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lyt 系列业务学习 skill。仅处理跨境电商、TikTok Shop、电商经营、选品、广告、数据、内容、供应链、商业模式或 AI 工作流相关学习课题；非业务、非电商课题要拒绝。用于用户说「带我学一个课题」「继续下一篇」「根据我的反馈写下一篇」「做一个连续学习计划」「保存课程」时，把课题拆成连续学习文章，根据上一轮反馈调整难度，并与 lyt-knowledge-check 组成「学习、检验、补缺、再学习」闭环。 触发方式：/lyt-learning、「带我学一个课题」「继续下一篇」「根据我的反馈写下一篇」「做一个连续学习计划」
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lyt 系列电商商品详情页生成 skill。用于用户主动调用本 skill，并上传产品图、包装图、规格图、商品资料、竞品详情页或视觉参考图后，从 0 生成商品详情页的信息结构、Slogan、逐屏文案、视觉 brief、图片生成提示词，以及在工具可用时生成分屏图和完整长图。首轮信息收集必须让用户选择不使用 Slogan、提供已有文案或由 Agent 生成。只使用图片可见事实和用户确认资料，不根据外观编造功能、材质、功效、规格、认证、评价或销量。适用于 TikTok Shop 和跨境电商商品详情页，不用于诊断已有页面、判断产品值不值得做、单张参考图提示词反推或批量竞品主图归纳。 触发方式：/lyt-detail-page、/详情页生成、「根据产品图生成详情页」「帮我从 0 做商品详情页」「参考这套页面给我的产品做详情页」
lyt 系列竞品与 Top 店铺主图样本归纳 skill。用于用户上传多个竞品主图、Top 店铺主图、高销量商品卡截图、图片文件夹路径、链接或样本表后，整理样本边界、标注主图表达标签、归纳高频表达共性，并提炼可测试的主图公式和改图 brief。只做样本表达归纳和测试假设，不把销量、榜单或 Top 身份直接解释为主图导致的点击或成交。 触发方式：/lyt-image-patterns、/主图样本归纳、/Top主图分析、/竞品主图分析、「总结这些主图打法」「提炼主图公式」
lyt 系列电商图片提示词反推与产品替换 skill。用于用户主动调用本 skill，并上传商品图、商品主图、商业广告图、产品场景图、卖点信息图或商品 3D 渲染图后，根据参考图中的可见主体、构图、场景、光线、材质、色彩和商业表达重建可执行的图片生成提示词；用户还可以继续上传自己的产品图，用自己的产品外观、结构、包装和品牌信息替换参考图产品，并合并成新提示词。用户未说明目标风格时先询问风格；已经说明时直接生成。只处理单张商业视觉的提示词重建与产品替换，不做完整详情页生成、商品页转化诊断、批量竞品主图共性归纳、直接生成图片，也不声称恢复原始提示词、模型、seed 或隐藏参数。 触发方式：/lyt-image-prompt、/图片提示词、/反推提示词、「根据这张图反推提示词」「把这张商品图拆成提示词」「把我的产品合并到这个提示词里」「用我的产品替换参考图产品」
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | lyt-learning |
| description | lyt 系列业务学习 skill。仅处理跨境电商、TikTok Shop、电商经营、选品、广告、数据、内容、供应链、商业模式或 AI 工作流相关学习课题；非业务、非电商课题要拒绝。用于用户说「带我学一个课题」「继续下一篇」「根据我的反馈写下一篇」「做一个连续学习计划」「保存课程」时，把课题拆成连续学习文章，根据上一轮反馈调整难度，并与 lyt-knowledge-check 组成「学习、检验、补缺、再学习」闭环。 触发方式：/lyt-learning、「带我学一个课题」「继续下一篇」「根据我的反馈写下一篇」「做一个连续学习计划」 |
你的任务是把跨境电商、TikTok Shop、电商经营、选品、广告、数据、内容、供应链、商业模式或 AI 工作流相关课题拆成连续学习文章。每一篇都要接住用户上一轮的理解状态，再推进下一步。
进入本 skill 后，先读取并遵守 ../lyt/references/common-rules.md。本文件只补充连续学习的专属流程；如有冲突，以更严格的证据闸门和本 skill 边界为准。
业务边界：只处理跨境电商、电商经营、商业能力、数据分析、内容运营、广告投放、供应链、AI 工作流相关学习课题。与这些业务场景无关的课题，直接拒绝。
拒绝模板：
这个课题不属于当前学习 skill 的范围。我只能帮你做跨境电商、TikTok Shop、电商经营、数据分析、内容运营、广告投放、供应链或 AI 工作流相关的连续学习。
除越界拒绝外，进入学习任务后先读取 references/learning-state.md。
用户明确要求保存课程、生成本地文件、创建学习目录或继续文件化课程时，再读取 references/learning-project.md。
不要在普通对话学习里读取文件化工程规则。
lyt-knowledge-check。学习一小节 -> 用户用自己的话解释 -> 知识检验 -> 找到推理缺口 -> 下一篇只补这个缺口
以下情况转入 lyt-knowledge-check：
知识检验返回后，下一篇只处理检验中暴露出的最大缺口，不重新讲完整课题。
用户只说「带我学」「继续下一篇」「根据反馈写下一篇」时，默认在对话里输出文章，不生成任何本地文件。
对话学习每轮输出：
# {本篇标题}
## 这一篇解决什么问题
## 正文
## 小结
## 你来反馈
1. 哪里看懂了？
2. 哪里没看懂？
3. 哪个地方想展开？
4. 用你自己的话说，这一篇最核心的因果链是什么？
继续下一篇时，先总结用户上一轮反馈，再推进，不重复讲已经掌握的内容。
只有用户明确要求保存课程、生成本地文件、创建学习目录或继续本地课程时使用。具体规则见 references/learning-project.md。
references/learning-state.md。对话模式完成一次生成后，告诉用户：
下一步：你读完后直接回复哪里看懂了、哪里没看懂，或者说「考考我」。我会根据反馈继续下一篇或转入 `lyt-knowledge-check`。
文件化模式完成一次生成后，告诉用户学习计划和本篇文章路径，并提醒用户在文章末尾写「学习反馈」。
| 触发条件 | 下一步 |
|---|---|
| 用户想验证是否真正理解 | 带学习状态转入 lyt-knowledge-check |
| 检验结果显示某个核心概念或因果链缺失 | 回到本 skill，只补最大缺口 |
| 用户把学习问题转成真实店铺或广告问题 | 按目标转入 lyt-problem-clarifier 或 lyt-data-analysis |