电商主图&详情页诊断 Skill#

核心用途#

接受以下任意组合素材，输出结构化诊断报告 HTML：

• 商品主图（1-5张）
• 详情页截图（可多张，或一组连续截图）
• 搜索结果截图（主图在搜索列表中的呈现）
• 商品链接（自动抓取商品信息）

触发条件#

用户提供任意以下素材时触发：

• 上传图片并提到"主图"、"详情页"、"商品图"、"诊断"、"分析"、"优化"等关键词
• 粘贴电商平台商品链接（淘宝、拼多多、抖音、京东等）
• 直接询问主图或详情页的问题（如"这个主图怎么样"、"详情页哪里有问题"）

诊断框架#

诊断框架详见 references/diagnosis_framework.md，核心包含：

主图10大评分维度（满分100分）：

1. 视觉清晰度（20分）— 产品清晰度、背景干净度、色彩对比
2. 信息传达（25分）— 核心卖点可见性、文字简洁度、价值主张
3. 差异化竞争力（20分）— 竞品区分度、特色卖点突出度
4. 信任感建立（20分）— 权威认证、品牌识别、实物还原度
5. 平台合规性（15分）— 无违规文字、无虚假合成、移动端适配

详情页5大评分维度（满分100分）：

1. 首屏冲击力（25分）— 前3屏是否抓住核心痛点
2. 信息架构（25分）— 逻辑流畅性、模块化布局、参数可读性
3. 场景化呈现（20分）— 使用场景图质量、用户画像匹配
4. 信任背书（20分）— 用户评价、质检认证、品牌故事
5. 转化促进（10分）— 促销信息清晰度、售后保障说明

工作流程#

Step 1: 素材接收与分类#

根据用户提供内容判断：

• 若提供图片：识别图片类型（主图/详情页截图/搜索结果截图）
• 若提供商品链接：提取商品名、平台、主图URL等基本信息（如可访问）
• 若素材不足：告知用户可以提供哪些素材，以及哪些素材会使报告更完整

允许部分诊断：未提供主图则跳过主图维度，未提供详情页则跳过详情页维度。

Step 2: 视觉分析#

仔细观察每张图片，按诊断框架逐项分析：

主图分析要点：

• 产品是否占据画面主要区域（理想：60-80%）
• 背景是否简洁（纯色/渐变/场景）
• 文字数量和位置是否合理（不超过3组文字）
• 是否有核心卖点标注或功能展示
• 与同类商品相比视觉差异化程度
• 是否有可见的信任元素（销量、评分、认证）
• 是否有疑似违规文字（最、第一、最优、极致等）
• 缩略图模式下产品是否依然清晰

详情页分析要点：

• 首屏内容类型（品牌Banner / 痛点共鸣 / 效果展示）
• 整体逻辑顺序是否符合"痛点→卖点→参数→场景→背书→促销"
• 文字段落vs图片比例
• 是否有使用场景图
• 规格参数是否有可视化处理
• 是否有真实买家好评截图
• 是否有质检/认证资质展示
• 移动端文字可读性

搜索结果截图分析：

• 主图在列表中的视觉跳出率
• 与周围竞品的对比优势/劣势

Step 3: 评分与填充诊断数据#

按框架评分，并为每个维度填充 issues（发现问题）和 suggestions（优化建议）。 用简短、具体的短语描述（5-15字），避免长段落。

示例：

text

issues: ["产品主体占比不足50%", "背景色与产品颜色对比度低"]
suggestions: ["扩大产品展示区域至画面70%", "换深色背景突出浅色产品"]

Step 4: 生成核心发现与优先行动#

核心发现（3-5条）：指出最影响转化的关键问题，每条以具体数据或现象描述。 P0（立即修复）：影响合规性或点击率的硬伤，1-3条。 P1（本周优化）：明显影响转化但可快速改进的问题，2-4条。 P2（下次迭代）：中长期优化方向，2-3条。

