求职作品案例 · 电商 AIGC

一句话,
一双鞋的五张上架素材

上传一张商品图、说一句需求,几分钟拿到整套素材:白底主图、场景图、模特上脚、卖点特写——并延伸到多平台文案、违禁词合规与经营看板。本页所有结果均来自系统真实运行,可逐项核对。

个人作品项目Zcode 辅助开发2026-09全套材料可复现
白底主图
白底主图
场景图
场景图
模特上脚
模特上脚
卖点特写
卖点特写
虚拟打样
虚拟打样·黑
参考图
← 参考图(输入)
悬停看大图 · 均为真实生成
效果

同一张参考图,五张素材一次成套

输入图与验证记录中的真实任务原图 MD5 一致;以下均经系统真实链路产出(AI 提示词增强 → 图生图)。每张标注它在店铺里的用途。

参考图
① 参考图商品原图卖家手头的一张白底图
白底主图
② 白底主图真实生成平台首图规范,直接可用
场景图
③ 场景图真实生成氛围种草,详情页/封面
模特上脚
④ 模特上脚真实生成穿着效果,转化关键素材
卖点特写
⑤ 卖点特写真实生成材质工艺,支撑卖点段

AI 出图,人工把关

系统不替人拍板:每张图按三查人工终审——结构无变形、颜色与实物一致、材质质感保留;不合格就重生成,不宣称"完全保真"。

要多少、出多少

同一张参考图反复出不同风格:换场景、换季节、换卖点角度都是一句话的事,不占拍摄资源。

速度口径(如实)

整套 3 张从发送需求到全部完成约 72 秒;单张纯生成 13~22 秒。当前单并发排队执行,升级路径见附录。

往期同源套图(2026-09-06,验证记录 VV-001 存档)与本轮结果同一输入图、同一链路,可复核:白底 / 街景场景 / 质感特写。

二次精修:AI 出图之后的"最后一公里"

定位:AI 出 80%,精修收 20%——把可复制的操作固化成流程与检查点。以下均为对上方案例成图的真实处理(程序化执行,等效 PS 曲线/USM),原图全部保留对照。

处理前(五图存在不同程度暖色偏)
调色统一-前
处理后(统一到中性色基准)
调色统一-后
精修① 整组调色统一(白平衡归一)真实处理五张成图统一到中性色:平均色偏 |R−B| 从 17.2 降至 0.4;本身已中性的图自动跳过。检查点:颜色与实物一致、不引入新偏色。
处理前(放大裁片)
纹理增强-前
处理后(同区域)
纹理增强-后
精修② 材质纹理增强(卖点特写)真实处理USM 锐化+微对比:纹理清晰度指标提升 71%(拉普拉斯响应),经 AI 视觉复核无光晕/白边/塑料感。检查点:材质质感保留、无过度锐化痕迹。
分级精修流程(标准先行于手感):A 级·结构问题(变形/错字)→ 直接 AI 重生成,不硬修;B 级·色调与清晰度(色偏/白场/锐化/换色)→ 程序化批处理,指标可验证;C 级·品牌质感标杆 → 人工深度精修。每级带检查点与通过标准,团队任何人按清单执行。

换色/换材质:虚拟打样

打样原图
打样原图商品原图白色皮革运动鞋(成对)
虚拟打样-黑色
虚拟打样 · 哑光黑色真实生成鞋面换黑色磨砂皮革;白中底/生胶外底不变,车缝线保留。2026-09-10,约 8 秒/张
虚拟打样-灰色
虚拟打样 · 中灰荔枝纹真实生成鞋面换中灰荔枝纹皮革;结构与底部不变。经 AI 视觉复核(变色达成/底部不变/无变形)
虚拟打样(如实边界):图生图按提示词换色换材质,无需实物打样即可给设计/运营出多个配色方案;但保真度有边界——对鞋型结构要求 100% 一致的场合,当前模型会引入偏差,此时走分级精修 B 级或人工精修兜底。以上两张为生成通道直出,未做二次修饰;黑款经 AI 视觉复核变色达成、底部不变、无变形。
过程

