Imported from easyaitech/etsy-skills (image-synth/SKILL.md). Install upstream with npx skills add easyaitech/etsy-skills --skill image-synth. Copyright stays with the author.

Image Synth (AI 图片合成)

把"详细图片需求 + 商品实拍图"经中心后端生图服务(GPT Image 2 / OpenRouter)合成成 1 张成品图。专攻电商图（目标销售平台商品页图 / listing 槽位 / 商品级营销图）+ 社媒图（Pinterest / Instagram / Story / 节日营销 / 群发 banner）。

架构：本 skill 维护提示词层（输入 → 5 类词库 → 最终 prompt）+ 质量闸门层（差异化 QA）。生图动作经 terminal 调中心后端生图端点（POST /image/generate，GPT Image 2）——key / 配额 / 换模型都在后端一处，不在 mini 本地、skill 不持 key（见 references/backend-image-gen-contract.md）。看图能力（取 anchor / QA）仍用 Hermes vision_analyze。生成的图先落本地 .cache/image-synth/ai_raw/，由用户三选一决定是否进资产库。

AI 发布图清理边界：本 skill 生成后先保留原始输出，不在 .cache/image-synth/ai_raw/ 阶段清理 AI metadata / AI watermark。只有用户选择"入库"、且该图会成为最终 listing 图片或社媒待发布图时，才由 assets-library 模式 B2 按 shared/ai-image-sanitization.md 处理发布副本。

对外的实操接口：

• 中心后端生图端点 POST /image/generate（per-profile token 鉴权 + idempotency key；契约见 references/backend-image-gen-contract.md）——经 terminal（如 curl）调；OPENROUTER_API_KEY 只在后端，skill 不持
• Hermes 看图能力 vision_analyze（看实拍图作 anchor + 看生成图做 QA）
• 工作区根目录的 BRAND.md（视觉原则 + 视觉禁区）+ SHOP.md（仅 packaging / brand-story 类用到）；销售平台固定 Etsy，媒体规则以内置 Etsy preset 为准（shared/platform-config.md 索引，如 references/etsy-listing-image-specs.md）
• assets-library 模式 B2 promote 流程（用户选"入库"时调用，本 skill 不重新实现归档）

运行时工具 gate：进入生图 / 去背景 / 改图前，先确认当前 Hermes profile 真的有可调用的 terminal/execute_code 或等价后端图片工具，并且中心后端 /image/generate 已接入。若当前环境只暴露文本回复、没有这些工具，必须停在"收集需求 / 生成 prompt / 等管理员接入工具"这一级；不要声称正在处理图片、不要反复要求用户重传同一张图，也不要把 image_generate/FAL_KEY 之类未配置错误包装成用户输入问题。

共享引导（版本检查 / 工作区解析 / 客户偏好 / 写入约束 / 工作语言 / 经营原则）见 shared/preamble.md，降级协议见 shared/dependency-protocol.md，工具架构见 shared/tools-architecture.md（生图走中心后端 /image/generate、key 在后端 skill 不持，已符合约束）。

依赖关系（每次出图前必读）

降级规则：

• BRAND.md 缺失 → mood 段输出 ⚠️ BRAND.md 未建立——本图按通用视觉跑 + negative 段留通用兜底 + 提示用户回 shop-foundation 建库后回头补
• Products 商品 表或 Assets 素材池 表缺失 → 跳过这两路输入，纯靠用户口述 + 实拍图 vision 结果
• 实拍图 / 图片需求 缺 → 阻塞——anchor 与 brief 是保形与拟合的根，没法降级

模式 A vs 模式 B：先分清

入库标签的取值集：与 assets-library/references/asset-index-base-schema.md § 用途标签 字段词汇表一一对应——本 skill 不自定义。Etsy 槽位 ID 见 assets-library/references/etsy-listing-photo-slots.md § 3；取值缺失时先补 Assets 素材池 表 schema，不临时编标签。

