「商品图拍摄需求」是电商运营的高频任务。它的输入通常是商品信息，期望得到的是拍摄需求。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作，很适合封装成智能体 Skill。

这篇是最短路径：不追求完美，只求在 10 分钟内让「商品图拍摄需求」第一次跑通。

准备（2 分钟）

  • 一份真实但已脱敏的商品信息
  • 一个支持技能或自定义指令的智能体工具（如 Claude Code、Cursor、GPTs、扣子等任一）
  • 一份你认可的拍摄需求范例（可选，但很有帮助）

第 1 步：写最小指令（3 分钟）

任务：商品图拍摄需求
输入：商品信息
步骤：
1. 列出必拍角度
2. 写场景与道具
3. 规定尺寸
4. 准备参考图
输出：拍摄需求，末尾列出需人工确认的内容。
信息不足时先提问，不要编造。

第 2 步：放到工具里（2 分钟）

把上面的内容放进所用工具的规则或技能位置：Claude Code 放进 .claude/skills/image-brief-ecom/SKILL.md（前面补上 name 与 description），Cursor 放进 .cursor/rules/，GPTs 放进 Instructions。具体位置见各平台版本的文章。

第 3 步：跑一次（2 分钟）

用一句自然语言发出请求，例如：

用商品图拍摄需求技能处理这份商品信息，输出拍摄需求。

观察智能体是否按步骤执行，输出结构是否符合预期。

第 4 步：修一处（1 分钟）

找出输出中最不满意的一点，只改对应的那一句指令，再跑一次。不要一次改很多处，否则不知道是哪处起了作用。

跑通之后

  • 用测试用例覆盖边界情况
  • 用检查清单确认上线前事项
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用

准备一份好范例

在技能的参考资料里放一份你认可的拍摄需求范例，往往比多写十条规则更有效。好范例应当：

  • 来自真实工作，但已去除个人信息和敏感数据
  • 体现团队习惯的结构、措辞和详略程度
  • 包含一处“需人工确认”的标注示范，让智能体学会如何表达不确定
  • 篇幅适中，不要比平时的产出长太多

范例不必多，一到两份即可；太多范例反而会让智能体机械模仿某一份的细节。

每一步要产出什么

把每一步的中间产出写清楚，智能体就不容易跳步，人也方便定位问题：

  1. 列出必拍角度：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自商品信息的哪一部分
  2. 写场景与道具：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自商品信息的哪一部分
  3. 规定尺寸：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自商品信息的哪一部分
  4. 准备参考图：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自商品信息的哪一部分

最后一步之后，再把这些中间结果汇总成拍摄需求。中间结果可以折叠或省略展示，但在技能指令中要求智能体“先完成再汇总”，能明显减少遗漏。

领域注意事项

「商品图拍摄需求」属于电商运营领域，使用者多是电商运营，工作环境通常是店铺后台与表格。这个领域最重要的一条底线是：遵守平台规则，价格、库存以系统数据为准。

建议把这条底线原样写进技能的约束部分，而不是指望智能体自己意识到。同时，在团队内部明确：智能体给出的拍摄需求只是初稿或建议，最终由谁签字确认、出了问题由谁负责。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。