业务只需三步:选图、说需求、把关;其余交给系统

① 选商品图

上传商品图或从商品库选择

业务人员 · 10 秒
→
② 说一句需求

"给这双鞋出一组上架素材"——口语即可

业务人员 · 10 秒
→
③ 系统干活

理解需求 → 拆任务 → 写提示词 → 排队生成,状态实时可见

系统自动 · 约 1 分钟
→
④ 人工终审

逐张过检查点,满意下载,不满意重生成

业务人员 · 把关

流程依据真实代码与运行记录绘制,每一步在下方面板截图中都有对应界面。

对话式下单
对话式下单:一句话,系统正在理解需求系统截图2026-09-09 真实操作录屏截帧
进度实时可见
进度实时可见:生成中/排队中 → 全部完成系统截图不用刷新页面,干完自动变绿
任务可追溯
每张图可追溯:提示词/耗时/引擎系统截图系统自动扩写专业摄影提示词,全程留痕
结果查看
结果查看与下载系统截图成图直出可下载;结构/颜色/材质在此步人工核对
操作录屏(98 秒,随作品页附交):输入需求 → 系统创建任务 → 查看状态 → 打开结果与提示词。规划与等待段已加速并在画面标注。
90 秒作品讲解视频(点播放)真实素材项目用途 → 鞋类成套效果 → 真实操作节选 → Agent 逻辑 → Skill 与材料入口;含配音,等待段已标注加速。可编辑源文件见 video-src/。
逻辑

一句话怎么变成一批素材:模型听懂需求,系统把关执行

大模型擅长"听懂人话",但会编造资源、格式不稳;系统擅长校验与执行。两者各用在刀刃上——所以它既快,又可控:不会因模型"自由发挥"而批量烧额度或产出错图。

① 听懂需求

一句话 + 对话历史;商品库/词库自动带上

→
② 拆解任务

大模型输出结构化计划:至多 3 个生图任务

→
③ 系统把关

图片必须真实存在、数量有上限、无效任务跳过并说明

→
④ 排队执行

逐个生成、失败自动重试、状态实时回传

→
⑤ 交付留痕

回复带任务入口;提示词/耗时/引擎可回看

环节一次真实请求(2026-09-09)
业务输入"给 sku-sneaker 这双白色皮革运动鞋出一组上架素材:白底主图、清晨街景场景图、鞋面质感卖点特写"
系统回复"已为白色皮革运动鞋创建3个上架素材任务…正在生成中。"
执行结果3 个任务全部通过校验并完成:白底 ✅ 场景 ✅ 卖点 ✅;整套从发送到完成约 72 秒(含排队)
交付每张图在任务详情页可见:专业提示词、耗时、引擎与成图(02 节截图与录屏)

图片来源校验

只接受真实存在的本服务文件,杜绝模型编造的外部地址进入执行。

任务数量上限

单轮至多 3 个任务,误解需求不至于批量烧额度。

无效任务处理

格式异常降级为文字回复;无效任务跳过并说明原因,其余照常。

状态与失败反馈

排队/生成/完成实时可见;失败在会话内说明,不静默。

为什么这样分工:把"理解"交给模型、"边界"交给系统,是这套 Agent 在真实使用里可控可查的原因。以上规则全部有自动化测试锁定(66 项用例,2026-09-09 实跑通过),业务与技术同事均可回放核对。
产物

把"出套图"沉淀成可复用的 Skill(附脱敏压缩包)

诚实说明:原项目没有独立的"Skill"交付物。本 Skill 是本次应聘(2026-09-09)从现有生图流程整理出来的——把对话 Agent 中"系统把关"的四条规则抽成可独立运行的脚本。它不是此前已上线的能力;原链路中同等规则运行在生产代码与自动化测试中。

干什么用

给出商品图 + 一句话需求,先产出一份可执行、可检查的套图计划(至多 3 个任务,每个带专业提示词与人工检查点),确认后再交给系统执行——把"想清楚再花钱"变成固定动作。离线可用、零依赖;可选提交到鲸拓AI 后端真实执行(依赖本项目服务,不是独立生图工具)。

