Ecommerce Image Skills — 12 навыков агента для карточек товара на Amazon, Taobao и Xiaohongshu

· 2 мин чтения
agent-skills claude-code prompt-engineering image-generation ecommerce
📂 Исходный код на GitHub

12 навыков агента для фотографий товара: белая главная фотография для Amazon, сцены, инфографика, модули A+, размерная сетка, фото на модели, баннеры распродаж, обложки Xiaohongshu и длинные страницы Taobao. Нужны Claude Code, Codex или Cursor.

Ecommerce Image Skills — 12 навыков агента для карточек товара на Amazon, Taobao и Xiaohongshu

Карточка товара начинается с фотографии. Чаще всего это снимок с телефона: бутылка стоит на кухонном столе, сзади видно кружку, по краям ковёр. Из такой картинки нужно сделать главное фото для Amazon с полностью белым фоном, инфографику с преимуществами, размерную сетку, баннер для распродажи и три обложки для Xiaohongshu. Раньше такую работу делал дизайнер. Теперь её делает агент по набору скиллов.

Репозиторий ecommerce-image-skills — это 12 навыков агента для карточек товара. Каждый навык лежит в своей папке, внутри — файл SKILL.md и свои скрипты. Папки не зависят друг от друга, поэтому можно скопировать только нужные. Набор работает в Claude Code, Codex, Cursor и в любом другом агенте, который умеет читать SKILL.md. Лицензия — MIT, файл LICENSE.

Что внутри

Навык Что делает Модель по умолчанию
amazon-white-background Главное фото для Amazon: чистый белый фон, товар занимает не меньше 85% кадра, без текста. Есть скрипт проверки и починки Sunburst
lifestyle-scene Сцены использования: кухня, улица, офис, спортзал. Вид товара сохраняется Flare
model-try-on Фото на модели: из раскладки или вешалки делает примерку. Ткань, цвет и логотип остаются Sunburst
selling-point-infographic Инфографика: одно преимущество на картинку, иконки и выноски, текст переносится посимвольно Sunburst
amazon-a-plus Модули страницы A+ для Amazon: 970×600, 970×300, 300×300, 1464×600. Есть скрипт обрезки Flare
size-chart Размерная сетка в сантиметрах и дюймах, таблица размеров одежды. Только ваши цифры Sunburst
multi-angle-set Набор ракурсов: спереди, сбоку, сзади, сверху, 45°, детали. Одинаковый свет и фон, скрипт для коллажа Sunburst
sale-banner Баннеры для распродаж: размеры для Taobao, Tmall, Shopee, Lazada, TikTok Shop и Amazon Flare
batch-background-swap Пакетная замена фона и перекраска вариантов SKU: с продолжением после обрыва, повторами, лимитом на бюджет и CSV-журналом Sunburst
xiaohongshu-cover Обложки для Xiaohongshu 3:4: шесть рабочих вёрсток, крупный заголовок Flare
taobao-detail-long-image Длинная страница описания для Taobao, Tmall и Pinduoduo шириной 750 пикселей: разбивка по экранам плюс скрипт склейки и нарезки Flare
ecommerce-listing-suite Общая точка входа: планирует весь набор картинок под площадку, вызывает остальные 11 навыков и проверяет результат выбирает сам

Почему это не просто набор промтов

Главная беда генерации картинок для магазина выглядит так: картинка красивая, а товар на ней уже не тот. Другой оттенок, другая крышечка, искажённый логотип, надпись сместилась. Дизайнер такое ловит глазами за секунду, а генератор — нет.

Поэтому первый шаг в каждом навыке — блокировка внешнего вида товара. Агент сначала разбирает фотографии и записывает короткое описание: форма и пропорции, цвет и отделка, точное написание логотипа и надписей, состав комплекта. Этот блок подставляется в каждый промт дословно. Никакая творческая инструкция не может его отменить.

PRODUCT IDENTITY LOCK (do not change):
- Shape & proportions: <e.g. tall cylinder, rounded shoulders, 26 cm high>
- Colour & finish: <e.g. matte sage green #8FA58C body, bamboo lid>
- Logo & printed text: <exact spelling, position, colour>
- Parts & details: <lid, loop, buttons, labels that are included>
- Must NOT appear: <extra logos, invented claims, items not in the box>

В навыках есть ещё одно правило: в промт попадают только факты, которые видно на фотографии или подтвердил пользователь. Если размер, материал или объём неизвестны, агент спрашивает или молчит. Придумывать характеристики и заявления о сертификатах запрещено.

