要让skildart agent稳定输出合规电商图，必须将品牌调性、审核红线、修改路径固化为可执行skill：① 明确场景边界（如“tiktok美国站女装主图”）；② 关联失败案例提炼不可歧义步骤链；③ 注入品牌视觉dna（上传vi包或cli硬设参数）；④ 开启执行归档与自动优化，使skill从真实反馈中迭代进化。
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想让SkildArt Agent稳定输出符合你品牌调性、平台规范、产品卖点的电商图，不能靠反复改提示词碰运气——必须把你的设计偏好、审核红线、常用修改路径，固化成Agent可执行、可验证、可迭代的Skill。
明确你要训练的Skill边界
先停下手头正在写的“再高级一点”“再能卖一点”这类模糊指令。打开SkildArt CLI或Web控制台，进入Skill管理页→点击【新建Skill】→在“适用场景”栏填入具体业务动作，例如：【生成TikTok美国站女装主图（含合规模特姿势+免抠产品图+英文短文案）】。这一步不是命名，而是定义输入触发条件：只有当用户输入含“TikTok”“美国”“主图”三个关键词时，该Skill才被激活。漏掉任一关键词，Agent就会跳过此Skill，避免误触发导致风格错乱。
不要用“所有电商图”这种宽泛描述。宽泛定义会让Skill在后续迭代中失去聚焦，每次优化都像往雾里打靶。
用真实失败案例反向提炼执行步骤
翻出最近3次被你手动打回重做的SkildArt生成图，逐张截图并标注问题点：A图模特手部变形、B图文案字体违规、C图背景光影不自然。把这些截图和批注一起上传至SkildArt知识库→在对应Skill编辑页点击【关联失败案例】→系统自动提取共性特征。
此时，Skill编辑器会生成初始执行流程草稿。你需要人工校验并重写为不可歧义的步骤链：
① 调用“人体结构校验工具”检查四肢关节角度是否在正常生理范围内 →② 若检测到手部畸变，强制启用“局部重绘-手部专用模型”而非整图重生成 →③ 文案层单独提取，比对预设《TikTok美区字体白名单》→④ 背景光效匹配内置“洛杉矶午间柔光”参数包，禁用任何高对比度阴影模板。
每一步都必须对应一个可调用的Tool或参数开关。禁止出现“注意质感”“提升氛围”这类无法执行的描述。
注入你的品牌视觉DNA
方法一：上传品牌资产包
将公司VI手册PDF、主色HEX值列表、常用字体文件（.ttf）、产品标准拍摄角度图（正/侧/45°三张）打包为zip，拖入Skill编辑页的【品牌层 BRAND】上传区。SkildArt会自动解析色彩分布与构图规律，生成视觉约束规则。
方法二：用CLI命令行注入硬性参数
在终端输入：skildart skill set --id=us_tiktok_main --param background.lighting="soft-lax" --param text.font="Inter-SemiBold" --param product.angle="front-45"。这条命令会覆盖UI界面设置，确保参数不被前端误操作修改。
【注意：CLI注入的参数优先级高于界面设置，一旦写入不可撤销，务必确认后再执行】
让Skill学会从你的真实反馈中进化
在SkildArt控制台开启【执行轨迹归档】开关 → 每次你对生成图点击“通过”或“打回”，系统自动记录完整上下文：原始指令、调用的Skill版本、所用Tool返回结果、你的最终操作动作。
每周五下午3点，运行自动分析命令：skildart skill optimize --target=us_tiktok_main --window=7d。系统会扫描过去7天所有打回案例，识别高频失败节点（例如：87%的手部畸变发生在启用“全身动态姿势”模板时），然后生成一条新规则插入原Skill执行链：在调用该模板前，强制插入“手部关键点预校验”步骤。
这步不需要你写新代码，也不需要调整模型权重。所有优化都落在Skill文档内部，保持模型冻结，确保每次升级不影响已有业务流。
