青虎AI 电商选品上货总入口:基于青虎 MCP 数据能力,覆盖 Amazon、TikTok Shop、Shopee、Ozon、抖音、小红书、B 站、1688 的爆款挖掘、竞品分析、关键词选品、市场评估、货源采集与一键上架。当用户提到选品、找爆款、竞品分析、市场调研、类目评估、关键词挖掘、找货源、跨境铺货、一键上架,或点名亚马逊/Shopee/Ozon/TikTok/抖音/1688 的商品与市场数据时必须触发。关键词:青虎AI、选品、上货、爆款、竞品、蓝海、类目、关键词选品、货源、铺货、跨境电商。
Coding
AI电商工作流应用 | 青虎AI
Try it青虎AI 电商工作流应用总入口:通过 qhkit workflow 命令调用青虎工作台的全部 AI 应用,覆盖爆款视频模仿、电影质感 TVC 广告片、女装开门换装仿拍、双人带货视频、模特图去 AI 感、模特换装还原、图片超清修复、图片去水印、商品视频超清提升,以及短视频与达人数据引擎。当用户要用青虎 AI 应用、做爆款仿拍、生成广告视频、修图超清、去水印、追踪短视频或达人数据,或不确定该用哪个 AI 应用时必须触发。关键词:青虎AI、AI应用、工作流、爆款仿拍、TVC广告、模特换装、超清修复、去水印、数据引擎、视频生成。
What it does
青虎AI 电商工作流应用总入口:通过 qhkit workflow 命令调用青虎工作台的全部 AI 应用,覆盖爆款视频模仿、电影质感 TVC 广告片、女装开门换装仿拍、双人带货视频、模特图去 AI 感、模特换装还原、图片超清修复、图片去水印、商品视频超清提升,以及短视频与达人数据引擎。当用户要用青虎 AI 应用、做爆款仿拍、生成广告视频、修图超清、去水印、追踪短视频或达人数据,或不确定该用哪个 AI 应用时必须触发。关键词:青虎AI、AI应用、工作流、爆款仿拍、TVC广告、模特换装、超清修复、去水印、数据引擎、视频生成。
The skill document
AI电商工作流应用 | 青虎AI
青虎工作台「AI 应用」的总入口:这批工作流是编排好的流水线,上传素材、填几个字段就出成品。
覆盖三条线:视频创作(爆款仿拍、TVC 广告、换装仿拍)、图片处理(去 AI 感、换装、超清、去水印)、数据引擎(短视频/达人每日数据追踪)。
不确定用哪个时,先跑 qhkit workflow list 看线上目录,再按用户的诉求挑。
何时触发
- 「用青虎的 AI 应用做个 XX」「有哪些 AI 应用可以用」
- 「仿拍一条爆款视频」「生成一条广告片」
- 「这张图修一下 / 去个水印 / 放大高清」
- 「追踪这些视频 / 博主每天的数据」
- 用户说得出效果但说不出用哪个应用时
使用配方
# 1) 先看线上有哪些应用(名称、code、目录价、计费方式)
qhkit workflow list
# 2) 看某个应用要填什么字段
qhkit workflow options '{"workflow":"电影质感TVC广告大片"}'
# 3) 报价(提交前必做)
qhkit workflow estimate @params.json
# 4) 提交,拿 logId
qhkit workflow generate @params.json
# 5) 轮询到 done
qhkit workflow status '{"logId":"75141"}'
选哪个应用
| 用户诉求 | 应用 |
|---|---|
| 照着一条爆款视频重拍(换模特/换人物) | 爆款视频模仿(童装 / 男装 / 女装) |
| 双人带货场景仿拍 | 双人爆款视频模仿 |
| 开门换装变装视频(女装) | 女装开门换装爆款仿拍 |
| 上传产品图直接出品牌广告片 | 电影质感TVC广告大片 |
| 模特图太假、想要真实皮肤质感 | 模特图去AI感超写实 |
| 给模特换一件衣服且要高度还原 | 模特换装高一致性还原 |
| 图片放大、补细节 | 超清修复强化细节质感 |
| 图片有 AI 油腻感、想更写实 | 图片高清写实去AI感 |
| 图片上有水印/文字要清掉 | 图像去水印(wf_51) |
| 视频糊、要放大补帧 | 商品视频画质超清提升 |
| 追踪一批视频每天的数据 | 短视频数据引擎 |
| 追踪一批博主每天的数据 | 达人数据引擎 |
同一件事往往有多条路:LinkPix 系列(qhkit image / video-edit)也能做去水印、超分、换装。 AI 应用的优势是编排好的效果稳定,LinkPix 的优势是参数灵活、可批量。拿不准就把两个选项和价格差告诉用户,让它选。
以上字段是 2026-08 的快照。线上字段表随时可能调整,拿不准先跑
options,字段名一律以它返回的label为准。
调用契约
- 形式:
qhkit workflow '',或qhkit workflow @params.json(参数写进文件,避免 shell 转义问题,中文字段名推荐用这种)。 - 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。 fields的键就是options返回的中文字段名(label),一字不差地照抄;字段表由线上定义,拿不准先跑options,不要凭本文档的快照硬编。- 图片 / 视频 / 音频字段直接填本地文件路径(CLI 自动上传换 URL),素材已在公网时填 http(s) URL 也可。
- 选择类字段填中文选项名即可(CLI 内部转成线上取值),选项必须与
options返回的候选逐字一致。
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:
-
有 qhkit 吗?
qhkit config show能跑通即已安装,跳到第 4 步。 -
没有 qhkit 但有 node/npm → 全局安装(推荐):
npm i -g @iqinghu/qhkit --registry=https://registry.npmmirror.com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)。 -
连 node 都没有(要求 Node ≥ 18):先装 Node 再回到第 2 步。
# Linux 二进制安装(无需 root 包管理器): curl -fsSL https://registry.npmmirror.com/-/binary/node/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz | tar -xJ -C /usr/local/lib/ export PATH="/usr/local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"macOS 用
brew install node;Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把x64换成arm64。 -
密钥:CLI 只认固定路径
/root/.openclaw/qinghu_config.json(部分托管机器以 root 预置,存在即零配置),不查用户主目录——其余机器一律先执行qhkit config set --token <密钥> --env prod,或设环境变量QHKIT_TOKEN,或用OPENCLAW_CONFIG_PATH指向已有配置文件。跳过这步的话每条命令都会以stage:"config"失败。用户没有密钥时,把下面的引导文案发给他:- 打开 https://www.iqinghu.com 注册/登录
- 进入控制台 → 工作台的 APIKeys 页面:https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys
- 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
-
自检:
qhkit config show输出脱敏配置即全部就绪。
升级:命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}(版本门禁,message 里就是升级命令)、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),或 stderr 提示有新版时,先升级再重试:
npm i -g @iqinghu/qhkit@latest --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 → 提示提权或改用 npx;无网络 → 让用户处理网络)。
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——所选应用/模板、各字段取值、用到哪些素材(图片/视频),以及estimate报出的预计扣除积分(只返回creditsNotice时转告原话)——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(口头描述与实际字段枚举值可能有出入,任务提交后不可取消)。只读 action(options/estimate/status等)无需确认。 -
报价:提交前先跑
qhkit workflow estimate '<与 generate 完全相同的参数>',把返回的credits报给用户并等确认;enough:false时提前告知余额不足并停下。不要引用文档里的价格快照当报价。 -
权益:多数 AI 应用是订阅制付费应用。
estimate返回的benefit里hasPurchased/freeCount/workflowFree三者都不满足时,generate会被直接拦下——如实转告开通入口,不要反复重试。 -
轮询:
generate只提交,立即返回logId;用qhkit workflow status '{"logId":"<返回值>"}'每 15 秒查一次,直到stage:"done"。工作流最长可跑约 40 分钟,提交后立即告知logId和耗时预期,不要提前放弃。需要中止用qhkit workflow stop '{"logId":"..."}'。 -
交付:产物 URL 在 status 返回的
videos/primaryVideo/images/files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。 -
消耗写在回复的最末尾,单独一行,格式固定:
本次共消耗 9.6 青虎积分数值取 status 返回的
credits(实扣值,预扣多退少补之后的结果)。这一行必须另起一行、独占一行、放在正文全部结束之后,前面空一行隔开,不要混写进交付段落。refundedCredits是预扣多退回的部分,用户问起再说,不占这一行。任务失败未扣费时不输出这一行。 -
失败:转述 CLI 的 message(已是面向用户的中文,常见:积分不足、未订阅、素材不合规、工作流执行失败),不要重试轰炸。
能力边界
- AI 应用是订阅制付费应用(个别免费):未订阅且免费次数用完时提交会被拒,如实转告开通入口,不要反复重试。
generate只提交不出结果,必须用logId轮询status;任务不可撤销,logId要保留。- 素材需为自有或已获授权的内容,处理他人素材用于商用有侵权风险,适时提醒用户。
- 本技能只做路由与串联,具体应用的字段细节看各专项技能或
options的实时返回。 - 选品、竞品与市场数据类需求不在这里,走「AI电商选品上货」系列技能。
相关技能
同系列的其他「青虎AI」技能(按需转交,不要在本技能里硬做):
- 各 AI 应用专项技能:确定用哪个应用后转交,配方更细
- LinkPix 系列技能:参数更灵活的图片/视频生成与编辑
Related skills
调用青虎 AI 媒体能力:AI 生图(套图/电商详情图/自定义生图家族实时清单:智慧模型、图片 5.0 Lite、专图模型、图片 5.0 Pro 等 + 提示词润色)、批量生图玩法(批量生图/批量改图/批量替换/主图复刻/姿势套图/批量译图)、AI 生视频(模型清单实时读取线上目录,含 Seedance2.5、Seedance2.0、阿里wanx3.0、MiniMax H3、全能电商2.0、Happy Horse、可灵3.0 Omni、品牌质感大片等多模型多时长 5–30 秒,支持多参考视频与参考音频)、一键成片、角色替换/模特换脸、视频翻译、去水印/去字幕/画质提升、复刻爆款视频出脚本、爆款视频转图文、分镜脚本与分镜图、广告素材模板批量出片(视频/图片)、POD 印花素材(印花提取/贴合/裂变 + 产品图库)、青虎工作台「AI 应用」的 AI 工作流(电影质感 TVC 广告大片、爆款视频模仿与仿拍、模特换装高一致性还原、超清修复与去 AI 感、图像去水印、短视频与达人数据引擎),均含任务状态查询。当用户要求生成/制作商品图、主图、详情图、营销图、广告视频、带货视频、口播视频,或要求批量出图、批量改图、把产品换进参考图、复刻别人的主图风格、生成服装模特多姿势套图、翻译图片上的文字,或要求翻译视频、去水印、去字幕、提升画质、换人物/换脸、复刻某条爆款视频、把视频转成图文笔记、写分镜脚本,或要求做电影质感 TVC 广告大片/品牌广告片、仿拍某条爆款视频、给模特换装、把图片超清修复/去 AI 感、跑短视频或达人数据引擎分析时必须触发。支持关键词:LinkPix、linkpix、qhkit、青虎、爆款素材、电商素材、量产素材、生图、AI绘图、商品图、主图、套图、详情图、批量生图、批量改图、批量替换、主图复刻、套图复刻、姿势套图、服装套图、批量译图、图片翻译、译图、白底图、提示词润色、广告素材、投放素材、POD素材、POD、印花、印花提取、印花贴合、印花裂变、生视频、AI视频、带货视频、广告片、一键成片、成片、换脸、换模特、数字人替换、视频翻译、翻译配音、去水印、去字幕、画质提升、超分、复刻爆款、对标视频、视频转图文、图文笔记、分镜、脚本、storyboard、AI应用、AI工作流、工作流、workflow、TVC、TVC广告、广告大片、品牌广告片、电影质感、爆款视频模仿、仿
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