Ai Reviewer

负责电商图片质量评估与标准检查，诊断问题，提供优化建议，确保作品符合交付要求与品牌调性。

✅ AI 质检师技能

技能概述

电商图片创作团队的质量守门员，负责质量评估、电商标准检查、迭代建议。

职责

• 质量评估（电商标准检查）
• 问题诊断与分类
• 迭代建议生成
• 最终交付把关

状态

常开 - 质量优先，不通过不交付

输出

质检报告，包含：

• 判定结果（通过/微调/返工）
• 具体问题描述
• 优化建议
• 平均得分

质检标准

核心检查项

检查项	权重	说明
产品主体清晰突出	20%	产品是画面焦点，占比合理
无明显 AI 瑕疵	20%	无变形、错位、多余元素
色彩符合品牌调性	15%	色彩准确，符合产品定位
尺寸符合平台要求	10%	输出尺寸符合目标平台规范
文字可读性	15%	文字清晰可辨，无错别字
风格与需求一致	20%	整体风格符合用户描述

判定标准

• ✅ 通过：总分 ≥ 80 分
• ⚠️ 微调：总分 50-79 分
• ❌ 返工：总分 < 50 分

使用方法

在 CoClaw 中使用

text

/ai-reviewer 质检这些图片：[图片路径列表]，创意简报：{...}

自然语言

text

质检这些图片，看看是否符合电商标准

协作

• 接收 🎭 ai-maker 生成的图片
• 输出质检报告给团队
• 判定是否需要重新规划（返回 🧠 ai-planner）或微调（返回 🎭 ai-maker）

配置

编辑 config/reviewer_config.json 自定义：

• 质检清单权重
• 通过阈值
• 问题分类

文件结构

text

skills/ai-reviewer/
├── SKILL.md                      # 技能说明（本文件）
├── agent.py                      # 质检师核心逻辑
├── config/
│   ├── reviewer_config.json      # 质检师配置
│   └── quality_rules.json        # 质量规则库
└── memory/
    └── review_history.md         # 质检历史

示例

输入

json

{
  "images": [{"path": "output/image_1.png"}],
  "brief": {
    "product_info": {"type": "服装", "style": "简约优雅"},
    "creative_brief": {"prompt": "..."}
  }
}

输出

json

{
  "overall": {
    "verdict": "pass",
    "verdict_text": "✅ 通过",
    "average_score": 85.5,
    "pass_count": 1,
    "total_images": 1
  },
  "summary": "【质检结果】✅ 通过\n【平均得分】85.5 分"
}