К основному содержанию
скилл CX Codex

scenario-product-shots — скилл для Claude Code: предметные фото товара

Делает пакшоты и лайфстайл-кадры из реального фото товара, следя за точностью этикетки, логотипа и формы. Пригодится для карточек на маркетплейсе и лендинга.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-product-shots -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает scenario-product-shots

Скилл ведёт агента по цепочке Scenario: сначала загружает лучшее фото товара, потом один раз собирает чек-лист — инвентарь текста на этикетке, геометрии, материалов и цветов. Дальше этот чек-лист переиспользуется в каждой проверке, а не строится заново.

Две дорожки закрывают почти всю работу. Детерминированные инструменты дают пакшот: вырезание, фон, тень, пересвет. Генеративная дорожка ставит товар в сцену через модель редактирования по инструкции — по одной сцене за запуск. Промпт строится по принципу «сначала сохранить»: в нём называют размещение, поверхность и свет, а текст этикетки цитируют из чек-листа, иначе модель дорисует буквы по-своему.

Товар никогда не генерируется с нуля: текстовый промпт пришлёт на лендинг бутылку с чужой этикеткой, и починить это правкой нельзя. Поэтому исходником берут реальное фото, а готовые кадры прогоняют через гейт — до 10 id в images, сохранённый чек-лист в text_inputs и побуквенная сверка в instruction. Дрейф этикетки в миниатюре не видно, так что проверять надо всегда. Скилл опирается на соседние скиллы Scenario (scenario, scenario-image, scenario-image-editing, scenario-asset-analysis, scenario-video-ads); если какого-то нет, попросите пользователя поставить его командой npx skills add scenario-labs/skills --skill <name>.

Какие задачи решает

  • сделать пакшот на белом, прозрачном или брендовом фоне
  • поставить товар в жизненную сцену, сохранив форму и этикетку
  • собрать набор ракурсов и цветовых вариантов для карточки
  • поправить свет, экспозицию и тень на готовом кадре
  • проверить побуквенно, что текст на этикетке не поплыл

Примеры запросов агенту

  • Сделай пакшот из этого фото товара на прозрачном фоне с мягкой тенью
  • Поставь эту банку на мокрый камень, утренний боковой свет, этикетка без изменений
  • Прогони четыре готовых кадра через чек-лист и скажи, где текст этикетки разошёлся

Как установить scenario-product-shots

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-product-shots -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/scenario-product-shots/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/scenario-product-shots/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о scenario-product-shots

Как установить scenario-product-shots в Claude?

Выполните npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-product-shots -a claude-code. Скилл встанет в ~/.claude/skills/scenario-product-shots/SKILL.md.

Что делает scenario-product-shots?

Ведёт агента по съёмке товара в Scenario: загрузка исходного фото, сборка чек-листа по этикетке и геометрии, пакшоты, лайфстайл-сцены, пересвет и финальная проверка кадров.

Можно ли сгенерировать товар по текстовому описанию?

Нет, товар не генерируется. Любой кадр начинается с загруженного фото реального товара, потому что правкой нельзя вернуть этикетку, которой в исходнике не было.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: scenario-product-shots
description: "Use when producing product photography with Scenario from a real product photo: e-commerce packshots on white, transparent, or brand backgrounds, lifestyle scenes placing the product in an environment, hero shots for a landing page or marketplace listing, angle and colorway sets, relighting or shadow fixes, or any shot where the label, logo, and shape must stay exact. Keywords: product photo, packshot, e-commerce, lifestyle shot, compositing, relight, label fidelity, catalog."
license: MIT
---

# Scenario Product Shots

## Overview

The product is never generated. A text-prompted bottle ships a wrong label to a landing page; every
credible shot starts from an uploaded photo of the real product, and fidelity is a gated check, not
a hope. Two lanes cover most work: deterministic packshot tools (cutout, background, shadow,
relight) and generative scene placement with an instruction-editing model. Connection and the core
loop: see the `scenario` skill. Edit-model contracts: `scenario-image`. Deterministic tools:
`scenario-image-editing`. Reading assets back: `scenario-asset-analysis`. Animating an approved
still into an ad: `scenario-video-ads`. If a sibling skill named here is missing from your available
skills, ask the user to install it (`npx skills add scenario-labs/skills --skill <name>`);
unattended, proceed from tool schemas and flag the gap.

