对电商图片中的商品进行智能替换，支持一对一、一对多、多对一映射关系。当用户提到商品替换、换商品、复刻爆款图片、替换商品主体时触发。
npx skills add https://github.com/meitu/meitu-skills --skill meitu-product-swap이 명령을 Claude Code에 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
| name | meitu-product-swap |
| description | 对电商图片中的商品进行智能替换，支持一对一、一对多、多对一映射关系。当用户提到商品替换、换商品、复刻爆款图片、替换商品主体时触发。 |
| version | 1.0.0 |
| metadata | {"openclaw":{"requires":{"bins":["meitu"],"env":["MEITU_OPENAPI_ACCESS_KEY","MEITU_OPENAPI_SECRET_KEY"],"paths":{"read":["~/.meitu/credentials.json","~/.openclaw/workspace/visual/"],"write":["~/.openclaw/workspace/visual/"]}},"primaryEnv":"MEITU_OPENAPI_ACCESS_KEY"}} |
| requirements | {"credentials":[{"name":"MEITU_OPENAPI_ACCESS_KEY","source":"env | ~/.meitu/credentials.json"},{"name":"MEITU_OPENAPI_SECRET_KEY","source":"env | ~/.meitu/credentials.json"}],"permissions":[{"type":"file_read","paths":["~/.meitu/credentials.json","~/.openclaw/workspace/visual/"]},{"type":"file_write","paths":["~/.openclaw/workspace/visual/"]},{"type":"exec","commands":["meitu"]}]} |
根据用户上传的商品原图与目标参考图，对图片中的商品进行智能替换，生成高质量的商品融合效果图。支持一对一、一对多、多对一映射关系。
不适用场景：背景生成、模特换装
npm install -g meitu-cli@latest（包名 meitu-cli，非 meitu-ai）meitu image-edit（model: praline，默认值，适用于多图融合/商品替换/合成）MEITU_OPENAPI_ACCESS_KEY / MEITU_OPENAPI_SECRET_KEY~/.meitu/credentials.jsonmeitu config set-ak --value "..." + meitu config set-sk --value "..."meitu auth verify --json{OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/
路径别名： 下文中
$VISUAL={OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/
流程按实际执行顺序排列：
Preflight → [Context] → Execute → Refine → Deliver → [Record]
↑ 项目模式时执行 ↑ 项目模式时执行
↑ 一次性模式跳过 ↑ 一次性模式跳过
meitu --version → 未安装则提示 npm install -g meitu-cli@latest
meitu auth verify --json → 凭证无效则引导配置
Detect mode: cwd has openclaw.yaml → project mode; else → one-off
can_record = cwd 有 openclaw.yaml AND $VISUAL 存在（两者缺一即 false）
Resolve output_dir: openclaw.yaml → ./output/ | else → $VISUAL/output/meitu-product-swap/
mkdir -p {output_dir}
硬约束：output_dir MUST NOT 指向 skill 文件夹内部
项目创建（仅当用户主动要求时）：
已在项目目录中（有 openclaw.yaml）→ 跳过。否则：
mkdir -p $VISUAL/projects/{name}/output
创建 openclaw.yaml：
project:
name: "{name}"
type: "meitu-product-swap"
brand: "{brand}"
created: "{date}"
创建 DESIGN.md（空模板，含 Context References + Project Decisions + Iteration Log 三个空 section）。
mode = one-off → 跳过此步，直接到 Execute。以下仅限 project 模式：
逐步读取上下文（均 skip if missing）：
图片标记与分析
Agent 必须使用自身多模态视觉能力查看每张图片，提取商品特征（材质、颜色、结构、Logo 等），不依赖用户描述也不调用外部图片分析工具。
判断用户上传图片数量，分析用户指令：
命令与参考图路由
命令选择决策表：
