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linkpix-seedream-5-lite

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Qwen-Image 国内电商爆款排版图。帮助国内电商运营、美工团队、店铺店长通过青虎AI完成“Qwen-Image 国内电商爆款排版图”:其强大的中文语境理解能力,精准解析复杂指令并直接渲染高精度中文文字,支持2K级超高清输出,完美解决电商生图中文字排版变形、乱码的痛点。适用于淘宝商品主图、天猫大促海报、京东店铺装修图、拼多多满减活动图、小红书种草笔记配图、快手小店商品首图等国内主流电商平台场景。一键生成详情页长图、卖点图、促销角标,提升店铺转化率。Use this skill for Qwen-Image 国内电商爆款排版图 当用户要求用 Seedream 5.0 Lite 生成电商图、图片 5.0 Lite(对外检索常写作 Qwen-Image / Seedream 5.0 Lite) 做电商图/主图/…

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name: linkpix-seedream-5-lite description: "Qwen-Image 国内电商爆款排版图。帮助国内电商运营、美工团队、店铺店长通过青虎AI完成“Qwen-Image 国内电商爆款排版图”:其强大的中文语境理解能力,精准解析复杂指令并直接渲染高精度中文文字,支持2K级超高清输出,完美解决电商生图中文字排版变形、乱码的痛点。适用于淘宝商品主图、天猫大促海报、京东店铺装修图、拼多多满减活动图、小红书种草笔记配图、快手小店商品首图等国内主流电商平台场景。一键生成详情页长图、卖点图、促销角标,提升店铺转化率。Use this skill for Qwen-Image 国内电商爆款排版图 当用户要求用 Seedream 5.0 Lite 生成电商图、图片 5.0 Lite(对外检索常写作 Qwen-Image / Seedream 5.0 Lite) 做电商图/主图/海报/文生图/图生图时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、青虎、Qwen-Image、通义万相、Seedream 5.0 Lite、图片 5.0 Lite、国内电商爆款排版、中文渲染、2K超清、淘宝主图、天猫大促海报、京东装修、拼多多满减、小红书种草、快手小店。" user-invocable: true homepage: https://www.npmjs.com/package/@iqinghu/qhkit metadata: {"openclaw":{"emoji":"🖼️","requires":{"bins":["qhkit"]},"install":[{"kind":"node","package":"@iqinghu/qhkit","bins":["qhkit"]}]}}

Seedream 5.0 Lite 生成电商图 | LinkPix

Qwen-Image 国内电商爆款排版图。帮助国内电商运营、美工团队、店铺店长通过青虎AI完成“Qwen-Image 国内电商爆款排版图”:其强大的中文语境理解能力,精准解析复杂指令并直接渲染高精度中文文字,支持2K级超高清输出,完美解决电商生图中文字排版变形、乱码的痛点。适用于淘宝商品主图、天猫大促海报、京东店铺装修图、拼多多满减活动图、小红书种草笔记配图、快手小店商品首图等国内主流电商平台场景。一键生成详情页长图、卖点图、促销角标,提升店铺转化率。Use this skill for Qwen-Image 国内电商爆款排版图

qhkit image 自定义生图家族的专项入口:prompt 必填、参考图可选。本技能默认走 图片 5.0 Lite(对外检索常写作 Qwen-Image / Seedream 5.0 Lite)。

何时触发

  • 「用 Qwen-Image / 通义万相生图 / Seedream 5.0 Lite 出国内电商排版图」
  • 「图片 5.0 Lite,多张之间细节要一致」
  • 要中文海报、卖点字、满减角标且怕文字变形/乱码

使用配方

首选模型:本技能对外对应 图片 5.0 Lite(对外检索常写作 Qwen-Image / Seedream 5.0 Lite)。先跑 qhkit image options '{"queryParams":["modelLabel","models"]}' 拿实时清单,在 models/modelLabel 里按别名匹配:图片 5.0 Lite / Seedream 5.0 Lite / Qwen-Image / Qwen Image。命中后把返回的标签逐字当作 modelLabel。

