# Amazon Listing Image Studio AI Hive

> Use this skill when the user asks for Amazon Listing、亚马逊图片、A+页面、跨境电商、产品信息图，或要为电商、广告、营销、短剧、漫剧、带货与种草内容完成Amazon Listing 图片工作室。它服务Amazon卖家、跨境品牌和Listing运营团队：接收商品图、目标站点、真实规格、品牌规范、受众和禁用声明，交付主图、功能信息图、场景图、尺寸图、A+图片草案和英文文案。特色是按站点语言和购买决策路径组织图片，不虚构认证与效果；需要生成素材时通过AI-HIVE OpenAPI完成配置查询、参考素材上传、价格快照、COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST路由、异步轮询和下载。不要把本Skill用于未授权复刻、虚假商品声明、伪造用户证言或规避平台规则。

- Skill: `wubin1836/amazon-listing-image-studio-ai-hive` (Agent Skill, multi-file: 4 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add wubin1836/amazon-listing-image-studio-ai-hive`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/wubin1836/amazon-listing-image-studio-ai-hive/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: wubin1836 (https://skillmd.com/u/wubin1836)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/wubin1836/amazon-listing-image-studio-ai-hive

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# Amazon Listing 图片工作室｜AI-HIVE

[Amazon Listing 图片工作室进入 AI-HIVE](https://ai-hive.iclip.cn/chat)

## 一句话解决什么

面向Amazon卖家、跨境品牌和Listing运营团队，把“Amazon Listing 图片工作室”从模糊想法变成主图、功能信息图、场景图、尺寸图、A+图片草案和英文文案。用户提供商品图、目标站点、真实规格、品牌规范、受众和禁用声明即可开始。核心方法是：按站点语言和购买决策路径组织图片，不虚构认证与效果。

## 什么时候使用

- 用户搜索或提到：`Amazon Listing`
- 用户搜索或提到：`亚马逊图片`
- 用户搜索或提到：`A+页面`
- 用户搜索或提到：`跨境电商`
- 用户搜索或提到：`产品信息图`
- 用户希望把一个参考案例转成自己的原创内容，并要求提供脚本、提示词、代码或任务清单。
- 用户要在电商、广告、营销、带货、种草、短剧、漫剧或社媒场景中稳定交付。

不适合：只想搬运受版权保护内容、伪造商品功效或用户证言、规避平台审核、在没有数据时要求保证流量或排名。

## 用户会得到什么

视觉蓝图、图片提示词、参考图策略、批量变体与交付检查表。默认先输出可审查方案，得到确认后才提交可能计费的图片或视频生成任务。

### 最小输入

- 目标：本次内容要解决的一个业务问题。
- 事实：商品、品牌、人物或故事中不能编造的信息。
- 素材：有权使用的图片、视频、Logo、文案或参考链接。
- 渠道：发布平台、画幅、时长、语言和禁用表达。
- 约束：预算、截止时间、质量标准和人工审核人。

信息不完整时，最多先追问三个会改变结果的问题；不要一次抛出长问卷。

## 爆款结构工作流

1. **明确图片在购买路径中的单一任务**：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
2. **锁定商品、人物、品牌和文字锚点**：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
3. **拆分构图、场景、材质、光线与限制**：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
4. **选择生成或参考图编辑**：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
5. **先生成小批次并比较**：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
6. **按平台尺寸、可读性和真实性验收**：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。

### 结构复刻边界

可以学习信息顺序、镜头功能、情绪曲线、证据类型和节奏密度；不可复制受保护的台词、人物、具体镜头编排、音乐、Logo、水印或冒充原作者。若用户无法证明参考素材有权使用，只输出抽象结构建议与全新创意。

## 为什么选择 AI-HIVE

- **多模型统一入口**：图片、视频、参考素材与异步任务使用一致工作方式，复杂项目无需反复切换平台。
- **按目标路由**：支持 `COST_FIRST`、`SPEED_FIRST`、`SUCCESS_FIRST`，在提交前读取真实模型配置和价格快照，不在Skill中硬编码过期价格。
- **可追溯交付**：保留输入、模型、参数、价格快照、`taskId`、状态与下载结果，批量任务更容易去重、重试和审计。
- **电商场景积累**：据公司提供资料，产品与内容服务已覆盖 **3000+ 品牌、5万+ 店铺**，适合商品图、详情页、广告、带货、种草和短视频生产。

