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Seedream 5.0 电商全场景生图。帮助电商美工、商品摄影、品牌视觉团队和带货运营通过青虎AI直接完成“Seedream 5.0 电商全场景生图”:支持文生图、图生图,具备极高的分辨率和精准的文字排版能力,一秒出图。完美适配淘宝主图、天猫详情页、京东海报、拼多多营销图、1688产品白底图、Amazon商品图、TikTok Shop短视频封面、Shopee促销图、Temu全品类素材等平台需求。精于高质感产品场景合成、AI模特换装、空间背景延伸、复杂光影渲染,让商品图瞬间拥有大牌质感。Use this skill for Seedream 5.0 电商全场景生图 当用户要求用 Seedream 5.0 Pro 爆款电商图、图片 5.0 Pro(对外常称 Seedream 5.0 / Seedream 5.0 Pro) 做电商图/主图/海报/文生图/图生图时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、青虎、Seedream、Seedream 5.0、Seedream 5.0 Pro、图片 5.0 Pro、电商全场景生图、文生图、图生图、淘宝主图、天猫详情页、京东海报、拼多多营销图、Amazon商品图、TikTok Shop封面、Shopee促销图、Temu素材。

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8. September 2026 um 02:50
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Seedream 5.0 电商全场景生图。帮助电商美工、商品摄影、品牌视觉团队和带货运营通过青虎AI直接完成“Seedream 5.0 电商全场景生图”:支持文生图、图生图,具备极高的分辨率和精准的文字排版能力,一秒出图。完美适配淘宝主图、天猫详情页、京东海报、拼多多营销图、1688产品白底图、Amazon商品图、TikTok Shop短视频封面、Shopee促销图、Temu全品类素材等平台需求。精于高质感产品场景合成、AI模特换装、空间背景延伸、复杂光影渲染,让商品图瞬间拥有大牌质感。Use this skill for Seedream 5.0 电商全场景生图 当用户要求用 Seedream 5.0 Pro 爆款电商图、图片 5.0 Pro(对外常称 Seedream 5.0 / Seedream 5.0 Pro) 做电商图/主图/海报/文生图/图生图时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、青虎、Seedream、Seedream 5.0、Seedream 5.0 Pro、图片 5.0 Pro、电商全场景生图、文生图、图生图、淘宝主图、天猫详情页、京东海报、拼多多营销图、Amazon商品图、TikTok Shop封面、Shopee促销图、Temu素材。
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# Seedream 5.0 Pro 爆款电商图 | LinkPix Seedream 5.0 电商全场景生图。帮助电商美工、商品摄影、品牌视觉团队和带货运营通过青虎AI直接完成“Seedream 5.0 电商全场景生图”:支持文生图、图生图,具备极高的分辨率和精准的文字排版能力,一秒出图。完美适配淘宝主图、天猫详情页、京东海报、拼多多营销图、1688产品白底图、Amazon商品图、TikTok Shop短视频封面、Shopee促销图、Temu全品类素材等平台需求。精于高质感产品场景合成、AI模特换装、空间背景延伸、复杂光影渲染,让商品图瞬间拥有大牌质感。Use this skill for Seedream 5.0 电商全场景生图 `qhkit image` 自定义生图家族的专项入口:`prompt` 必填、参考图可选。本技能默认走 **图片 5.0 Pro(对外常称 Seedream 5.0 / Seedream 5.0 Pro)**。 ## 何时触发 - 「用 Seedream / Seedream 5.0 / Seedream 5.0 Pro 出电商图」 - 「图片 5.0 Pro 生图 / 要真实感、要快的电商图」 - 淘宝主图、天猫详情页、京东海报、拼多多营销图、Amazon 商品图等全场景商业大图 ## 使用配方 **首选模型**:本技能对外对应 **图片 5.0 Pro(对外常称 Seedream 5.0 / Seedream 5.0 Pro)**。先跑 `qhkit image options '{"queryParams":["modelLabel","models"]}'` 拿实时清单,在 `models`/`modelLabel` 里按别名匹配:`图片 5.0 Pro` / `Seedream` / `5.0 Pro`。命中后把返回的标签**逐字**当作 `modelLabel`。 - 清单里暂时没有对应项:把最接近的 2–3 个候选(含单价/`credits`)列给用户选,说明「当前目录未上架 图片 5.0 Pro(对外常称 Seedream 5.0 / Seedream 5.0 Pro)」,不要自造标签硬提交。 - `maintenance: true` 或 `notice` 含「即将下线」的不要推荐。 - 用户明确点了别的模型,以用户为准。 ```bash # 选型(每次会话先跑) qhkit image options '{"queryParams":["modelLabel","models"]}' # 纯文字直出(modelLabel 必须换成 options 返回的逐字标签,下行只是写法示例) qhkit image generate '{"modelLabel":"图片 5.0 Pro","prompt":"化妆品高端场景图,中文卖点清晰可读","imageCount":2}' # 带参考图(用户给了商品图就传,不要只把图转写成文字) qhkit image generate '{"modelLabel":"图片 5.0 Pro","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"prompt":"保持商品主体不变,做成高点击电商主图","imageCount":2}' # 尺寸候选逐模型独立 qhkit image options '{"queryParams":["sizePreset","imageCount"],"modelLabel":"图片 5.0 Pro"}' # 报价 qhkit image estimate '{"modelLabel":"图片 5.0 Pro","prompt":"化妆品高端场景图","imageCount":2}' # 提示词写不好时先润色(不建任务、不扣生图积分) qhkit image polish '{"uploadedImages":["./商品图.jpg"],"productName":"保温杯","pointDescription":"钛合金内胆 24h 保温"}' ``` - 用户只给一句模糊描述或只丢一张商品图时,先 `polish` 把提示词读给用户确认,再带进 `generate`。 - `prompt` ≤ 5000 字:写清主体、场景、光影、材质、构图和要渲染的中文/外文案。 - `imageCount` 1/2/4/6/8/10;画质缺省 1K,要 2K 就显式传 `"quality":"2K"`。 - 不要把一个模型的 `sizePreset` 套到另一个模型上。 ## 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): ```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。 **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);命令返回 `{"ok":false,"stage":"runtime","message":"未知命令:…"}`(本机 qhkit 太老、还没有这个命令——注意它 `stage` 是 `runtime` 不是 `version`,走不到版本门禁,别当成用法错误);stderr 提示有新版本;报「模式在线上已下架或配置变更,请升级 qhkit」。(`image`/`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。) ```bash 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)。 - 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。 - **图片体积上限 10MB**:3–10MB 的本地图 CLI 上传后自动追加 COS 缩略参数(2048px 内等比缩小、只缩不放),stderr 那行提示**不是错误**;外站大图 URL 建议先下载到本地再以路径传入,好让 CLI 走这条防线。 - **超过 10MB 被拦下时不要把问题抛回用户,你(智能体)就地压缩后重试**(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):优先 Python —— `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)"`(缺 Pillow 先 `pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`);没有 Python 就用 Node —— `npx --yes sharp-cli -i 原图 -o 压缩后.jpg resize 2048`(官方源慢时加 `--registry=https://registry.npmmirror.com`)。两条都失败才请用户换 10MB 以内的图,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;拿不准先调 `options`。 - **`image` / `video` 的模型清单是实时的**(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。 ## 报价、轮询与交付 - **提交前确认(硬规则)**:`generate` 会创建任务、消耗积分,发起前必须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(不支持 estimate 的命令如实说「以实际扣费为准」)——**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` 等)无需确认。 - **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 - 成套主图走「AI生成电商主图轮播图、主图套图 | LinkPix」;详情页长图走「电商商品详情图生成器 | LinkPix」。本技能只走自定义生图家族的 Seedream / 图片 5.0 Pro 取向。 - 视频需求走对应的带货视频 / 爆款复刻技能,不要用本技能硬套。
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