三剪客 · 电商主图工厂

> ## ⚠️ 先申请你自己的 API Key
>
> 本 Skill 不内嵌任何密钥，也不代付费用。 请到
> 算力集市 api.a7w.cn 注册并创建你自己的 API Key
> （新用户有赠送点数，可以先免费试跑）。
>
> 拿到后填进环境变量 A7W_API_KEY，或直接传给 --key 参数。
> 请勿使用他人提供的 Key —— 用量与费用都记在 Key 所属账号上。

能做什么

给商品信息（标题 / 类目 / 规格 / 卖点 / 实测实物图 URL），批量产出符合电商平台规格的主图与详情图。

它替代的是运营每天最琐碎的那一步：不是「没有图」，而是「五张主图每张该说什么——
第 1 张放什么、第 2 张放什么，资质位拿什么填」。

这个包与同族包的区别（不是「换个比例 + 换个提示词」）

怎么用（命令行）

第 0 步：获取 API Key

到 api.a7w.cn 注册，创建一个 API Key（形如 sk-...）。

第 1 步：装依赖

零依赖。 不需要 pip install 任何东西，只要机器上有 Python 3.7+：

python3 --version

scripts/a7w.py 是零依赖客户端（只用 urllib / json / mimetypes），
scripts/imgprobe.py 是图片头探针（只用 struct / zlib），scripts/run.py 同样只用标准库。
PIL 不是必需的——它的存在只会让 --snap 支持更多图片格式。

> 约定：scripts/a7w.py 是所有 Skill 包共用的零依赖客户端，我们靠
> 「包内副本 SHA256 == 规范版」（16797 B）批量校验各包的客户端有没有被意外改坏。
> 所以本包没有为了自己的业务去改它——需要读图片像素就独立出 imgprobe.py，
> 需要应用专属接口就写在 run.py 里。

第 2 步：填 Key

# Linux / macOS
export A7W_API_KEY=sk-你的key

# Windows PowerShell
$env:A7W_API_KEY="sk-你的key"

也可以存进配置文件反复用（推荐）：

python3 scripts/a7w.py login --key sk-你的key

第 3 步：先认规格（免费，不花点数、不联网）

python3 scripts/run.py specs

specs 会列出每个平台的主图像素与设计比例、五张主图位的语义、以及上游 1K 档实测像素表
（含每种比例的真实偏差）。这一步零网络、零成本，先看清楚再花钱。

出图模型的可选值可以现查：

python3 scripts/a7w.py schema nano_banana

第 4 步：提炼卖点并按主图位分配（只花文本钱）

python3 scripts/run.py sellpoints \
    --product "便携榨汁杯 600ml" --platform taobao \
    --specs "容量600ml，杯身Tritan，刀头304不锈钢可拆洗，USB-C充电" \
    --usp "一杯一袋、单手开盖、可整杯冲洗" \
    --audience "通勤上班族、健身人群" \
    --evidence "自有实拍图与拆解视频" \
    --out plan.json

想先看不花钱的提示词：

python3 scripts/run.py sellpoints --product "便携榨汁杯 600ml" --dry-run

第 5 步：先算钱（不出图）

python3 scripts/run.py cost --count 5
# 预估成本：5 张 × 24 点 = 120 点 = 1.20 元

python3 scripts/run.py cost --count 5 --budget 100
# 超预算 → 打印结论并返回退出码 3

第 6 步：出图（真花钱）

# 先不带 --yes 跑一次：只报价，不提交任何任务
python3 scripts/run.py images --plan plan.json --outdir ./out

# 确认了再加 --yes
python3 scripts/run.py images --plan plan.json --outdir ./out --yes --snap --report evidence.json

图片一定要输出到包外（比如 ./out、%TEMP%\...）。Skill 包的上传白名单只收
.md .py .txt .json .sh .js .yaml .yml .csv，图片会让上传 400；脚本也会拒绝把 --outdir
指到包内（退出码 2）。

中断了就原样重跑，提示词与分辨率没变就不会重复扣费：

python3 scripts/run.py images --plan plan.json --outdir ./out --yes
# [1/2] #1 已完成，跳过（上次扣费 24.0 点，不再重复扣）
# [2/2] #4 发现未完成的 task_id=task_xxx，续查而不重新提交

第 7 步：发布前做合规自检（零成本、纯本地）

python3 scripts/run.py compliance --text "全网最低价，销量第一，好评率100%"
python3 scripts/run.py compliance --file plan.json --strict

