"` + 任务 ID，需重复调 `status` 直到 `stage:"done"`（返回里含产物 URL）或报错。 - 建议轮询间隔：图片 15–30 秒；视频 30–60 秒。视频任务最长可达 **40 分钟**，不要提前放弃，也要告知用户耗时预期。 - 任务提交后不可取消；停止轮询不影响后端继续生成，任务 ID 要保留并告知用户。 ## 4. 命令速查 ### image — AI 生图（modelLabel 必填，清单实时） 固定两模式（`套图模式` / `电商详情图`，专属流程）+ **自定义生图家族（实时清单）**：`businessType=image` 下除套图外的全部可见模型，线上新增/下架/调价自动跟随。**没有默认模型**——`modelLabel` 必填，先 `options` 查 `modelLabel`/`models` 拿当前清单再选。 **时点参考**（2026-08-25 目录，仅帮你建立感觉，以 `options` 实时返回为准）： | modelLabel | 官方卖点 | 什么时候选 | 输入 | 目录单价/张（1K 时点值） | |---|---|---|---|---| | `套图模式` | 上传参考图，智能生成专业主图套图 | 要一组风格统一的商品主图 | 参考图 或 `customCopy`（至少一个） | 1.5 | | `智慧模型` | 图片生成效果最好，画质佳，图图都是精选 | 效果优先，且有免费额度 | `prompt`（必填）+ 参考图（可选） | 1.5（有免费额度） | | `图片 5.0 Pro` | 真实，速度快 | 要真实感、要快 | `prompt`（必填）+ 参考图（可选） | 2 | | `图片 5.0 Lite` | 细节一致性高 | 多张之间要保持细节一致 | `prompt`（必填）+ 参考图（可选） | 1.5 | | `专图模型` | 图片生成效果最好，速度最慢 | 用户明确要最好效果且不赶时间 | `prompt`（必填）+ 参考图（可选） | 1.5 | | `电商详情图` | 不可编辑，多张短图，图像质量高 | 要详情页长图 | 参考图（必填）+ `themeLabel` | 2 | 2K 档位约为 1K 的两倍；参考图超过免费张数（3 张）后每张另有小额加价——这些 `estimate` 都会自动算进去。 中间四个是**自定义生图家族**，入参完全一致（`prompt` 必填 + 可选 `uploadedImages`/`sizePreset`/`imageCount`），只是画质取向和积分不同。规范标签即线上模型名（历史写法 `专图模式` 等仍作为别名可用）；用户没指定模型时，把候选（含 `models` 里的卖点与单价）列给用户选，不要替用户拍板。 > ⚠️ **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，2026-08-20 实测智慧模型带参考图出图与原图细节逐一对齐）。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"。 ```bash # 套图：参考图 + 可选文案 + 发布平台（imageCount 1/6/7/8/9/10，缺省 9） qhkit image generate '{"modelLabel":"套图模式","uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"],"customCopy":"限时5折","platform":"抖音","imageCount":6}' # 自定义生图：提示词直出，参考图可选（imageCount 1/2/4/6/8/10） qhkit image generate '{"modelLabel":"专图模型","prompt":"化妆品高端场景图","sizePreset":"默认 1:1 2K（2048×2048）"}' 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":["./素材/收音机.jpg"],"imageCount":2}' # 详情图：参考图 + 配色主题 qhkit image generate '{"modelLabel":"电商详情图","uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"],"themeLabel":"海洋蓝"}' # 提示词润色：商品图/产品名/卖点至少给一个，返回 AI 写好的生图提示词（不建任务、不扣生图积分） qhkit image polish '{"uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"],"productName":"保温杯","pointDescription":"钛合金内胆 24h 保温"}' # 报价：generate 同参数换个 action，返回本次实际会扣的积分（含折扣/画质/免费额度）——报积分给用户前先跑这条 qhkit image estimate '{"modelLabel":"套图模式","uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"],"imageCount":6}' # 选型速查：各模型卖点 + 实时积分 + 免费额度（不确定选哪个时先跑这条） qhkit image options '{"queryParams":["models"]}' # 可选值查询（sizePreset/platform/themeLabel/imageCount 因模式而异，务必带 modelLabel 查） qhkit image options '{"queryParams":["sizePreset","imageCount"],"modelLabel":"图片 5.0 Pro"}' ``` 套图/详情图需要至少一张参考图；自定义生图必须有 `prompt`（参考图可选）。