| 用户意图 | 命令 | model | 关键参数 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 商品替换到场景图 | image-edit | praline（默认，无需显式传参） | --image <目标参考图> <商品原图> | 多图融合/合成的标准命令 |
| 商品替换 + 风格化 | image-edit | praline | 同上 | 风格化通过 prompt 描述，不切换 model |
| 仅改画风/卡通化 | image-edit | nougat | --image <单图> | 非本 Skill 核心场景，建议用其他 Skill |
本 Skill 固定使用
image-edit，praline为默认 model 无需显式传参。nougat（风格化）和gummy（人像写真）不适用于商品替换场景。
参考图路由表：
| 意图模式 | 参考输入 | --image 传递方式 | prompt 中引用 |
|---|---|---|---|
| 一对一（图A商品→图B场景） | 商品原图 + 目标参考图 | --image <目标参考图URL> <商品原图URL> | Image 1 = 场景，Image 2 = 商品 |
| 一对多（图A商品→图B/C/D场景） | 商品原图 + 多张目标参考图 | 逐组调用：--image <参考图N> <商品原图> | 同上，每组独立 prompt |
| 多对一（图A/B商品→图C场景） | 多张商品原图 + 目标参考图 | 逐组调用：--image <目标参考图> <商品原图N> | 同上，每组独立 prompt |
图片顺序规则：CLI
--image参数顺序始终为目标参考图在前（Image 1），商品原图在后（Image 2）。Prompt 中统一用 CLI 位置编号引用：Image 1 = 场景/目标参考图，Image 2 = 商品原图。
Prompt 组装
不要调用图片分析工具（图片标记与分析步骤已通过 Agent 视觉完成特征提取），基于 references/prompts.md 模板自行组装 Prompt。
## ROLE_AND_CONTEXT — 角色设定## GUIDELINES — 替换策略、特征提取、一致性、光影等指导原则## PROMPT_CONSTRUCTION — Part1 逻辑分析层 + Part2 物理执行层（含 PREFIX/SUFFIX 模板）Prompt 组装中间产物 schema（Agent 内部推理结构）：
{
"task_label": "图{x}商品 植入 图{y}场景",
"part1_logic": {
"replacement_strategy": "集群擦除逻辑描述",
"feature_extraction": "商品材质、颜色、细节",
"physical_blueprint": {
"perspective": "透视匹配描述",
"freeze_zones": "一致性死锁区描述",
"lighting": "光影融合计算"
}
},
"part2_execution": {
"prefix": "完整 PREFIX_INSTRUCTION（不可修改，见 prompts.md § PROMPT_CONSTRUCTION）",
"body": "英文提示词（融合蓝图 + 用户需求 + 上下文约束）",
"suffix": "完整 SUFFIX_INSTRUCTION（不可修改，见 prompts.md § PROMPT_CONSTRUCTION）"
},
"final_prompt": "prefix + body + suffix 拼接的完整 prompt 字符串"
}
final_prompt直接传给meitu image-edit --prompt。Part1 为 Agent 内部推理过程，不传给 CLI。
质量自检
按 references/prompts.md § SELF_CHECK 执行 V1-V6 检查，不通过则回到 Prompt 组装步骤修正。
图片生成
直接使用 Preflight 解析的 output_dir，确保目录存在后调用 meitu-cli：
mkdir -p {output_dir}
meitu image-edit \
--image_list "<目标参考图URL>" "<商品原图URL>" \
--prompt "<final_prompt>" \
--json \
--download-dir {output_dir}
--model 使用默认值 auto（自动路由到 praline_pro / image_praline_edit_v2 的多图融合通路），无需显式传--ratio 缩小一档，如不传 ratio 使用默认 auto）创意型任务必须有独立的迭代精炼循环。
结果呈现： 展示生成结果时，说明关键设计决策——为什么选择这个透视角度、集群擦除包含/排除了哪些元素、光影融合的处理方式。让用户理解替换逻辑，以便给出精准反馈。
提示用户："如果需要对图片中的文字内容进行修改，你可以在画布中选中需要修改文字的图片，点击选择'无痕改字'功能进行编辑。"
反馈分类与响应路由：
| 反馈类型 | 典型表述 | 调整目标 | 操作 |
|---|---|---|---|
| 色彩/氛围 | "色温再暖一点"、"饱和度太高" | prompt 描述词 | 调整 Part2 body 色彩/氛围描述 → 重新生成 |
| 角度/透视/位置 | "透视不对"、"商品放偏了" | prompt 物理蓝图 | 调整 Part1 空间透视 + Part2 位置描述 → 重新生成 |
| 商品变形/模糊 | "Logo 糊了"、"形状变了" | 参数或输入图 | 检查 --ratio、强化 PREFIX 一致性约束、确认输入图质量 |
| 背景被修改 | "文字颜色变了"、"背景元素消失" | prompt 冻结指令 | 加强 ANTI-MUTATION 段落、检查集群擦除边界 |