## Quick reference

| Need               | Route                                                                                                                                                                                                                             |
| ------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| The source         | `upload_asset` the best photo available: sharp, evenly lit, whole product in frame (`search` `"uncrop"` finds tools that rebuild a clipped edge)                                                                                  |
| Fidelity checklist | `asset_analyze` the upload once, instructing an inventory of label text, geometry, materials, and colors; every later check reuses it                                                                                             |
| Packshot           | `recommend` with the packshot need in the user's own words (a cutout-and-stage tool with solid, transparent, or custom backgrounds, margins, and shadows was the authoring-time hit), or background removal plus your own compose |
| Lifestyle scene    | `recommend` with `capability="img2img"`, product photo as reference, preserve-first prompt, one scene per run                                                                                                                     |
| Relight            | `search` `"relighting"` (the authoring-time hit adjusts light, exposure, and mood, with a brand-color lock)                                                                                                                       |
| Upscale keepers    | `recommend` with the user's own words; product-tuned upscalers existed at authoring time                                                                                                                                          |
| Gate               | `asset_analyze` the outputs against the checklist: up to 10 ids in `images`, the saved checklist in `text_inputs`, the letter-by-letter brief in `instruction`                                                                    |

## The preserve-first prompt

Scene prompts subordinate the world to the product: "The exact can from the reference image,
proportions and colors unchanged, the label reads 'SUMMIT COLD BREW', no other text, standing on a
wet slate counter, morning side light, shallow depth of field." Name the placement, the surface, the
light. What goes unstated drifts: "label unchanged" alone leaves the type to whatever the model
resolves from the reference, so the preserve clause quotes the checklist's label copy (existing
on-pack text only) and the gate reads it back letter by letter rather than trusting the render.

Shadows and reflections carry the realism: a cutout pasted without them floats. Prefer a stage tool
that rebuilds shadows, or name one in the edit prompt ("soft contact shadow falling right").

## Worked example: one can, a packshot plus three scenes

1. `upload_asset` the studio photo, then `upload_asset_complete`: `asset_can`.
2. Build the checklist once with `asset_analyze` (write lane, contract in
   `scenario-asset-analysis`); the inventory lands as a text asset, so `asset_download` it and keep
   the text.
3. Packshot: `recommend` with the packshot need in the user's own words, `model_schema_get` the
   pick, then run it with `asset_can` in its image field, the background set to the brand hex, and
   margins per the marketplace's current spec (confirm specs with the user; unattended, take them
   from the task instructions, else keep the tool's defaults).
4. Scenes: `recommend` with `capability="img2img"`; on `next_step.type="ask_user"`, present the
   options (unattended, the task instructions name the pick, else `proceed`: `specialty.model_id`
   first, skipping a specialty whose `caveats` or `when_general_better` name the task at hand, then
   the top `ranked` entry, never one flagged `requires_plan_upgrade`). `model_schema_get` the pick,
   then three runs, each the preserve-first prompt with one scene clause and `asset_can` wired as
   the schema says (an array only under `array: true`).
5. `jobs_wait`, then gate all four outputs in one `asset_analyze` call, the saved checklist passed
   via `text_inputs` and an instruction to read the label back letter by letter. A drifted label
   fails the shot: re-run from `asset_can` with the preserve clause tightened (the quoted copy
   spelled letter by letter, "no other text" kept), never from the drifted output. Text the gate
   cannot resolve at output resolution is unverified, not passed: upscale and re-gate, or flag it in
   the delivery note.
6. Upscale the keepers, `asset_download` with `format="png"`, file the set in a collection.

