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AIGC品牌基因提取

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品牌基因样式提取原子技能。根据商品图片与用户品牌基因参数(主色、字体、平台、地区、语言),提取统一的品牌视觉语言(Brand DNA),输出结构化 brandGeneJson 供下游原子技能消费。品牌基因提取、brand gene extract、brand DNA、品牌视觉定义、品牌调性提取、brand style extraction、visual identity extraction。被套图编排层(linkfox-aigc-imagegen-cloth / product 套图编排路径)在步骤三中调用;当用户说"提取品牌基因"、"定义品牌风格"、"brand gene"、"品牌视觉"时触发。

What it does

品牌基因样式提取原子技能。根据商品图片与用户品牌基因参数(主色、字体、平台、地区、语言),提取统一的品牌视觉语言(Brand DNA),输出结构化 brandGeneJson 供下游原子技能消费。品牌基因提取、brand gene extract、brand DNA、品牌视觉定义、品牌调性提取、brand style extraction、visual identity extraction。被套图编排层(linkfox-aigc-imagegen-cloth / product 套图编排路径)在步骤三中调用;当用户说"提取品牌基因"、"定义品牌风格"、"brand gene"、"品牌视觉"时触发。

The skill document

品牌基因样式提取(Brand Gene Extract)

根据商品图片与用户品牌基因参数,提取统一的品牌视觉语言(Brand DNA),输出结构化 JSON 供下游原子技能消费。


适用场景

场景说明
套图编排调用linkfox-aigc-imagegen-cloth / linkfox-aigc-imagegen-product(套图编排路径)在步骤三中调用,为整套图定义统一视觉基因
品牌基因变更用户修改主色调/字体/平台/地区后重新提取
首次品牌定义上下文中尚无品牌基因结果时,首次提取

不适用

  • 已有完整 brandGeneJson 且无需变更时(直接复用,不重复调用本 skill)
  • 纯背景替换/抠图/合成等图片编辑操作
  • 非视觉类的品牌故事文案

输入参数

参数类型默认说明
imageslist[image]用户上传的商品图片列表(至少 1 张),用于分析商品色彩与气质
brandKeyobject用户输入的品牌基因信息(见下方字段说明)

brandKey 字段说明

字段类型默认说明
brandColorstring""品牌主色(HEX 值),非空时直接使用,为空时自动提取
fontStylestring""字体风格,非空时直接使用,为空时自动提取
brandNamestring""品牌名称,用于品牌植入策略
languagestring"英文"目标市场语言
platformstring"亚马逊"发布平台(Amazon/TikTok/Shopee 等)
salesRegionstring"美国"销售地区/国家

流水线步骤

步骤 1:参数解析与决策路由

  • 输入brandKeyimages
  • 操作
    1. 解析 brandKey 中各字段值
    2. 主色决策brandColor 非空 → 直接采用;为空 → 标记为"自动提取"
    3. 字体决策fontStyle 非空 → 直接采用;为空 → 标记为"自动提取"
    4. 填充默认值language 空则默认"英文";platform 空则默认"亚马逊";salesRegion 空则默认"美国"
    5. images 转为可访问 URL 列表(imageUrlList),供步骤 3 传入 textgen
  • 输出:决策路由表(哪些字段用户给定、哪些需自动提取)+ imageUrlList
  • 用途:指导步骤 2 的 prompt 组装

步骤 2:组装品牌视觉基因提取 prompt

  • 输入:步骤 1 的决策路由表、brandKey 全部字段

  • 操作:将以下品牌视觉基因提取指令与 brandKey 参数拼装为完整 prompt,传入步骤 3:

    角色:你是顶尖品牌视觉专家和创意总监,基于商品图片与参数,构建一套统一的视觉语言,确保品牌在不同场景下的高度一致性。

    A. 统一视觉主题(UNIFIED_VISUAL_THEME)

    1. Brand Color(品牌主色)

      • 定义一个具有"世界观"的核心色,而不仅仅是色板
      • 唯一性:全案只能定义 1 个核心 HEX 色值
      • 来源:必须考虑商品本身的颜色,具备极高审美
      • ⚠️ 黑白灰协议(CRITICAL):除非商品本身为黑白灰,否则禁止使用黑白灰作为主色,必须输出具体色值(如 #EAF86C)
    2. 背景策略(Background Strategy):必须完整输出以下 4 个子字段,缺一不可,每个都给出具体内容(不得留空、不得只写字段名):