边界场景："黑五营销图（含商品 + 营销文字）"——核心是商品形态保真则走 A，核心是营销氛围则走 B。盘点输入时反问用户，不替用户拍板。

共享执行流（12 步，模式 A / B 共用）

模式 A / B 走同一套 12 步骤；差异见后面两节（输入表 + 模式差异表）。

1. 解析工作区根（ecommerce-stack workspace，旧命令 etsy-stack workspace 兼容），得到 <workspace>
2. 盘点输入——必填项一次性问全（不要边走边追问；清点式原语见 ../shared/interview-primitives.md）。反向触发时已 in-memory 现传的字段不重复盘点（见 § 反向触发条件）
3. 解析图片需求 → 5 类词库（按 prompt-vocabulary.md）：
   • 输入是 shoot-brief.md 路径：读文件按模板段映射
   • 反向触发现传 in-memory：直接用结构化数据，不再读文件
   • 用户口述：在 chat 里跟用户对齐结构化短 brief（≤ 3 轮）
4. 看图取 anchor——用 Hermes 看图能力看实拍图，提取 anchor 描述（材质 / 色 / 比例 / Logo / 关键纹理）；多张实拍图取一致信息
5. 拼最终 prompt——按 prompt-vocabulary.md § 最终 prompt 拼装 合成 1 段英文 prompt + negative prompt
6. 完整性自检 + 展示预览——展示前自检：anchor.subject 与 format.aspect_ratio 必须非空；mood 段允许全空但显式标 (degraded — BRAND.md 缺失)。任意硬必填空 → 不展示，回 step 3 补输入。自检过 → 用代码块展示给用户确认 / 调整。不偷跑——生图调用有成本
7. 生图——经 terminal 调中心后端 POST /image/generate（契约见 references/backend-image-gen-contract.md）：传 prompt + 实拍图（base64，受大小/数量上限约束）+ aspect/resolution + idempotency key（本次请求唯一；重试复用同一个 → 后端去重，不重复扣费）。严格 1 张。不传 model slug——模型由后端 allowlist 决定（默认 GPT Image 2）。
   • 工具缺失硬停：如果当前运行环境没有 terminal/execute_code 或后端图片工具，不能执行本步骤；只给用户一个明确状态（"当前 profile 尚未接入图片生成/编辑工具"）和下一步（管理员接入中心后端工具，或先保存 prompt/brief）。不要多轮重复同一免责声明。
   • 失败显式报错，绝不静默：quota_exceeded → 报「本租户配额用尽」停；upstream/网络（明确未计费）→ 退避重试一次（复用同一 idempotency key）；超时（504）→ 报「生成超时，计费未知」，换一个新的 idempotency key 再试一次，或停下（同 key 会返 409，因后端标 uncertain 防重复扣费）。任何失败都不对缺失图跑 QA，原因落 sidecar。
8. QA——按 qa-gates.md 对应段（模式 A / 模式 B）走全部 checks。含自动重试 ≤ 2 次 + 第 3 轮失败用户三选一
9. 落盘——按 output-layout.md 写到 <workspace>/.cache/image-synth/ai_raw/{date}/ + 同名 sidecar .json。本地写入用 mkdir -p 一步建目录（.cache/ 是本地 fs，不需要 image-brief 写 brief 时那种 lark-drive 逐层检查）
10. 发图预览（必须，先于三选一）——禁止将本地路径作为回执（用户无法访问 Mac mini 文件系统；MEDIA: 前缀机制不可靠，绝不使用）。用一条命令发图（+messages-send --image 自动上传本地文件再发消息，无需先单独调 images create）：
    • lark-cli im +messages-send --chat-id <当前对话 chat_id> --image <本地图绝对路径> （附一行说明：SKU / 槽位 / 尺寸 / 生成成本）
    • 发送失败 → 报错，不继续；不允许静默退化到打印路径
11. 用户三选一：
    • 入库 → 调用 assets-library 模式 B2 promote；按 output-layout.md § promote 字段透传 现传 sidecar 元数据；如果用途是最终 listing 图或社媒发布图，由 assets-library 在 promote 时处理 AI metadata / AI watermark 发布副本
    • 留 ai_raw → 保留 .cache/，不入索引（图已在飞书消息里，用户可以直接保存）
    • 丢弃 → 移到 retired/（详见 output-layout.md，给 7 天回滚窗口）
12. 给用户回执：图已在上方飞书消息 / 入库后的飞书云空间链接 / "已丢弃"。绝不发本地路径。