完整工作流

# 0) 认规格（零成本）
python3 scripts/run.py specs

# 1) 出方案（只花文本钱）
python3 scripts/run.py sellpoints --product "便携榨汁杯 600ml" --platform taobao \
    --specs "容量600ml，刀头可拆洗" --evidence "自有实拍图" --out plan.json --json

# 2) 算钱 + 设预算
python3 scripts/run.py cost --count 5
python3 scripts/run.py cost --count 5 --budget 200

# 3) 真出图（报价 → 确认）
python3 scripts/run.py images --plan plan.json --outdir ./out
python3 scripts/run.py images --plan plan.json --outdir ./out --yes --snap \
    --budget 200 --report evidence.json

# 4) 合规自检
python3 scripts/run.py compliance --file plan.json --strict

直接用 curl 调（不依赖本包脚本）

本包底层就是算力集市 api.a7w.cn 的标准两步异步任务。提交（注意没有 /generate
这个端点，「文生图」是 submit 的 action=generate 参数）：

# 算力集市 api.a7w.cn · nano_banana 提交出图（真花钱，1K 约 24 点/张）
curl -sS -X POST "https://api.a7w.cn/api/v1/apps/nano_banana/submit" \
  -H "Authorization: Bearer $A7W_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "纯白背景，一只透明便携榨汁杯放正中央，柔光棚拍，正面平视，浅景深，无文字",
    "action": "generate",
    "model": "nano-banana",
    "resolution": "1K",
    "aspect_ratio": "1:1"
  }'

拿 data.task_id 去轮询：

curl -sS "https://api.a7w.cn/api/v1/tasks/task_xxxxxxxxxxxx" \
  -H "Authorization: Bearer $A7W_API_KEY"

出方案那一步走的是 OpenAI 兼容的 POST /api/v1/chat/completions。

参数说明

全局

specs —— 列平台规格与主图位（零网络、零成本）

sellpoints —— 提炼卖点并按主图位分配

images —— 批量出图

compliance —— 合规自检（零成本）

cost —— 只算钱不出图

平台 preset（--platform）

详情页是长图：上游单张出不了长图，所以本包按屏出图（单屏 3:4），拼接在本地做。

六道本地硬闸门

闸门都是拦截 + 标红 + stderr 汇总 + 非 0 退出码，不是「提示一下」。
因为出图是按次扣费的，事后发现问题的代价是真金白银。

1. 电商合规（本包的重点）

三道判据，命中即拦：

• 广告法绝对化用语：国家级|世界级|最高级|最佳|最优|最强|最好|第一品牌|全国第一|排名第一|销量第一、
  最X、100%、根治|治愈|包治|特效、稳赚|保本|零风险 等。
• 不伪造销量：销量第一|月销\s*\d+|已售\s*\d+|\d+万\+?\s*(人|用户|买家)\s*(已购|在用|选择)——
  销量必须来自平台后台真实数据。
• 不伪造评价：好评率100%|零差评|好评如潮|全部五星|真实评价\s*\d+条。
• 不伪造资质与检测报告：权威检测报告|质检合格|SGS|CMA|CNAS|专利技术|独家配方|特供|专供——
  必须真实存在且能出示证书编号与颁发机构。本包不生成资质，也不替你编结论。

「最X」有可枚举的上下文豁免 + 句首不豁免（照同族口径，这是为什么）：

电商文案里「最好」「最强」是绝对化用语，照拦没错；但中文里「最大」也大量出现在
普通比较句里：「和同类产品最大的区别是……」「这个价位里最省事的做法是……」。
一刀切拦下来，运营会成天在改根本不违规的句子，闸门变成噪音——闸门一旦变成噪音，
人就会加 --allow-prompt-hits 把它关掉，那时真正该拦的也拦不住了。

所以两条条件都满足才豁免：

⚠️ 豁免只允许一个「的」/「了」，逗号顿号不开豁免。所以
「找出占比最高、且最容易改的那一个环节」会被拦下——属已知的保守行为，
靠改文案解决（把「最高」换成「比较高」），不靠放松规则解决。

2. 占位符残留

{} / {{标题}}、[待填] / [待补充]、XXX、待补充 / TODO / TBD。
这些字符串会进提示词，然后被画到图上（AI 出图的文字基本是错的，画出来就是乱码）。
[1]（引用序号）、[图 2]（配图位）是正常写法，不会误判。