| 整体不满意 | "完全不对"、"重来" | 重新分析 | 回到 Execute 图片标记与分析步骤 |
迭代节奏：
output_dir 已在 Preflight 解析，此处仅做重命名。
mv {file} {output_dir}/{date}_{name}.{ext}
If DESIGN.md Iteration Log > 5 entries → compact: keep recent 5, archive older to ./drafts/design-history.md
can_record = cwd 有 openclaw.yaml AND $VISUAL 存在（两者缺一即 false） can_record = false → 跳过。
例外： 一次性模式下用户反复表达同一偏好（如多次说"不要渐变"），Agent MAY 直接提议：
"你多次提到不要渐变，要加入全局禁忌列表吗？" → 用户同意 → 写 $VISUAL/rules/quality.yaml
项目模式下：
User approves style → write observation:
$VISUAL/memory/observations/observations.yaml → scan similar key → merge or append → write backlen(projects) >= 2 → propose promotion (non-blocking)，在回复末尾提及，不打断主流程Observation entry schema:
- key: "偏好观察描述"
scope-hint: meitu-product-swap # 来自 project.type；跨场景则为 null
projects: [project-name]
first-seen: 2026-03-22
last-seen: 2026-03-22
晋升路由规则（两种模式通用，「非阻塞」——在回复末尾提及，不打断主流程）： "你在 N 个项目中都偏好 X。要保存吗？ → 保存到 {scope-hint} 场景 [默认] → 保存到全局偏好 → 不保存" Promotion target 自动路由：
scope-hint 非 null → 默认写入 $VISUAL/memory/scenes/{scope-hint}.md（不存在则创建，含 frontmatter）scope-hint 为 null → 默认写入 $VISUAL/memory/global.mdUser rejects ("不要 XX")：
If rejected element already in $VISUAL/rules/quality.yaml → 自动过滤，不问。
If new rejection + has openclaw.yaml → ask: "仅这个项目不用 XX，还是以后都不要？"
仅项目 → append to ./DESIGN.md Constraints
以后都不要 → append to $VISUAL/rules/quality.yaml（该问答即确认）
If no openclaw.yaml → current task only, write nothing.
Nothing → nothing.
openclaw.yaml）→ ./output/{date}_{effect-name}.{ext}$VISUAL 存在）→ $VISUAL/output/meitu-product-swap/{date}_{effect-name}.{ext}{date}_{effect-name}.{ext}（如 2026-03-22_serum-bottle-marble.jpg）--download-dir 下载后需通过 mv 重命名为上述格式Comprehensive Meitu AI toolkit for image and video editing. Features include AI poster design, precise background cutout, virtual try-on, e-commerce product swap, image upscaling and restoration, ID photo generation, smart object removal, portrait beauty enhancement, and motion-transfer dance videos. The ultimate creative assistant.
文/图生海报，多风格多尺寸带排版，支持参考图/已有海报修改文字/背景/元素。当用户提到海报、宣传图、广告图、Banner、推广图、营销图、活动海报、促销海报、poster时触发。
从商品图快速编排出上新所需的电商素材包。支持白底主图、场景图、卖点海报和可选超清增强。当用户提到上新图、主图、卖点图、listing pack、hero image、ecommerce launch assets 时触发。
把一个 campaign idea 扩成适配多个平台的社媒素材包。支持 campaign 文案、海报主视觉、不同尺寸延展和平台化改版。当用户提到 social campaign、campaign assets、多平台素材包、小红书封面套图、Douyin assets 时触发。
将参考视频中的动作（舞蹈、手势、运动）迁移到目标人物或角色图片上，生成动作视频。当用户提到动作迁移、舞蹈视频、让照片跳舞、让人物动起来、dance transfer、motion transfer、视频动作复刻时触发。
一句话生成海报图片。支持封面图、营销图、信息图、活动海报等多种类型，自动识别行业风格，适配各平台尺寸（小红书、微信、抖音等）。有参考图时进行风格洗稿或模仿重构，无参考图时从零创意规划。当用户提到海报设计、做张海报、封面图、cover image、设计方案、文章转海报时触发。