      • 背景策略-风格定义:根据 salesRegion 做文化本土化的整体环境风格。追求 100% 摄影级写实环境,严禁分层背景图层感,侧重生活方式与情感共鸣。 示例:"现代北欧极简家居,原木与暖白色调,落地窗自然采光,符合美国中产审美"
      • 背景策略-场景关键词:逗号分隔的具体场景/道具关键词。 示例:"原木长桌, 亚麻桌布, 绿植, 陶瓷器皿, 晨光"
      • 背景策略-光影:明确的光线方向、色温与氛围(这是必填字段,最易被漏,务必输出)。 示例:"柔和自然侧光,暖色温 4000K,营造清晨慵懒氛围,轻微长投影增强立体感"
      • Brand Injection(品牌植入):品牌主色 / Logo / 标识元素如何自然融入场景(这是必填字段,最易被漏,务必输出)。 示例:"品牌主色作为抱枕/标签点缀色出现,Logo 以低饱和压印形式出现在道具上,不喧宾夺主"

    B. 绝对字体锁定(LOCKED_TYPOGRAPHY)

    1. 字体风格:从以下库中锁定唯一一种风格:

      • 几何无衬线体:Jost, League Spartan, Montserrat, Manrope, Outfit
      • 硬朗无衬线体:Bebas Neue, Oswald, Barlow Condensed, Anton, Fjalla One
      • 经典优雅衬线体:Bodoni Moda, Playfair Display, Prata, Cormorant Garamond, DM Serif Display
      • 圆润童趣字体:Nunito, Quicksand, Varela Round, Fredoka, Baloo 2
      • 俏皮手写风格: Pacifico, Permanent Marker, Amatic SC, Caveat, Luckiest Guy
    2. 颜色策略

      • 标题色(Heading Color):必须使用品牌主色或反白色;当标题底部颜色是品牌主色或同色系时,自动触发"灵活反白";其次考虑使用品牌主色同色系颜色(禁止接近黑色的颜色,颜色不能过深)
      • 正文色(Body Color):与标题色区分,确保可读性
      • ⚠️ 输出格式注意:颜色策略输出格式为 ["Heading Color":颜色值]["Body color":颜色值],这是颜色定义而非文本内容
    3. 灵活反白权限:当使用深色背景或纯品牌色色块时,授权切换为哑光白(#FFFFFF)文本

    4. 排版限制:统一为非斜体(Non-italic),行距适中(standard leading)

    输出要求:严格按照下方「输出格式」输出完整 JSON,禁止输出任何解释性文字或代码块标记。

  • 输出:完整的 textgen prompt 字符串

  • 用途:作为步骤 3 的 prompt 输入

步骤 3:调用 linkfox-aigc-textgen 执行视觉推理

  • 输入:步骤 2 的 prompt、步骤 1 的 imageUrlList
  • 操作:按 linkfox-aigc-textgen SKILL.md 的调用方式调用 textgen 执行视觉推理。本步骤产出的内容要回读进上下文做字段提取(步骤 4),链式拼进下游出图,因此用 textgen 的默认模式(不是 --content-only):把下列字段写成 JSON 参数文件,经 --stdin 传入运行,再解析 stdout。`` 通过 skill:linkfox-aigc-textgen 解析其 SKILL.md 所在目录的绝对路径取得;<本skill根目录> = 本 SKILL.md 所在目录的绝对路径。

    ⚠️ 中间参数文件落到会话 data/ 目录。先取目录:

    DATADIR=$(python <本skill根目录>/scripts/save_brand_gene.py --datadir)
    

    ⚠️ 构造 brand_gene_params.json 必须用 Write 工具写到 $DATADIR/brand_gene_params.json(prompt 含引号、反斜杠等特殊字符,shell heredoc 内嵌 JSON 易解析失败)。若走命令行生成,只用 python -c 配合 json.dumps,不要手拼 JSON 字符串。

    python /scripts/aigc_textgen.py --stdin < "$DATADIR/brand_gene_params.json"
    