3. prompt_echo —— 照抄提示词示例

这条是从标题工坊的事故来的：提示词里写过的示例，哪怕明确标着「这是错的写法」，
模型照样照抄——公众号那一轮最高分 89.0 的标题一字不差就是提示词里的示例，
最高分变成「抄标准答案」，排序就废了。

出图场景更隐蔽：你不会一眼看出这张主图和示例长得一样，而是「看起来挺正常」，
直到发现五张主图是同一个模子。

判定：去标点后相等 → 拦；字符二元组 Jaccard ≥ 0.75 → 拦；示例的二元组
覆盖度 ≥ 0.60 → 拦。

第三条是补漏：出图提示词动辄 60~120 字而示例只有 25 字，Jaccard 的分母是两份二元组的
并集，示例那一侧被长提示词摊薄得极狠——示例原样嵌进去也照样放行。实测：

覆盖度只看「示例被抄了多少」，不看提示词有多长，所以摊薄对它无效。

长度守卫（本包与同族的口径差异，是刻意的）：同族的守卫是 max(6, len(示例)//2)
（示例 25 字 → 门槛 12），因为内容平台的出图提示词本来就是 60~120 字。
但电商主图的出图提示词惯常只有 30~50 字，沿用门槛 12 会漏掉「示例原样当作整条提示词」
这一最直接的照抄。所以本包的守卫收紧成 min(20, max(6, len(示例)//4))（示例 25 字 → 门槛 6）。
⚠️ 只改门槛，三条判据的阈值一个都没动（去标点相等 / 0.75 / 0.60），
且「去标点后完全相同」这条不受长度门槛约束。

4. 出图比例真伪 —— 读回真实像素，不信自报字段

不信接口返回里的任何比例字段，把图下载回来读文件头，用真实宽高算比例。

为什么必须这样：标题工坊上一版只信模型自报的 formula 字段做模板污染判定，
结果那个真该被判命的标题恰好漏判——闸门是假绿的。同一个错误在出图场景的形态是：
自报 aspect_ratio=1:1，真实像素却是 864x1184。

实测到的上游特性：上游不是按比例给像素，而是先定总像素、再把每边向下对齐到 32 的倍数。
所以 10 种比例里有 5 种拿不到像素级精确比例：

所以默认容差是 3%（容差内不算「假」，但真实像素与偏差照样打印出来，不藏）。

要拿到像素级精确比例就加 --snap：按请求比例居中裁剪，裁完再读一次文件头复核，
只会把真正裁准的记成合格。优先用 PIL；没有 PIL 时回落到内置的 8 位 PNG 裁剪器
（只用 zlib + struct），两条路都走不通时如实报告「没能裁」，不假装成功。

读像素这件事由独立模块 scripts/imgprobe.py 负责（PNG / JPEG / GIF / WebP 四种文件头解析，
只读、纯标准库）。

5. 主图位完整性

五张主图位（主图/规格/卖点/场景/资质）缺位 → 标红，images 默认拦截（退出码 3），
只想出已有图位才加 --allow-missing-slots。

为什么缺位要拦而不是「提示一下」：电商主图位是平台语义槽。买家划到第 2 张想看规格、
第 5 张找资质与售后；缺第 5 位意味着买家在决策最后一刻找不到资质依据，直接影响转化；
缺第 1 位则连入池机会都没有。

⚠️ 第 5 位资质图本包不生成。没有真实资质图时，images 会改走 generate 并明确警告
这一次产出的是示意版式、不是资质本身，不许当作资质材料上架——
真机实测踩到过：模型会给第 5 位写一条「自有实拍图与拆解视频」当依据，
然后照样画一张看起来像资质的图出来。

6. 成本上限

• 提交任何任务之前先算总价；超 --budget 直接停，一个任务都不提交
• 每张提交前再核一次：前面真实扣费可能比预估高，超了就就地停
• 2K / 4K 没有实测单价 → 拒绝估算，退出码 3。宁可拒绝也不编一个数
  （想估就给 --points-per-image）
• 产出图不许进包：--outdir 在包内 → 退出码 2