## Common mistakes

- Generating the product from a text description because the photo seems easy to describe: the one
  unfixable error, since no edit restores a label that never existed.
- Compositing from a screenshot of a crop: fidelity caps at the source; ask for the original file,
  and when nobody can supply one, proceed with the best source at hand and flag the ceiling in the
  delivery note.
- Skipping the gate because it "looks fine": label drift hides at thumbnail size; the checklist
  compare reads letter by letter.
- Prompting prices, claims, or promo copy into the image: overlay them with `scenario-text-overlay`;
  regulations and locales change faster than plates.
- Removing the background and losing the real shadow with it: restage with a shadow-building tool or
  prompt a new one.
- One run with a batch count for "the same scene, four angles": per-angle clauses need one run each
  (`scenario-image`).

© scenario-labs · MIT · scenario-labs/skills

Похожие скиллы

Всё по теме «ИИ и ML» →
shopify-product-photography-guide nexscope-ai Скилл даёт пошаговые рекомендации по предметной съёмке для магазина на Shopify: свет, фоны, обработка, лайфстайл-кадры и обзор на 360 градусов. CX Codex +1 1 100установок amazon-listing-images nexscope-ai Помогает спланировать изображения для карточки товара на Amazon: список кадров, инфографика, лайфстайл-сцены и мобильная оптимизация. CX Codex +1 1 400установок product-photography 101-skills Помогает генерировать студийные фото товаров, предметные снимки для маркетплейсов и лайфстайл-кадры. Запускает генерацию через утилиту belt. CX Codex +1 55 700установок linkfox-mpstats-ozon-product-detail linkfox-ai Тянет полную карточку одного товара Ozon через MPSTATS: цена, скидка, рейтинг, отзывы, остаток, продажи и упущенная выручка. CX Codex +1 421установок linkfox-mpstats-ozon-product-trend linkfox-ai Возвращает дневной ряд по одному товару на Ozon: продажи, цену, остаток, рейтинг. Пригодится, чтобы отличить рост от сезонного всплеска. CX Codex +1 414установок product-selection vivy-yi Скилл помогает выбирать товары для продажи и стримов на Xiaohongshu: спрос, конкуренты, маржа и поставщики по шагам. CX Codex +1 322установок

Из того же набора68

scenario-formats Лестница решений для перевода одного утверждённого мастера в десяток размеров и соотношений сторон через Scenario. Пригодится, когда один арт нужно раскидать по сторис, фидам, баннерам и превью. CX Codex +1 394установок scenario-workflows Скилл для запуска сохранённых Scenario-воркфлоу через MCP: перечисляет приложения, собирает входные данные, считает стоимость прогона. CX Codex +1 391установок scenario-video-editing Скилл для обработки готовых роликов в Scenario через MCP без повторной генерации. Позволяет обрезать клипы, менять цветокоррекцию, накладывать LUT и извлекать кадры. CX Codex +1 383установок scenario-sonilo Генерирует звуковые эффекты и фоновую музыку через модели Sonilo на платформе Scenario. Помогает озвучить немое видео или свести трек с видеорядом. CX Codex +1 380установок scenario-blender-uv-baking Ведёт агента по развёртке UV и запеканию карт в Blender: швы, плотность текселей, упаковка, UDIM и разбор брака на бейке. CX Codex +1 389установок scenario-video-ads Скилл управляет созданием видеорекламы в Scenario по брифу и фото продукта. Помогает собрать раскадровку, согласовать смету и выпустить ролики для TikTok или YouTube. CX Codex +1 379установок scenario-workflow-authoring Скилл учит агента собирать и править графы воркфлоу Scenario через MCP: узлы, рёбра, публикация, перенос из ComfyUI. CX Codex +1 385установок scenario-seedance-storyboard Скилл выстраивает раскадровку и связывает позы между кадрами для генерации видео в Seedance. Спасает от телепортации конечностей и сброса движения при склейках в танцах или драках. CX Codex +1 377установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой