技能介绍

在服装设计与电商展示中，通过文字描述让 AI 准确还原剪裁、走线或五金配件的质感一直是个痛点。通用的文生图模型往往缺乏对服装局部工艺的精准控制，难以平衡“真实比例”与“纹理锐度”。@user_3dafbf8c/morning-nano-banana-pro-clothing-detail-image 这个 Skill 专门针对这一场景设计，它固定调用 Nano Banana Pro 模型，将你提供的服装照片与指定的工艺部位转化为细节放大图。

核心机制与工作流

该 Skill 的核心在于将模糊的视觉需求拆解为结构化的提示词维度。它不会盲目生成，而是遵循一套严密的流水线：

结构化 Prompt 组装：提示词被拆解为“交付物与主体 → 场景与动作 → 构图与镜头 → 光线与颜色 → 材质与风格 → 必须出现的文字 → 禁止项”。这种结构能精准引导模型聚焦于你关心的局部工艺。
视觉参数控制：默认输出 1:1 比例的 2K 分辨率成图（支持 1K 预览与 4K 高清）。如果你提供了参考图，Skill 会明确每张图的作用（控制主体、构图或颜色），并按顺序传入以保持视觉一致性。
本地校验机制：调用 scripts/generate.js 执行生成后，Skill 会强制校验本地输出文件是否存在且大小大于零。它返回的是本地绝对路径（localPath），而非容易失效的临时 URL。

适用边界与工程注意点

虽然该 Skill 在服装细节展示上表现优异，但在实际工程调用时仍需注意其局限性：

不可替代专业测量：生成的图像在“真实比例”上是基于模型的理解，并非绝对精确的物理还原。涉及具体尺寸数据或专业结论时，必须提醒用户进行人工复核。
严格锁定模型：该 Skill 硬编码了 Nano Banana Pro。如果用户明确要求使用其他模型，应当切换到对应的 Skill，而不是在当前任务中静默替换。
输入信息要求：为了达到最佳效果，用户至少需要提供一张服装照片和明确想要突出的工艺部位（如“领口走线”或“袖口剪裁”）。缺失关键主体信息时，Skill 会先发起询问而非盲目生成。

此外，运行环境需安装精确版本的 fieldkit-sdk@1.1.0。无论是通过 --api-key 直接传入还是使用 UNITYCLAW_KEY 环境变量，Skill 都严禁在任何日志或结果中回显真实密钥。