排错

收集排错信息时请附上：完整命令、--report 产出的证据 JSON、原始报错文本。
不要在报错信息或截图里带上你的 API Key。

退出码（可直接用于流水线）

--json 输出契约（给流水线与 agent 消费，只在 --json 下生效）：

• 成功：结果对象里多一个 "ok": true；顶层是数组时包成 {"ok": true, "data": [...]}
• 失败：stdout 输出一个 JSON 信封，形如
  {"ok": false, "exit": 3, "error": {"kind": "gate", "message": "…"}}（exit 就是本次真实退出码），
  kind 取 gate / usage / budget / call / interrupt / internal。
• internal 是没预料到的异常（代码 bug）的兜底：此时 stdout 给信封、
  完整 traceback 原样打到 stderr、退出码固定 1 —— 报 bug，不藏 bug。
• 只有在本次还没吐过任何 JSON 结果时才补信封；已经吐过结果时
  （例如 compliance 判出 blocked、cost 估不出价），ok 就写在那个结果里
• 人读文案照旧走 stderr；退出码语义一个都不变；非 --json 模式输出与同族一致
• --json 写在子命令前面或后面都可以

成本口径

只信 usage.points_cost。 平台的 pricing_matrix / tenant_* 字段我们验证过半数不可信：
image_human 字段写 1.5/2/4/8 点/秒、实测 2/3/6/12；voice_tts/stt 字段写 30、实扣 40。
那些字段只能当参考，不能当结算价写进文档。

frozen_points 也不是最终扣费：实测冻结 31.2、实扣 24，差 30%。

文件结构

sanjianke-ecom-image/
├── SKILL.md                          本文件
├── README.md                         给人看的说明
├── LICENSE.md                        MIT，署名三剪客
├── references/
│   ├── ecom-image-method.md          电商主图方法论：白底图、五张位分配、详情页分屏
│   ├── platform-specs.md             各平台主图规格、安全区与详情页拼接
│   └── compliance-and-gates.md       电商合规红线与六道闸门口径
└── scripts/
    ├── a7w.py                        api.a7w.cn 零依赖客户端（**逐字节等于规范版，本包不改它**）
    ├── imgprobe.py                   图片头探针：读真实像素 PNG/JPEG/GIF/WebP（只读，纯标准库）
    └── run.py                        specs / sellpoints / images / compliance / all / cost / models

端点速查

算力集市（api.a7w.cn）的出图是两步异步任务（下面每一行的域名都来自算力集市 api.a7w.cn）：

没有 /generate 这个端点。 「文生图」是 submit 的 action=generate 参数，
不是独立的 api 路径——同族曾经凭记忆写错过，被实测纠正，这里留个记号。

submit 的参数名（用 python3 scripts/a7w.py schema nano_banana 实查，别猜）：
prompt / action(generate|edit) / resolution(1K|2K|4K) / aspect_ratio / image_urls / model / callback_url

已知边界（不藏）

• 白底图的「纯白」是设计要求，不是自动判定。本包会把「纯白背景」写进提示词、
  并在白底位缺这句时自动补上，但不会去检测产出图的背景像素是否真的纯白。
  背景干净度仍需人工看一眼——这一条写在 references/ecom-image-method.md 里。
• 详情页长图不直接生成。上游单张出不了长图，本包按屏出图，拼接在本地做，
  拼接命令见 references/platform-specs.md。
• 不生成资质。第 5 位只改你真实持有材料的版式。
• AI 出图的文字基本都是错的，所以本包一律要求「不要在图上生成文字」，
  压图文字后期自己加。
• 合规闸门是启发式自检工具，按子串/正则匹配，不理解语义、不看图片、不做谐音识别。

免责声明

内置违禁词表与判定口径是启发式自检工具，来自公开经验整理，不构成法律意见，
也不代表任何平台的官方审核标准。商品图片与文案的合规责任由使用者承担；
食品、保健品、医疗器械、母婴、化妆品、3C 认证等高风险类目必须人工复核。

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提示词里不要要求生成具体品牌 logo、真实人物姓名或受保护的角色形象；
生成后如用于商业投放，请自行完成商标与肖像权排查。

费用提示：出图按次扣费，--report 产出的证据文件里逐张记了真实扣费
（usage.points_cost），请以它为准对账。本包不做代付，也不内嵌任何密钥。

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• 要算力 / 要 API Key：算力集市 · 注册领 API Key —— 一个 Key 调用全部 AI 算力，注册、充值、创建 Key 都在这里。
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相关链接

• 算力集市 api.a7w.cn（注册领 Key）：https://api.a7w.cn/
• 电商主图方法论：references/ecom-image-method.md
• 各平台主图规格与安全区：references/platform-specs.md
• 电商合规红线与闸门口径：references/compliance-and-gates.md