同源的四条规则

任务上限 ≤3 · 模式白名单(非法自动归一)· 图片来源校验 · 无效条目跳过并记原因。与对话 Agent 完全一致,已实际执行验证(含无效图片拒绝用例)。

Skill 对应的执行链路
计划交给系统执行后的真实结果真实生成同规则的 Agent 链路执行效果:提示词、耗时、引擎留痕(2026-09-09)

设计原则:把"想清楚再花钱"做成固定动作

① 计划先行:产出可执行、可检查的 JSON 计划,人工确认后才真正生成;② 系统兜底:图片必须真实存在、任务数有上限、模式白名单、无效跳过并说明;③ 离线可跑:纯标准库、零依赖、无网络无密钥,任何人拿到就能验证;④ 可移交:含示例输入、期望输出与验证记录,换个人按 README 也能跑通。

压缩包内含:SKILL.md(触发/输入输出/设计约定/人工检查要求)、README(诚实边界)、脚本、示例输入与期望输出、真实执行产物与验证记录。

压缩包已扫描:无密钥、无内部地址、无日志与业务数据;示例图来自公开网络商品图,仅限演示,包内已注明许可边界。

延伸

素材之后:一条链路打通文案、视频与经营数据

小红书 Listing
多平台上架文案系统截图同一商品一键出 9 平台文案:淘宝关键词标题 / 小红书种草笔记+话题标签(图示)/ 抖音短视频脚本;自动扫描 40+ 违禁词(广告法"最X"极限词通配+服饰类目词),命中标红提醒
经营数据看板
经营数据看板系统截图演示数据各平台后台导出的流水一键聚合:GMV/环比/平台占比;图为模拟流水(120 行)演示,非真实经营数据
AI 生成短视频(点播放)真实生成对话发起,150 秒产出可播放 MP4——商品动态展示素材同链路解决。注:这是 AI 生成的视频成品,系统操作演示见 02 节录屏。
附录

工程底座、耗时口径与材料清单

测试先行

66 个自动化用例先于实现编写(2026-09-09 实跑全部通过,20.4 秒);每条验收标准映射用例或浏览器取证,验证记录 VV-001~009 留档。

模型可插拔

生图/生视频/LLM 全部走 Provider 抽象:换模型改一行配置即可接入更优模型,不动业务代码;未配 Key 时 Mock 可完整演示。

全程留痕

请求 ID 全链路透传、结构化日志、任务回放数据落库;失败摘要不泄漏堆栈与密钥。

标准运行路径

docker compose 一键起全套;本地开发路径等价,部署无歧义。

耗时口径与升级路径(如实说明):任务耗时自创建起算、含串行排队等待,因此逐张显示会递增——本材料统一使用"整套完成时长"口径(2026-09-09 实测:3 张约 72 秒,含需求理解约 20 秒;单张纯生成 13~22 秒)。当前单并发为个人开发成本与生图接口限流考虑;升级路径:① 并发调度/分布式队列(接口契约已预留);② 通过 Provider 配置换用更强的生图/生视频模型。
交付材料说明验证状态
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PDF 案例册(7 页)与本页内容一致,单独分页排版逐页渲染验收通过(7/7)
Skill 压缩包SKILL.md + 脚本 + 示例 + 执行产物解压完整 ✓ 示例执行与期望输出一致 ✓ 无效图拒绝 ✓
操作录屏(98 秒 MP4)真实操作:需求→建任务→状态→结果;加速段已标注与 03 节执行结果一一对应
讲解视频(90 秒 MP4,含配音)HyperFrames 制作,五幕结构音轨位置客观验证(silencedetect)
审阅说明(拿不准的地方如实列出):① 示例商品图来自公开网络的品牌商品图,仅限演示/测试,商用需替换为自有版权素材;② 界面截图来自 2026-09-07(验证记录)与 2026-09-09(录屏截帧)两个批次,UI 为同一版本;③ 经营看板为模拟数据;④ 模特上脚图经 AI 视觉核对(双脚一致、无畸变)后选用,发送前建议再做一次人工目检;⑤ 页面中所有耗时与测试数字均标注运行日期与条件。
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