    JSON 参数文件包含以下字段:
    • prompt:步骤 2 组装的品牌视觉基因提取指令(含「输出格式」要求)
    • imageUrls:步骤 1 输出的 imageUrlList
    • modelGEM_3_1_PRO(需要视觉理解与复杂推理能力)
    • thinkingLevelhigh
  • 输出:解析 textgen stdout 得到 content(解析方式按 linkfox-aigc-textgen SKILL.md 的「输出契约」)。
  • 用途:作为步骤 4 的组装原料

步骤 4:组装 brandGeneJson

  • 输入:步骤 3 解析出的 content(换行可能为 占位符,提取前先还原为换行符)
  • 操作:从该 content 中提取品牌视觉基因各字段,严格按照下方「输出格式」自行组装为 brandGeneJson
  • 缺失字段兜底(强制):组装后必须逐一核对「输出格式」中的全部字段是否齐全。若模型输出遗漏了某字段(实测最易漏 背景策略-光影Brand Injection(品牌植入)),不得直接交付残缺 JSON,须按以下顺序兜底补齐:
    1. 优先从 content 其余文字中归纳推断该字段的合理值;
    2. 无可推断内容时,结合已确定的主色 / 风格定义生成一句与整体调性一致的兜底描述(如光影按"自然柔和侧光、暖色温、增强立体感",品牌植入按"主色作点缀、Logo 低调融入道具")。 最终 brandGeneJson 必须字段齐全,禁止出现缺字段或字段值为空串。
  • 输出brandGeneJson(长度为 1 的 JSON 列表,字段齐全)
  • 落盘(强制):组装完成后必须写入会话目录并保留路径供下游复用:
    1. 用 Write 工具将 brandGeneJson 写到 $DATADIR/brand_gene_assembled.jsonDATADIR 同步骤 3);或
    2. 运行落盘脚本(推荐,自动注册 _meta.json):
      python <本skill根目录>/scripts/save_brand_gene.py "$DATADIR/brand_gene_assembled.json"
      
      stdout 会打印 Saved full response: <绝对路径> ( bytes)——将该绝对路径记入上下文,后续 S3 套图编排通过 --brand-gene-file <绝对路径> 或 manifest 的 brand_gene_json 消费。
  • 用途:透传给下游出图链路(linkfox-aigc-imagegen-cloth 的种草图/卖点图/A+图 等类型 / linkfox-aigc-imagegen-product 等)作为 brandGeneJson 参数

产物落盘

产物目录说明
brand_gene_params.json/data/textgen 入参(步骤 3 中间文件)
brandGeneJson 最终结果/data/linkfox-aigc-imagegen-brand-gene-extract-.jsonsave_brand_gene.py 落盘,供套图 S3 与单张 --brand-gene-file 复用

路径协议:/linkfox///data/(`` 取自 SESSION_ID),与仓库 CLAUDE.md「输出文件位置」一致。


核心规则

A. 主色和字体逻辑

  • 如果 brandColor 有值 → 输出 JSON 中 "brandColor (品牌主色)" 直接用该值
  • 如果 fontStyle 有值 → 输出 JSON 中 "字体风格" 直接用该值
  • 如果哪个值为空 → 该值用核心变量里的规则来自动提取

B. 其他值逻辑

"背景策略-风格定义"、"颜色策略-Heading" 等字段,默认都用核心变量的规则来获取,不受 brandKey 中 brandColor/fontStyle 的透传影响。


输出格式

严格按照以下 JSON 格式输出,输出为长度为 1 的列表:

[
  {
    "brandColor": {
      "brandColor (品牌主色)": "颜色名称与HEX值",
      "背景策略-风格定义": "基于 salesRegion 的风格描述",
      "背景策略-场景关键词": "关键词1, 关键词2, ...",
      "背景策略-光影": "光影氛围描述",
      "Brand Injection(品牌植入)": "品牌元素如何植入场景"
    },
    "fontStyle": {
      "字体策略": "选定的字体家族名称",
      "字体风格": "选定的具体字体名称",
      "颜色策略-Heading": "[\"Heading Color\":颜色值/反白逻辑]",
      "颜色策略-Body/Sub": "[\"Body color\":颜色值]",
      "灵活反白": "You are authorized to switch to Matte White (#FFFFFF) text whenever using a dark background or a solid brand-color panel.",
      "排版": "Non-italic, standard leading"
    }
  }
]