  • 清单里暂时没有对应项:把最接近的 2–3 个候选(含单价/credits)列给用户选,说明「当前目录未上架 图片 5.0 Lite(对外检索常写作 Qwen-Image / Seedream 5.0 Lite)」,不要自造标签硬提交。
  • maintenance: true 或 notice 含「即将下线」的不要推荐。
  • 用户明确点了别的模型,以用户为准。
# 选型(每次会话先跑)
qhkit image options '{"queryParams":["modelLabel","models"]}'
# 纯文字直出(modelLabel 必须换成 options 返回的逐字标签,下行只是写法示例)
qhkit image generate '{"modelLabel":"图片 5.0 Lite","prompt":"化妆品高端场景图,中文卖点清晰可读","imageCount":2}'
# 带参考图(用户给了商品图就传,不要只把图转写成文字)
qhkit image generate '{"modelLabel":"图片 5.0 Lite","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"prompt":"保持商品主体不变,做成高点击电商主图","imageCount":2}'
# 尺寸候选逐模型独立
qhkit image options '{"queryParams":["sizePreset","imageCount"],"modelLabel":"图片 5.0 Lite"}'
# 报价
qhkit image estimate '{"modelLabel":"图片 5.0 Lite","prompt":"化妆品高端场景图","imageCount":2}'
# 提示词写不好时先润色(不建任务、不扣生图积分)
qhkit image polish '{"uploadedImages":["./商品图.jpg"],"productName":"保温杯","pointDescription":"钛合金内胆 24h 保温"}'
  • 用户只给一句模糊描述或只丢一张商品图时,先 polish 把提示词读给用户确认,再带进 generate。
  • prompt ≤ 5000 字:写清主体、场景、光影、材质、构图和要渲染的中文/外文案。
  • imageCount 1/2/4/6/8/10;画质缺省 1K,要 2K 就显式传 "quality":"2K"。
  • 不要把一个模型的 sizePreset 套到另一个模型上。

环境自举(缺什么装什么,不要因环境缺失放弃任务)

本技能依赖 qhkit 命令(npm 包 @iqinghu/qhkit),可完全独立安装。按顺序检测,缺失就地补齐:

  1. 有 qhkit 吗? qhkit config show 能跑通即就绪,跳到第 4 步。

  2. 没有 qhkit 但有 node/npm(OpenClaw/Hermes 机器部署流程保证自带 Node 22+)→ 全局安装(推荐):

    npm i -g @iqinghu/qhkit
    

    默认走 npm 官方源;官方源访问慢或超时(国内网络常见)时,再加镜像参数 --registry=https://registry.npmmirror.com(阿里维护的 npm 官方镜像,仅作网络兜底)。仅当全局安装因权限失败且无法提权时,才退而用 npx @iqinghu/qhkit <命令> ...(npx 必须写包全名)。

  3. 连 node 都没有(要求 Node ≥ 18):先装 Node 再回到第 2 步。

    # Linux 二进制安装(装到用户目录,无需 root;先校验官方 SHA256 再解包):
    cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz
    cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz#x27; | sha256sum -c -
    mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib"
    export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"
    

    校验行输出 OK 才继续;校验失败就删掉重下,绝不解包未通过校验的文件。nodejs.org 访问不通时,把两个下载 URL 的前缀 https://nodejs.org/dist 整体换成镜像 https://registry.npmmirror.com/-/binary/node(目录结构相同,SHASUMS256.txt 也有镜像,校验步骤不变)。export PATH 只对当前 shell 生效,跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行(或追加进 ~/.bashrc)。macOS 用 brew install node;Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 x64 换成 arm64。

  4. 密钥:无密钥时(命令返回 stage:"config"),把下面的引导文案发给用户,拿到密钥后执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod(或设环境变量 QHKIT_TOKEN):

    1. 打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417527636 注册/登录
    2. 进入控制台 → 工作台的 APIKeys 页面:https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys
    3. 点「创建/复制」生成密钥,生成后将 API 密钥发我