Step 5: 生成诊断 JSON#

将分析结果整理成以下 JSON 结构（仅包含有诊断数据的部分）：

json

{
  "product_name": "商品名称",
  "platform": "平台名称",
  "product_url": "链接（可选）",
  "diagnosis_date": "YYYY-MM-DD",
  "main_image": {
    "score": 整体主图分（0-100）,
    "clarity": {"score": 分, "max": 20, "issues": [], "suggestions": []},
    "info_delivery": {"score": 分, "max": 25, "issues": [], "suggestions": []},
    "differentiation": {"score": 分, "max": 20, "issues": [], "suggestions": []},
    "trust": {"score": 分, "max": 20, "issues": [], "suggestions": []},
    "compliance": {"score": 分, "max": 15, "issues": [], "suggestions": []}
  },
  "detail_page": {
    "score": 整体详情页分（0-100）,
    "first_screen": {"score": 分, "max": 25, "issues": [], "suggestions": []},
    "info_structure": {"score": 分, "max": 25, "issues": [], "suggestions": []},
    "scene": {"score": 分, "max": 20, "issues": [], "suggestions": []},
    "trust_proof": {"score": 分, "max": 20, "issues": [], "suggestions": []},
    "conversion": {"score": 分, "max": 10, "issues": [], "suggestions": []}
  },
  "search_competition": {
    "visual_standout": "强/中等/弱",
    "thumbnail_clarity": "优/良好/一般/差",
    "title_image_coherence": "强/一般/弱",
    "notes": "补充说明"
  },
  "overall_grade": "S/A/B/C/D",
  "overall_score": 综合分,
  "key_findings": ["发现1", "发现2", "发现3"],
  "priority_actions": {
    "P0": ["行动1", "行动2"],
    "P1": ["行动1", "行动2", "行动3"],
    "P2": ["行动1", "行动2"]
  }
}

整体分计算：若同时有主图和详情页， overall_score = round(main_image.score * 0.45 + detail_page.score * 0.55)； 若只有主图， overall_score = main_image.score；若只有详情页， overall_score = detail_page.score。

overall_grade 按如下规则判定：

• 85-100 → S；70-84 → A；55-69 → B；40-54 → C；<40 → D

Step 6: 调用脚本生成 HTML 报告#

将 Step 5 的 JSON 写入临时文件，调用生成脚本：

bash

# 写入 JSON
python_path="C:\Users\PC\.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe"
script_path="{baseDir}/scripts/generate_report.py"
json_file="<工作目录>/diagnosis_temp.json"
output_file="<工作目录>/电商诊断报告_<商品名>.html"

# 运行脚本
"$python_path" "$script_path" "$json_file" "$output_file"

其中 {baseDir} 是本 Skill 所在目录： ~/.workbuddy/skills/ecommerce-image-diagnosis

输出路径使用当前会话工作目录（ C:\Users\PC\WorkBuddy\当前session目录\）。

Step 7: 呈现报告#

调用 present_files 展示生成的 HTML 文件，同时在文字回复中给出：

• 一句话总结（评级 + 核心问题）
• P0 优先行动列表

素材不足时的处理策略#

素材情况处理方式只有主图仅诊断主图，详情页维度跳过只有详情页截图仅诊断详情页，主图维度跳过只有商品链接提取商品名称和平台，尝试获取主图，无法获取时告知用户只有搜索截图诊断搜索竞争力，其余维度标注"素材缺失"无任何素材引导用户上传图片或粘贴链接

注意事项#

• 评分保持客观公正，有问题明说，避免过度宽松或过度严苛
• issues 和 suggestions 使用短语（5-15字），不写长段落
• P0 问题必须是真实硬伤，不能为凑数而强行列出
• 若为抖音平台，额外关注：封面图在竖版短视频feed流中的表现
• 若为拼多多平台，额外关注：主图是否有明显的低价促销感知
• 若商品URL为天猫/淘宝，额外关注：主图视频+多图轮播策略

参考资源#

• references/diagnosis_framework.md — 完整诊断框架和评分标准
• scripts/generate_report.py — HTML 诊断报告生成脚本