App Store 图片校验 & 飞书图片替换

从 App Store 获取应用官方截图，与飞书表格中嵌入的市场图进行交叉验证，识别并替换错误图片。

触发条件

• 用户提到"核对图片"、"校验市场图"、"检查截图"、"App Store 截图"
• 用户说"图片对不对"、"市场图有问题"、"替换错误图片"
• 用户需要确保飞书表格中的产品截图与官方 App Store 一致

第一步：确认飞书表格（必须先做）

场景 A：用户提供了飞书表格链接

从链接中解析 spreadsheet_token 和 sheet_id。

飞书链接格式示例：
- https://xxx.feishu.cn/sheets/ABCD1234?sheet=EFGH5678
- spreadsheet_token = ABCD1234
- sheet_id = EFGH5678

解析后读取表格结构，确认以下列：

如果 D 列不是图片列而是文本/链接，本 skill 不适用。

场景 B：用户未提供飞书表格链接

必须先向用户索要飞书表格链接。本 skill 仅校验已有表格，不会自动创建新表。

> 禁止在未获得飞书表格链接的情况下继续执行后续步骤。

第二步：提取表格中的图片信息

2.1 获取单元格内容

lark-cli sheets +cells-get \
  --spreadsheet-token <spreadsheet_token> \
  --sheet-id <sheet_id> \
  --range D2:D{last_row}

从返回的 JSON 中提取每行的嵌入图片 token。关键字段路径：
- sheets[0].data[0].rowValues[].values[].image.imageToken
- sheets[0].data[0].rowValues[].values[].image.width
- sheets[0].data[0].rowValues[].values[].image.height

2.2 下载嵌入图片

# 逐个下载到本地临时目录
lark-cli drive +download \
  --token <image_token> \
  --output /tmp/dimgs/row_{N}.jpg

同时从表格中提取每行的 App ID（C 列），用于后续查询。

第三步：获取 App Store 官方截图

3.1 查询应用信息

https://itunes.apple.com/lookup?id={app_id}&country=us

返回 JSON 格式：

import requests

def get_app_info(app_id):
    url = f"https://itunes.apple.com/lookup?id={app_id}&country=us"
    resp = requests.get(url)
    data = resp.json()
    if data['resultCount'] > 0:
        result = data['results'][0]
        return {
            'name': result.get('trackName'),
            'screenshots': result.get('screenshotUrls', []),
            'ipad_screenshots': result.get('ipadScreenshotUrls', [])
        }
    return None

3.2 下载截图

从 screenshotUrls 数组中取前 4-5 张 iPhone 截图：

curl -s -o /tmp/appstore_shots/row_{N}_s{i}.jpg "{screenshot_url}"

> 注意：iTunes API 的截图 URL 可能包含 URL 编码的特殊字符（如 U0028 = (），curl 可直接使用，无需额外解码。

3.3 拼接截图为横向组合图

将多张 App Store 截图拼接为一张横向长图（匹配飞书市场图的常见展示格式）：

from PIL import Image

def stitch_screenshots(image_paths, output_path, quality=95):
    """将多张截图横向拼接为一张图，统一高度"""
    shots = [Image.open(p) for p in image_paths]
    min_h = min(img.height for img in shots)

    resized = []
    total_w = 0
    for img in shots:
        ratio = min_h / img.height
        new_w = int(img.width * ratio)
        resized.append(img.resize((new_w, min_h), Image.LANCZOS))
        total_w += new_w

    result = Image.new('RGB', (total_w, min_h), (255, 255, 255))
    x = 0
    for img in resized:
        result.paste(img, (x, 0))
        x += img.width

    result.save(output_path, "JPEG", quality=quality)
    return output_path

第四步：图片交叉校验

4.1 校验方法

对比飞书表格中的市场图与 App Store 官方拼接图：

1. 视觉对比（最可靠）
- 查看 App Store 截图中的应用名称/Logo 是否与飞书表中的产品名一致
- 对比 UI 风格、功能界面截图是否匹配
- 对比颜色方案、布局结构是否一致

2. 对比方式
- 将飞书表中的市场图下载到本地
- 将 App Store 截图拼接图也存到本地
- 通过视觉检查对比两者（AI 视觉能力或人工）

4.2 判断标准

> 关键原则：开发者可能在 App Store 截图中使用与商店列表不同的品牌名称，这属于正常现象。判断核心是「是否是同一款应用」，而不是「品牌文字是否完全一致」。