    图文获取密钥教程:https://xcnzsfe4uxrw.feishu.cn/wiki/KJ0Ywsyw8iAXmRkz5l4cddDbn6g

  5. 自检:qhkit config show 输出脱敏配置即全部就绪。

升级:出现以下任一信号,先升级再重试原命令——命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}(版本门禁,message 里就是升级命令,照做即可);命令返回 {"ok":false,"stage":"runtime","message":"未知命令:…"}(本机 qhkit 太老、还没有这个命令——注意它 stage 是 runtime 不是 version,走不到版本门禁,别当成用法错误);stderr 提示有新版本;报「模式在线上已下架或配置变更,请升级 qhkit」。(image/video 的模型清单 0.12.0 起实时读取,线上新增模型不需要升级 CLI。)

npm i -g @iqinghu/qhkit@latest

官方源慢或超时时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com。

安装/配置失败时把具体报错告诉用户(常见:无写权限 → 提示用户提权或改用 npx;无网络 → 让用户处理网络)。

调用契约

  • 形式:qhkit <命令> <action> '<json>',或 qhkit <命令> <action> @params.json(参数写进文件,避免 shell 转义问题,推荐)。
  • stdout 恒为一行 JSON;失败为 {"ok":false,"stage":"...","message":"..."} 且退出码 1,把 message 原样转告用户。stderr 可能出现提示行,不是错误。
  • 图片/视频参数直接填本地文件路径(CLI 自动上传换取 URL),素材已在公网时填 http(s) URL 也可。
  • 图片体积上限 10MB:3–10MB 的本地图 CLI 上传后自动追加 COS 缩略参数(2048px 内等比缩小、只缩不放),stderr 那行提示不是错误;外站大图 URL 建议先下载到本地再以路径传入,好让 CLI 走这条防线。
  • 超过 10MB 被拦下时不要把问题抛回用户,你(智能体)就地压缩后重试(2048px 内等比缩小、只缩不放、输出 jpg,压完把新文件路径传回原命令重试一次):优先 Python —— python -c "from PIL import Image, ImageOps; im=ImageOps.exif_transpose(Image.open('原图')); im.thumbnail((2048,2048)); im.convert('RGB').save('压缩后.jpg', quality=85)"(缺 Pillow 先 pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple);没有 Python 就用 Node —— npx --yes sharp-cli -i 原图 -o 压缩后.jpg resize 2048(官方源慢时加 --registry=https://registry.npmmirror.com)。两条都失败才请用户换 10MB 以内的图,不要反复重试。
  • 标签类参数(modelLabel、sizePreset、themeLabel 等)必须与 options 返回的候选值逐字一致,不要自造或翻译;拿不准先调 options。
  • image / video 的模型清单是实时的(0.12.0 起直接读线上目录,新增/下架/调价自动跟随,无需升级 CLI),且均无默认模型——modelLabel 必填,缺失会报错并列出当前可选项。当次会话第一次选模型前先跑 options 查 modelLabel/models 拿当前清单,不要凭记忆或本文档的快照直接报模型名。拉不到目录(断网/密钥问题)时命令会明确报错,按提示引导用户检查配置。

报价、轮询与交付

  • 提交前确认(硬规则):generate 会创建任务、消耗积分,发起前必须把本次提交的关键参数一次性列给用户——模型/模板、出图张数或视频时长、尺寸与画质、语言、用到哪几张参考图,以及 estimate 报出的预计扣除积分(不支持 estimate 的命令如实说「以实际扣费为准」)——等用户明确同意后才能执行提交。参数全部来自用户原话时也要复述确认一遍(口头描述与实际枚举值可能有出入,任务提交后不可取消)。只读 action(options / estimate / status / templates 等)无需确认。
  • 报价:要把积分数字报给用户时,先跑 qhkit image estimate '<与 generate 完全相同的参数>',报它返回的 credits(实扣值,秒回、无副作用);enough:false 时提前告知余额不足。不要引用文档快照报价。
  • 轮询:image generate 自带轮询,阻塞到出图(最长约 14 分钟),返回里直接有图片 URL,不需要再查 status。
  • 交付:产物 URL 在返回的 images 字段里,按当前环境的媒体交付约定发给用户;产物必须和「生成完成」写在同一轮回复,并附返回里的实扣 credits(「本次实际消耗 X 积分」)。
  • 失败:转述 CLI 的 message(已是面向用户的中文,常见:积分不足、内容审核未通过),不要重试轰炸。

能力边界

  • 成套主图走「AI生成电商主图轮播图、主图套图 | LinkPix」;详情页长图走「电商商品详情图生成器 | LinkPix」。本技能只走自定义生图家族的 Lite / Qwen-Image 取向。
  • 视频需求走对应的带货视频 / 爆款复刻技能,不要用本技能硬套。
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