Product-Shots Skill：一张商品图生成跨平台电商视觉全家桶

把一张商品照片变成跨平台电商视觉全家桶的 Claude Skill——product-shots 上线一周多即登 GitHub Trending 类目推荐，核心解决跨境卖家长期依赖 SaaS 工具或外包摄影棚的痛点：一份原始图片进去，Amazon 合规主图、A+ 详情页模块、多角度模特 lookbook、TikTok/Meta/Google 广告素材、Instagram 社交图文全部自动生成，所有技能以开源 Agent Skills 标准输出，不绑任何订阅。

功能与原则

product-shots 将一套完整的电商视觉生产管线拆解为 7 个独立安装的 Claude Code Skill，分别对应一条内容产出链路：

• product-shots-main-image：生成 Amazon 合规主图（纯白背景、≥85% 画面填充、无文字水印）与副图，Amazon 9 条必检规则直接编码为 prompt 字段，合规在渲染前就确定，无需事后修图
• product-shots-detail-page：生成 A+ Content 模块套装（Hero Band、Feature Grid、Lifestyle Scene、Spec Callouts），跨图一致性锚点确保同一 SKU 在不同模块间不变形
• product-shots-multi-angle：一张模特+服装参考图生成 9 张一致性 Lookbook，基于 14 个人脸/发型/肤色/服装/配饰/光线/相机锚点锁定，多角度不跳型
• product-shots-ad-creative：覆盖 TikTok UGC、Meta Feed、Google Display、YouTube、Pinterest、LinkedIn、X 共 8 个平台，每个平台有不同的视觉风格预设
• product-shots-social-post：生成适配 5 个平台、6 种规格的社交媒体图文，比例自动适配
• product-shots-image-gen：底层调用 OmniMaaS 网关（gemini-3-pro-image-preview），无 API Key 也可跑通
• product-shots-copywriter：配合视觉生成的文案优化

认可度

• GitHub Star：43（截至 2026-09-03，实时数据；上线一周从 0 增长至此，昨日单日 +12 星，Trending 类目首页推荐）
• Forks：6
• 更新频率：2026-09-03 仍有代码提交（截至本文章发稿当日），活跃开发中
• 平台收录：Agent Skills 标准库 agentskills.io 收录，SkillsMP 分类可见
• 应用场景标签：Amazon · Shopify · TikTok Shop · 跨境电商 · Claude Code

链接

GitHub：https://github.com/motiful/product-shots

原作者

motiful（GitHub Organization @motiful）——专注 AI 电商工作流的开源团队，同一组织下还有 agent-skills 系列多条 Skill 产品线。

介绍

电商卖家上一套高质量视觉内容，传统路径有三条：闭源 SaaS 平台（要上传品牌素材、存在数据风险）、外包摄影棚（周期长、成本高、单渠道）、自己折腾 Midjourney prompt（每次调参、无法规模化）。product-shots 的出现把这三条路用一套开源 Claude Code Skill 管线替代了。

输入只有一样东西：一张商品原始图片（SKU 照片或模特上身图），Skill 会自动识别品类（服装/电子产品/美妆），然后按照平台合规要求与视觉规范生成对应的产出。所有的 prompt 规则都经过品类适配，不是通用模板。

这套管线最值得注意的设计选择是”合规前置于渲染”——Amazon 主图的 9 条强制规则不是渲染完后再检查，而是直接编码进 prompt 字段，确保第一轮产出的主图就是平台合规的，不需要修图返工。对于需要多图一致的 A+ 详情页，14 个一致性锚点（人脸、肤色、服装细节、光线等）确保模特或商品在 9 张 Lookbook 里看起来是同一个人/同一件商品。

特点

• 全平台覆盖：Amazon、Shopify、TikTok Shop、Instagram、Meta、TikTok、YouTube、Pinterest、Google Display、LinkedIn、X，一个输入源全渠道适配
• 合规先行：Amazon 9 条主图规则直接写进 prompt，首轮产出即合规，无需后期修复
• 多图一致性：14 个视觉锚点锁定商品/模特身份，跨模块不变形，适合品牌一致性要求高的卖家
• 开源 Agent Skills 标准：不绑 SaaS，不上传素材，数据留本地，Claude Code 里直接装即用
• 多角度自动生成：时尚类一张参考图出 9 张标准 Lookbook，非时尚类有 2-angle fallback

使用方法

安装（任选一种）：

# 通过 Skills CLI 安装（推荐，支持 77+ 代理端）
npx skills add motiful/product-shots --skill product-shots-main-image

# 或直接 git clone 后复制到 Skill 目录
git clone https://github.com/motiful/product-shots.git
cp -r product-shots/skills/product-shots-* ~/.claude/skills/

基本调用（在 Claude Code 中）：

# 启动 product-shots 主图 Skill
/product-shots-main-image

# 或在对话中直接触发
/product-shots-detail-page

最小示例（以 main-image 为例）：

1. 把商品主图放入项目目录（如 ./assets/product.jpg）
2. Claude Code 中运行 /product-shots-main-image，引用图片路径
3. Skill 自动识别品类 → 应用 Amazon 合规规则 → 输出合规主图 + 副图

使用场景与人群

适用场景：

• 跨境电商卖家（Amazon、Shopify、TikTok Shop）
• 需要快速规模化生产视觉内容的品牌方
• 想把 AI 图像生成整合进 CI/CD 视觉生产线的团队

目标用户：

• 有大量 SKU 需要持续上新的电商运营
• 没有专业摄影团队但需要高质量主图的独立卖家
• 想用 Claude Code 统一管理商品视觉生产流的开发者/技术型运营

输入与输出案例

案例 1：Amazon 主图

• 输入：一张女士碎花连衣裙的模特上身照片（正面、户外自然光）
• 输出：4 张 Amazon 合规主图——纯白背景主图（≥85% 填充）、正面副图、3/4 侧面图、细节图；另附 3 张 A+ Hero Band 模块图；全部分辨率适配 Amazon 图片规范

案例 2：多角度 Lookbook

• 输入：一张女性模特穿着目标服装的参考图
• 输出：9 张 Canonical Angles（正面、3/4 前、侧面、3/4 后、背部、细节特写、挂架悬挂、室内生活方式、户外生活方式），14 个身份锚点确保模特面孔、服装细节、光线风格全程一致；另自动生成 TikTok UGC 竖版 2 张、Meta Feed 方版 2 张

GitHub: https://github.com/motiful/product-shots