第五步：替换错误图片

5.1 对于确认不匹配的行

# 将拼接好的 App Store 官方截图上传并嵌入飞书单元格
lark-cli sheets +cells-set-image \
  --spreadsheet-token <spreadsheet_token> \
  --sheet-id <sheet_id> \
  --range D{row} \
  --image /tmp/appstore_shots/row_{N}_composite.jpg \
  --name "AppName_market.jpg"

+cells-set-image 自动完成两步：
1. 上传图片到飞书 Drive
2. 将图片嵌入目标单元格（替代原有图片）

5.2 替换后验证

# 回读确认新图片已生效
lark-cli sheets +cells-get \
  --spreadsheet-token <spreadsheet_token> \
  --sheet-id <sheet_id> \
  --range D{row}

确认返回的 imageToken 已更新，且 width/height 符合预期。

第六步：生成校验报告

报告应包含：

对每行给出判定和依据。对已替换的行列出新的 image_token。

第七步：清理

# 清理临时图片文件
rm -rf /tmp/dimgs /tmp/appstore_shots

关键注意事项

跨平台兼容性

本 skill 设计为在任何支持以下能力的 AI 编程助手中运行：

不使用任何平台专有工具或 Skill。所有命令均为跨平台通用 CLI。

App Store API 限制

• iTunes Search/Lookup API 无认证即可使用，但有速率限制
• 建议每次查询间隔 0.5-1 秒，避免被限流
• country=us 获取美区截图；如需其他地区修改 country 参数
• 如果 API 返回空结果，检查 App ID 是否正确

图片对比难点

• 开发者品牌不一致：App Store 截图中的品牌名可能与商店列表名不同（正常现象）
• 截图版本差：表格中的图片可能是旧版截图，与当前 App Store 截图 UI 有差异
• 判断原则：以「是否是同一款应用」为核心判断标准，不以文字完全一致为准
• 存疑行宁可标记为人工复查，不要错误替换正确的图片

飞书图片操作

• +cells-set-image 会自动完成上传和嵌入两步
• 支持 JPG 和 PNG 格式，建议 JPG 质量 90-95%
• 替换图片会覆盖原单元格中的图片，不影响单元格中其他内容（如文本）
• 图片上传后占用飞书 Drive 空间

批量处理效率

• 对于大量行（50+），建议分组处理：
  1. 先批量下载所有行的 App Store 截图（API 查询 + curl 下载）
  2. 再批量拼接组合图
  3. 然后统一对比校验
  4. 最后统一替换错误图片
• 修复时优先处理明确不匹配的行，存疑行汇总后人工决策

完整命令行速查

# === 飞书操作 ===

# 读取单元格内容（含图片信息）
lark-cli sheets +cells-get \
  -t <spreadsheet_token> -s <sheet_id> -r D2:D55

# 下载飞书 Drive 中的图片
lark-cli drive +download \
  --token <image_token> -o /tmp/dimgs/row_N.jpg

# 替换单元格中的图片
lark-cli sheets +cells-set-image \
  -t <spreadsheet_token> -s <sheet_id> \
  --range D22 \
  --image /tmp/appstore_shots/row_22_composite.jpg \
  --name "product_market.jpg"

# === App Store API ===

# 查询应用信息（含截图URL列表）
curl -s "https://itunes.apple.com/lookup?id=1234567890&country=us" | python3 -m json.tool

# 下载单张截图
curl -s -o /tmp/appstore_shots/row_N_s0.jpg "https://is1-ssl.mzstatic.com/..."

# === 图片拼接（Python） ===

python3 -c "
from PIL import Image
paths = ['/tmp/appstore_shots/row_22_s0.jpg', '/tmp/appstore_shots/row_22_s1.jpg']
shots = [Image.open(p) for p in paths]
min_h = min(img.height for img in shots)
total_w = sum(int(img.width * min_h / img.height) for img in shots)
result = Image.new('RGB', (total_w, min_h), (255,255,255))
x = 0
for img in shots:
    w = int(img.width * min_h / img.height)
    result.paste(img.resize((w, min_h), Image.LANCZOS), (x, 0))
    x += w
result.save('/tmp/appstore_shots/row_22_composite.jpg', 'JPEG', quality=95)
print('Done:', total_w, 'x', min_h)
"

错误处理速查