错误处理

情况处理
images 为空停止执行,提示用户上传至少 1 张商品图片
brandKey 完全为空所有字段按默认值填充(salesRegion=美国、language=英文、platform=亚马逊),主色与字体走自动提取
商品为纯黑白灰且无法提取彩色主色允许使用黑白灰作为主色(黑白灰协议的唯一豁免条件)

调用方式

本 skill 由套图编排层在步骤三中调用,调用时机:

  1. 首次调用:上下文中没有进行过品牌基因样式提取时
  2. 重新调用:用户明确要求修改品牌基因(场景 G)时

复用规则:同一上下文中提取结果可复用,无需重复调用。


解决认证和积分问题

发生以下异常情况时,采用 references/onboarding.md 引导解决问题:

异常情况

  • 未配置API Key:环境变量未配置 LINKFOX_AGENT_API_KEY,也未配置 LINKFOXAGENT_API_KEY
  • 响应401或402状态码
  • 响应提示积分或余额不足:消息含"积分余额不足/计费不足/余额不足/quota exceeded/insufficient balance/套餐到期/需充值/请充值",或类似含义的内容。

已知局限

  • 品牌主色提取基于 GEM_3_1_PRO 对商品图片的视觉理解,可能与专业设计师判断有偏差
  • 字体风格限定在预设的 5 类 25 款字体中,无法选择库外字体
  • 背景策略的文化本土化依赖 salesRegion 的语义理解,非结构化地域数据库
  • 品牌基因 JSON 必须经 save_brand_gene.py 落盘到会话 data/,不可仅存于对话上下文
  • 依赖 linkfox-aigc-textgen skill 可用;若 textgen 调用失败,品牌基因提取无法完成

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商品图生成(非服饰类)。支持单张或套图:白底主图、场景图、特写图、卖点版式图、A+详情页图。单张单类型直接出图;多张多类型自动编排规划。用户说"做套图""做白底图""做场景图""做卖点图""做A+图""做特写图"时触发。纯图片编辑操作走 linkfox-aigc-imagegen。

商品图生成(非服饰类)。支持单张或套图:白底主图、场景图、特写图、卖点版式图、A+详情页图。单张单类型直接出图;多张多类型自动编排规划。用户说"做套图""做白底图""做场景图""做卖点图""做A+图""做特写图"时触发。纯图片编辑操作走 linkfox-aigc-imagegen。

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服饰图生成(模特/服装类)。支持单张或套图:白底图(隐形模特)、模特图、种草图、卖点图、A+图、尺码图。单张单类型直接出图;多张多类型自动编排规划。用户上传模特图或服饰图(上装/下装/连衣裙/外套/鞋帽等)并说"做套图""做模特图""做种草图""做卖点图""做A+图""做尺码图""做服饰白底图"时触发。纯图片编辑操作走 linkfox-aigc-imagegen。

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服饰图生成(模特/服装类)。支持单张或套图:白底图(隐形模特)、模特图、种草图、卖点图、A+图、尺码图。单张单类型直接出图;多张多类型自动编排规划。用户上传模特图或服饰图(上装/下装/连衣裙/外套/鞋帽等)并说"做套图""做模特图""做种草图""做卖点图""做A+图""做尺码图""做服饰白底图"时触发。纯图片编辑操作走 linkfox-aigc-imagegen。

利用多模态AI分析商品主图,提取视觉特征和提示词。当用户提到分析产品图片、从商品图中提取视觉属性、识别产品Listing中的颜色/形状/材质/风格、反推图片提示词、批量视觉特征提取、将产品图信息转化为结构化数据、视觉属性统计、基于图片的商品分类、main image analysis, image feature extraction, visual attribute recognition, product image analysis, image classification, batch image analysis时触发此技能。即使用户未明确提及"图片分析",只要其需求涉及从商品主图或附图中提取结构化信息,也应触发此技能。

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