# 演练、工作台与 API

## 当前 GPT 演练

在具备生图能力的会话中，提供衣服图和模特图，说明两张图的角色，执行技能并实际生成。Codex 的内置生图工具由宿主提供，不需要再配置 API Key。ChatGPT 中可上传图片并粘贴提示词；普通对话是否自动读取 SKILL.md 取决于宿主能力，上传文件不等于已经安装技能。

## 交付给商家的工作台

1. 把 humen-fashion-image 文件夹放到该工作台/Agent 支持的技能目录；没有技能加载功能时，直接使用 prompt-guide.md 和具体提示词。
2. 选择支持多图参考或图片编辑的图像模型。上传原服装图与人物母图，按工作台的编号/引用方式明确角色。
3. 生成并检查，再保存同一商品和同一人物的基准资产。换 T 或换人时替换对应参考图，重新生成。

国内模型也可沿用这个任务拆解；各平台是否支持多参考、身份保持、局部编辑，要用自己的素材实测。当前示例仅记录 GPT 宿主工具的结果，不宣称已验证国内模型。

## API 自动化时需要接什么

技能内容可以继续沿用；需要另接的是执行层：鉴权、图片传输、参考图参数、生成任务、结果存储和失败重试。选择供应商后按官方文档实现，不把宿主内置工具的权限当作可调用的公开 API。

本包 request.json 是内部任务描述，**不是供应商 API 请求体**。将它映射成具体模型格式：

| 本包字段 | 接入时要处理的事情 |
|---|---|
| inputs.role = garment/model | 按提供商要求上传图片；可能支持文件、base64 或公网链接 |
| prompt_file | 读取实际提示词，保留图像引用顺序 |
| mode | 选择普通图像编辑、多图参考或专门试衣接口 |
| requested_output | 将返回的真实图片保存至此位置 |
| review | 记录实际输出后再判断，不由 API 的成功状态直接标 pass |

生成型图像模型和专门试衣模型的输入格式不相同。例如百炼 AI 试衣 Plus 用 person_image_url / top_garment_url；GPT 图片编辑接口应按 OpenAI 当时的官方文档接入。选择具体服务后再确定可用模型、限制、费用和密钥配置。

## 讲给听众的一句话

“今天用 GPT 把流程跑给大家看；这套 Skill 负责读素材、组织提示词和检查结果。回到公司后，把它放进你们支持 Skill 的工作台，或让技术人员接你们自己的图像 API，就可以复用这套流程。”


## 生活场景 lifestyle

有序传入 garment、model，再按存在情况追加 style、anchor；可选输入不能占用一个空序号。style 只管摄影与环境，anchor 延续场景；身份与商品分别以 model、garment 为准。动作、背景、机位和光线允许变化。供应商是否支持多图参考以及怎样映射顺序需要实际验证；本地 GPT 样例不代表接口已接通。