模式 A：电商图（销售平台商品图 / listing 槽位 / 商品级营销图）

进入条件：

• 用户明确说"出 listing 主图 / hero / 详情图 / lifestyle / packaging / scale / size chart / 槽位 X"
• 用户说"给 {SKU} AI 合成一张图"且核心是商品本身
• 反向触发：见 § 反向触发条件

输入：

模式 A 步骤差异：

模式 B：社媒图（Pinterest / Instagram / Story / 节日营销 / 群发 banner / 自定义氛围图）

进入条件：

• 用户明确说"出 Pinterest pin / 做 IG post / 做 Story / 节日营销图 / 社媒分享图 / 群发图 / banner"
• 用户说要做"氛围图 / 概念图"且不要求商品形态严格保真
• 反向触发：见 § 反向触发条件

输入：

模式 B 步骤差异：

反向触发条件（被其他 skill 调用时的入口）

三个 caller 现传 in-memory 字段：

信任规则：反向触发时不重复盘点已现传输入——调用方现传 = 信任。step 2 跳过对应字段；其余步骤照走（看图 anchor / 拼 prompt / 预览 / 生图 / QA / 落盘 / 三选一）。

写入前的硬性约束

通用约束见 shared/preamble.md §写入前的通用约束。本 skill 特有：

• 生成结果绝不以本地路径发给用户：用户无法访问 Mac mini 文件系统；MEDIA: 前缀机制不可靠，也禁止使用。生图后必须经 step 10「发图预览」走 lark-cli im +messages-send --image <路径> 把图发到飞书对话（--image 自动上传本地文件），才算完成一次有效回执。
• prompt 展示给用户预览 → 等确认 → 才调生图（生图调用有成本）
• 入库走 assets-library：本 skill 不直接写 Assets 素材池 表 / 不直接上传飞书云空间——这是 assets-library 的职责边界
• 生图走中心后端，skill 不持 key / 不直接调 OpenRouter：OPENROUTER_API_KEY 只在后端；skill 经 terminal 调 /image/generate，model 由后端 allowlist 决定（默认 GPT Image 2），skill 不传任意 model slug（防点贵模型 / 绕安全）
• 视觉禁区不可绕过：BRAND § 视觉禁区原文进 negative prompt + QA 扫描清单；用户当场说"这次破例"也不破例——要破例先回 shop-foundation 改 BRAND.md
• QA 失败不入库：QA 不通过的图最多落 .cache/；不调用 assets-library promote。失败原因 + 重试历史落 sidecar .json

与其他 skill 的协作

• shop-foundation：BRAND.md § 视觉禁区是 negative prompt 唯一来源；用户对生成图的纠正（"这种风格不像我们品牌"）按 shop-foundation 沉淀流程流回 BRAND.md
• image-brief：image-brief 出的 brief 是本 skill 的主输入源（brief 路径 商品/{SKU}_shoot-brief.md / 反向触发现传 in-memory）；image-brief 模式 B 分叉选"不拍直接合成"时反向触发本 skill。
• assets-library：
  • 用户选"入库" → 调 assets-library 模式 B2 promote；现传 sidecar 元数据（含 [AI 合成] 标记）。AI metadata / AI watermark 清理只在 promote 的发布副本上发生，不改 ai_raw 原图
  • 入库标签字段值取自 assets-library schema 的 § 用途标签 词汇表——本 skill 不自定义；v0 不动 schema，AI 合成识别靠 Base "备注"字段前缀
• listing-catalog：Products 商品 表中该 SKU 行的 title / 品类 / SEO 词作 anchor 选填输入；本 skill 不写 Products 商品 表
• pinterest-autopin：候选池空时被反向触发；本 skill 出图 → 落 .cache → 入库 → 回到 pinterest-autopin step 4
• orders-customers：暂无直接耦合（v1 可能加：客户 UGC 风格反向训练 anchor 一致性）

工作语言

通用规则见 shared/preamble.md §工作语言。本 skill 特有：

• prompt 输出为英文（生图模型对英文 prompt 拟合度更高）；BRAND.md 抽取的中文短语先翻成英文再入 prompt
• 与用户对话仍中文（按 stack 规则）
• sidecar .json 字段名英文 camelCase；值视情况