generate 返回即含图片 URL（自带轮询）。 **`sizePreset` 逐模型不同**（自定义生图四模型的尺寸表各自独立），不要把一个模型的尺寸标签套到另一个模型上——先 `options` 查。 **默认画质是 `1K`**；要 2K（价格约为 1K 两倍）时显式传 `"quality":"2K"`。**套图默认出 9 张**（与官网一致）——确认参数时务必把张数、画质与 `estimate` 积分报给用户，积分数字一律以 estimate 返回值为准。 **套图发布平台用 `platform` 传**（淘宝/抖音/拼多多/1688/京东/Amazon/Shopee/TikTok Shop/Lazada/Temu/Ozon/Wildberries/SHEIN，`options` 查 `platform` 看全量）：影响套图的构图与文案排版策略，用户提到目标平台就传上。 ### image-batch — 批量生图玩法（mode 六选一） 官网首页「AI 能力」卡片对应的批量玩法，全部自带轮询（阻塞到出图）。**没有数量参数**——出图张数由 prompts / 图片 / 动作条数决定（单批上限 10）： | mode | 用途 | 关键入参 | 张数 | |---|---|---|---| | `批量生图` | 单产品 × 多条提示词，每条出一张 | `prompts[]` + `uploadedImages`（参考图必填 1-10 张） | = prompts 条数 | | `批量改图` | 多张图共用一条改图指令（批量白底图等） | `prompt` + `uploadedImages`（1-10 张） | = 图片张数 | | `批量替换` | 把产品换进每张参考图 | `referenceImages` + `productImage`（1 张）+ `productName` | = 参考图张数 | | `主图复刻` | 复刻参考图风格，产品图出新主图（当前仅 1:1） | `referenceImages` + `productImages`（1-6 张） | = 参考图张数 | | `姿势套图` | 服装专用：1 张商品图 × 多组动作 | `uploadedImages`（仅 1 张）+ `poseActions[]`（每条 ≤300 字） | = 动作条数 | | `批量译图` | 翻译图上文字 | `prompt`（**必须写明目标语言**）+ `uploadedImages`（1-10 张） | = 图片张数 | ```bash qhkit image-batch options '{}' # 六种 mode 的参数说明 qhkit image-batch generate '{"mode":"批量生图","prompts":["白底图","户外场景图"],"uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"]}' qhkit image-batch generate '{"mode":"批量改图","prompt":"统一换成纯白背景","uploadedImages":["./a.jpg","./b.jpg"]}' qhkit image-batch generate '{"mode":"批量替换","referenceImages":["./场景1.jpg","./场景2.jpg"],"productImage":"./产品.jpg","productName":"保温杯"}' qhkit image-batch generate '{"mode":"主图复刻","referenceImages":["./爆款主图.jpg"],"productImages":["./我的产品.jpg"]}' qhkit image-batch generate '{"mode":"姿势套图","uploadedImages":["./连衣裙.jpg"],"poseActions":["双手叉腰正面站立","侧身回眸"]}' qhkit image-batch generate '{"mode":"批量译图","prompt":"翻译成英语","uploadedImages":["./中文主图.jpg"]}' qhkit image-batch estimate '{"mode":"姿势套图","uploadedImages":["./连衣裙.jpg"],"poseActions":["正面","侧面"]}' # 报价（姿势套图每张 +0.5 积分） ``` - 批量生图/改图/替换/姿势套图**必须传** `modelLabel`（自定义生图家族，实时清单、无默认，先 `image options` 查 `modelLabel`）与可选 `sizePreset`/`quality`；主图复刻与批量译图的模型固定。