Ai Product Photo Scene Planner

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name: ai-product-photo-scene-planner
description: "视觉质量诊断助手适合市场营销、运营、内容媒体、电商在用户提出“这张图够发布吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。"
requiredEnvVars:
  - name: AISKILLS_API_KEY
    description: "从 AI Skills 官网 https://ai-skills.ai 获取API Key，用于运行时技能调用。"
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# ai-product-photo-scene-planner 视觉质量诊断助手

[快速开始](https://github.com/allinherog-star/ai-skills/tree/main#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B)

[更多技能](https://ai-skills.ai)

### 概述

视觉质量诊断助手用于回答「这张图够发布吗」、AI生成、提示词、视觉创意，适合市场营销、运营、内容媒体、电商在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。
它会结合商品信息、填写品类、外观、材质、规格、价格带、核心卖点、包装和必须真实呈现的…等输入，整理关键上下文，并输出摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物，便于继续执行、复盘或交付。

### 什么时候使用

**适用场景**

- 用户提出“这张图够发布吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果
- 市场营销、运营、内容媒体、电商需要围绕视觉质量诊断助手生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物
- 用户已经准备了图片目标（例如提升点击、解释功能、建立质感、突出礼赠、承接促销或降低退货。）、品牌视觉要求（补充品牌调性、主色、禁用风格、竞品差异、字体或画面限制。）、场景数量（场景数量），希望整理成可执行的分析或优化结果
- 用户需要把视觉质量诊断助手相关材料转成清晰结论、优先级和下一步动作

### 调用方式

通过导出的 Python runner 直接调用 AI Skills API：

### 命令示例

**基础调用**

```bash
python3 scripts/run.py --params '{}'
```

**带常用参数调用**

```bash
python3 scripts/run.py --params '{"usageGoal":"图片目标"}'
```

### 参数说明

| 参数 | 类型 | 必填 | 默认 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `usageGoal` | string | 否 | - | 例如提升点击、解释功能、建立质感、突出礼赠、承接促销或降低退货 |
| `brandStyle` | string | 否 | - | 补充品牌调性、主色、禁用风格、竞品差异、字体或画面限制 |
| `sceneCount` | number | 否 | `6` | 场景数量 |
| `productInfo` | string | 否 | - | 填写品类、外观、材质、规格、价格带、核心卖点、包装和必须真实呈现的细节 |
| `marketRegion` | string | 否 | `中国大陆` | 市场区域；可选值：`中国大陆`、`北美`、`欧洲`、`日本`、`韩国`、`东南亚`、`中东`、`拉美`、`全球通用` |
| `targetChannel` | string | 否 | `电商详情页` | 使用渠道；可选值：`电商详情页`、`商品主图`、`广告投放`、`小红书/社媒`、`直播间贴片`、`独立站`、`亚马逊` |
| `targetAudience` | string | 否 | - | 说明购买者、使用者、年龄层、生活方式和使用场景 |
| `imageReferenceFile` | string | 否 | - | 上传商品图、包装图、参考图或视觉资料包，用于补充场景规划 |
| `productImagesBrief` | string | 否 | - | 描述白底图、包装图、模特图、参考图或上传图片中的商品特征 |

完整机器可读参数结构见 `references/form-schema.json`。

### 参数取值参考

当前技能没有需要额外查表的分类参数。

### 支持的输入格式

当前技能直接接收 JSON 参数，不涉及分享链接解析。

### 示例请求

下面的示例参数可直接传给 `scripts/run.py`，runner 会把它们发送给 AI Skills API。

```bash
python3 scripts/run.py --params '{"usageGoal":"图片目标"}'
```

等价的 `--params` JSON：

```json
{
  "usageGoal": "图片目标"
}
```

### 返回结果示例

```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "message": "示例结果请以技能真实返回结构为准。"
  },
  "meta": {
    "executionTime": 842,
    "cached": false
  }
}
```

### 交付内容

- 摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物：围绕用户目标整理可直接阅读、复盘或交付的核心结果。
- 输入材料解读：结合图片目标（例如提升点击、解释功能、建立质感、突出礼赠、承接促销或降低退货。）、品牌视觉要求（补充品牌调性、主色、禁用风格、竞品差异、字体或画面限制。）、场景数量（场景数量）提炼关键上下文和判断依据。
- 下一步动作：给出优先级、执行建议或可继续加工的内容框架。

### 结果使用建议

- 先判断输出是否回答了用户关于「视觉质量诊断助手」的核心问题。
- 再检查结果是否覆盖摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物，以及是否给出明确下一步动作。
- 如果输入材料较少，建议让用户补充目标、受众、限制条件或原始材料后再运行。

### 运行前准备

- `AISKILLS_BASE_URL`：默认 `https://ai-skills.ai`
- `AISKILLS_API_KEY`：必填，用于认证调用
- `AISKILLS_TENANT_ID`：默认 `default`