GPT-Image-2 电商素材生成器

解决的问题

电商图生成常常不是缺模型，而是缺稳定的输入：商品卖点、品类、场景、风格、尺寸和参考图散落在对话里，直接拼提示词容易得到泛化、过度美化、商品不一致的画面。这个技能把一次生图请求整理成结构化流程，用模板匹配生成简洁提示词，再调用 GPT-Image-2 出图。

如何工作

• 意图识别：从用户请求中提取场景类型、商品品类、风格偏好和参考图路径，例如 hero image、flat lay、ugc、packaging、device mockup。
• 模板匹配：按触发词读取 references/templates/ 下的单个模板，未命中时回退到 01-hero-image.json，避免一次性加载全部模板。
• 提示词组装：基于 prompt_template 替换变量，应用 variants 与 category_tips，删除空字段，最终输出短而聚焦的 JSON，而不是长关键词堆砌。
• 生成与清理：通过 Codex CLI 或本地 HTTP 服务调用图像生成，将图片复制到工作目录并重命名，再删除 ~/.codex/generated_images/ 中的原始会话目录，减少重复存储。
• 适用边界：适合主图、场景图、海报、模特图、详情页、社媒素材等可模板化的电商图像需求；对强创意概念或无商品参考的抽象画面，仍需要补充更多上下文。UGC、直播和社媒场景会加入具体手机型号、噪点、暖色偏移、自然构图等描述，降低过度修图感。