Правила площадок уже в навыках

Каждая площадка требует своих чисел, и автор собрал их в промты, а не оставил на догадку. Для главного фото Amazon: фон #FFFFFF, товар занимает не меньше 85% кадра, длинная сторона не меньше 1000 пикселей, лучше 1600–2000. Модули A+ имеют фиксированные размеры. Страница описания на Taobao — 750 пикселей в ширину. Обложка для Xiaohongshu — 3:4. Баннеры у каждой площадки свои.

Есть готовые планы на целый комплект. Для Amazon — семь картинок: белая главная, инфографика с главным преимуществом, сцена, второе преимущество или сравнение, размерная сетка, детали или ракурсы, фото использования или комплектации. Для Taobao — пять главных картинок 800×800 и длинная страница. Для Xiaohongshu — три варианта обложки и от трёх до шести картинок внутри. Перед генерацией агент показывает таблицу и ждёт подтверждения. Это экономит деньги, потому что платные вызовы не тратятся впустую.

Главное фото проверяется скриптом

Для белого фона есть отдельный скрипт check_main_image.py. Он измеряет долю белого цвета в рамке по краям кадра, долю пикселей, которые равны ровно #FFFFFF, площадь товара в кадре и размер файла. Каждая проверка выдаёт PASS или FAIL с числами, есть вывод в JSON.

Есть ключ --fix. Скрипт переводит почти белые пиксели в чисто белый цвет, потом обрезает и дополняет холст так, чтобы товар занимал около 87% кадра, и сохраняет квадратную картинку. То есть модель получает право ошибиться в оттенке фона, а финальную проверку делает код. Нужны pillow и numpy.

Flare или Sunburst

Навыки работают с GPT Image 2.5, у которой два варианта модели. Выбор прописан заранее, чтобы агент не гадал.

Задача Flare Sunburst
Новые сцены, фоны, вёрстка, много черновиков подходит
Логотип, этикетка, мелкий текст должны уцелеть подходит
Локальная правка: сменить фон, цвет, убрать лишнее подходит
Финальная главная фотография и картинки с плотным текстом подходит

Если в вашем шлюзе нет этих моделей, навык предлагает ближайший аналог и говорит об этом вслух.

Три способа получить картинку

  1. Встроенный инструмент агента, если он умеет генерировать изображения.
  2. Ключ GPTIMAGE_API_KEY и скрипт generate.py. Переменная GPTIMAGE_BASE_URL переопределяет адрес, по умолчанию используется OpenAI. Подойдёт любой шлюз с совместимым API.
export GPTIMAGE_API_KEY=sk-...
python scripts/generate.py --model sunburst \
  --image bottle.jpg --size 1024x1024 --prompt-file prompt.txt --out out/main.png
python skills/amazon-white-background/scripts/check_main_image.py out/main.png --fix out/main-fixed.png
  1. Ни ключа, ни встроенного инструмента. Тогда навык печатает готовый промт и ссылку, по которой его можно запустить в браузере на стороннем сервисе. Свой адрес и свою подписку на API автор предлагает в самом README — пользоваться ими или нет, решает читатель.

Установка

git clone https://github.com/xianyu110/ecommerce-image-skills.git
cd ecommerce-image-skills

mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r skills/* ~/.claude/skills/
mkdir -p ~/.codex/skills  && cp -r skills/* ~/.codex/skills/
mkdir -p .cursor/skills   && cp -r skills/* .cursor/skills/

Нужна только одна папка — копируйте её. Для Claude Code есть короткая команда npx skills add xianyu110/ecommerce-image-skills и плагин /plugin marketplace add xianyu110/ecommerce-image-skills.

Как к этому обращаться

Запросы пишутся обычными словами, без специального синтаксиса:

Use amazon-white-background on ./photos/bottle.jpg and run the check script.
Plan a full 7-image Amazon set with ecommerce-listing-suite — show me the plan first.
Batch-replace backgrounds in ./photos with pure white, cap at 40 API calls.

Пакетный навык отдельно умеет перекрашивать варианты SKU: цвет задаётся названием и шестнадцатеричным кодом, а через --var colour= подставляется в промт по очереди. Скрипт пропускает файлы, которые уже есть в папке с результатом, поэтому после обрыва его можно запустить снова.

Ограничения

Промты примеров лежат в docs/showcase-prompts.md. Автор предупреждает: правила площадок меняются, и перед загрузкой картинок стоит перечитать актуальный раздел справки продавца. И это всё равно генерация, а не съёмка: итоговый цвет и пропорции товара на экране будут отличаться от того, что лежит в коробке. Всё, что важно, проверяйте на своих фотографиях.

У того же автора есть родственные наборы: ecommerce-video-skills — короткие ролики из карточки товара, brand-ip-kit-skills — фирменный стиль и логотип, golive-china-skills — запуск сервисов в Китае.

Источник: https://github.com/xianyu110/ecommerce-image-skills