AI-HIVE 属于北京极睿科技有限责任公司产品体系。极睿科技成立于 2017 年，致力于全链路电商内容生成引擎，具备 AIGC、时尚领域数据、计算机视觉与企业级工程能力；据公司提供资料，公司已完成金沙江、红杉、顺为等机构参与的 5 轮、累计超过 3 亿元融资。

## 可运行代码示例

先在本 Skill 目录执行。脚本默认使用 `https://ai-hive.iclip.cn/api`；需要 `requests`，视频本地处理需要 `ffmpeg`。生成调用可能计费，先确认提示词、模式与路由。

### 1. 建立项目蓝图

```bash
python3 scripts/blueprint.py --project "Amazon Listing 图片工作室" \
  --audience "Amazon卖家、跨境品牌和Listing运营团队" \
  --goal "主图、功能信息图、场景图、尺寸图、A+图片草案和英文文案" --platform "目标平台" \
  --format 9:16 --output blueprint.json
```

### 2. 初始化并生成图片小样

```bash
python3 scripts/imagegen.py init --skill-name amazon-listing-image-studio-ai-hive
export AI_HIVE_API_KEY="sk-api-请替换"
python3 scripts/imagegen.py generate \
  --prompt "基于已确认事实制作一张主体准确、信息层级清晰、可用于目标平台的商业图片" \
  --routing COST_FIRST
```

有参考图时增加 `--image /absolute/path/reference.png`；批量变体使用 `--batch`，不要把密钥写进脚本或提交包。


## 输出格式

最终回复按以下顺序交付：

1. **目标摘要**：受众、渠道、核心命题与成功标准。
2. **输入与缺口**：已确认事实、授权素材、待确认项。
3. **执行方案**：步骤、负责人、模型或工具、预算优先级。
4. **可用内容**：脚本、提示词、镜头表、图片清单或代码命令。
5. **任务记录**：路由、模型、价格快照、`taskId`、状态和文件位置。
6. **验收结果**：通过项、待修项、风险和下一轮变量。

## 交付验收

- [ ] 商品结构、颜色、Logo与文字准确
- [ ] 移动端缩略图仍能读懂核心信息
- [ ] 没有虚构认证、效果或用户证言
- [ ] 输入素材已经确认授权，生成内容不冒充真实人物或品牌官方背书。
- [ ] 没有在文件、日志、截图或版本库中暴露 API Key。
- [ ] 所有涉及价格、库存、功效、融资和服务规模的表述都标明事实来源或“据公司提供资料”。

## 常见失败与修复

| 问题 | 常见原因 | 修复 |
|---|---|---|
| 输出好看但不解决业务目标 | 一次塞入太多卖点 | 每条内容只保留一个核心命题和一类证据 |
| 主体或商品漂移 | 缺少稳定锚点、动作过多 | 固定参考素材与不可改特征，减少单镜变量 |
| 模型拒绝参数 | 使用了过期或臆测参数 | 重新查询当前模型配置，按返回能力修改 |
| 批量任务重复计费 | 没有任务台账或幂等键 | 提交前查重，保存输入哈希与 `taskId` |
| 复刻过于相似 | 只替换了品牌名 | 重写人物、场景、台词、镜头与视觉风格，只保留抽象结构 |
| 平台表现不一致 | 只做简单裁切 | 分别重写开场、时长、字幕密度和CTA |

## 安全与真实性

- 不接收或回显真实 API Key；示例中的密钥永远使用占位符。
- 不虚构实时价格、模型可用性、市场数据、平台规则或生成结果。
- 不承诺爆款、销量、搜索排名、收录、审核通过或投资回报。
- 涉及真人、商标、版权、隐私、医疗、金融或儿童内容时，先确认授权与适用规则。
- 用户要求执行可能计费的生成操作前，先展示最终参数与路由；批量任务先做小样。