Lazada 商品图、主图套图、详情图、活动图生成 | LinkPix

帮助Lazada卖家、东南亚电商运营通过青虎AI完成“Lazada商品图”：支持生成Lazada平台规范的方形主图、节日大促海报、多语言卖点图、白底图、场景图。可调用Seedream 5.0、Nano Banana 2 等大模型，精准把握东南亚不同国家（如印尼、泰国、菲律宾）的节日文化元素，快速生成高适配度的本地化商品视觉素材。适用于Lazada、LazMall等平台的日常销售与大促活动。Use this skill for Lazada商品图, 方形主图, 大促海报, 多语言, 东南亚本地化, Seedream 5.0, Nano Banana 2 , AIGC图像生成, 跨境电商。通过青虎AI统一接入，支持素材上传、实时模型配置、任务轮询和结果下载。 当用户要求做Lazada 商品图、主图套图、详情图、活动图生成或该平台的主图/套图/详情图/活动图时必须触发。关键词：LinkPix、qhkit、青虎、Lazada商品图、LazMall、方形主图、大促海报、东南亚本地化、印尼、泰国、菲律宾。

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一张产品图覆盖该平台的主图套图、详情页和活动海报：套图走 套图模式（platform 默认 Lazada），详情走 电商详情图，活动图走自定义生图。对外文案里的 GPT Image 2 / Nano Banana 2 / Seedream 5.0 / Grok Image 只是检索名，真正提交的 modelLabel 必须来自 options。

何时触发

• 「做Lazada的商品图 / 主图 / 套图 / 详情图 / 活动图 / 海报」
• 用户明确要适配该平台的尺寸、构图或文案排版

使用配方

先问清产物：主图套图 / 详情页 / 活动海报。再跑对应 options。

bash

# 主图+轮播套图（缺省 9 张；platform 必须逐字来自 options）
qhkit image options '{"queryParams":["platform","sizePreset","imageCount"],"modelLabel":"套图模式"}'
qhkit image generate '{"modelLabel":"套图模式","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"customCopy":"限时5折","platform":"Lazada","imageCount":6}'
qhkit image estimate '{"modelLabel":"套图模式","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"platform":"Lazada","imageCount":6}'

# 详情页长图
qhkit image options '{"queryParams":["themeLabel"],"modelLabel":"电商详情图"}'
qhkit image generate '{"modelLabel":"电商详情图","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"themeLabel":"海洋蓝"}'

# 活动图/海报（自定义生图，先 options 再选智慧模型 / 图片 5.0 Pro / Lite / 专图模型）
qhkit image options '{"queryParams":["modelLabel","models"]}'
qhkit image generate '{"modelLabel":"智慧模型","uploadedImages":["./商品图.jpg"],"prompt":"将产品变为营销活动图，活动内容如下：【限时折扣】，适配Lazada点击率构图"}'

平台适配要点：Lazada / LazMall：方图 + 站点节日（开斋节、泼水节等）本地化，语言跟站点。

• platform 候选以 options 为准，本技能默认按 Lazada 传。
• 套图参考图与 customCopy（≤500 字）至少一个；画质缺省 1K，要 2K 显式传 "quality":"2K"。
• 多张图批量改白底 / 译图改走 image-batch，不要循环调 image generate。
• 用户给了商品图就进 uploadedImages，不要只转写成 prompt。

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）：

   bash

   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。

   bash

   # 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$' | sha256sum -c -
   mkdir -p "$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=1788417429126 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。）

bash

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

• 不绑平台、只要通用套图走「AI生成电商主图轮播图、主图套图 | LinkPix」；只要详情走「电商商品详情图生成器 | LinkPix」。
• 视频走对应平台的爆款视频技能或「AI生成电商视频 | LinkPix」。