本文核心旨在解决电商团队的内容生产瓶颈：如何将产品卖点快速转化为详情页，将产品图高效延展为场景图与短视频。若依赖传统的人工沟通、设计与剪辑，效率必然滞后。
为此，我们构建了一套自动化工作流：
产品图 → 卖点拆解 → 视觉提示词 → 详情页图 → 故事板 → 视频提示词 → 短视频
该流程并非让 AI 随意生成图像，而是通过串联飞书多维表格、GPT、Liblib、RunningHub、即梦及 Codex 等工具，打造一套可批量生产高质量详情页与短视频的标准化体系。
以前新品最卡的，不是产品，而是内容生产
电商团队在新品推广中面临的根本痛点，往往不在于产品缺乏卖点，而在于卖点难以快速可视化为图片和视频。
- 运营需测试卖点，但美工排期紧张；
- 短视频需持续更新，但剪辑素材匮乏；
- 详情页需迭代优化，但每次均需重新沟通与设计。
内容生产速度远低于上新速度，导致在付费成本攀升、ROI 难打的当下，即便流量引入，若详情页与短视频无法清晰传达产品卖点、使用场景及购买理由，流量极易被浪费。
因此，利用 AI 搭建电商内容生产流水线已成为行业破局的关键。
飞书多维表格：电商内容生产的“操作台”
传统的 AI 作图模式需要在多个工具间反复切换：上传、复制提示词、等待生成、下载整理。这种碎片化操作仅适用于个人，难以在团队中规模化复制。
解决方案的第一步是建立统一的产品内容管理表（基于飞书多维表格）。
表格核心字段包括：产品名称、产品卖点、产品图片、产品场景、生成类型、生成状态、生成结果及审核结果。
此举实现了三大价值：
- 所有产品集中管理；
- 所有图片按标准流程生成；
- 所有结果自动回填沉淀。
运营人员无需精通复杂 AI 软件，仅需填写基础产品资料，即可启动后续自动化流程。
RunningHub 生图工作表示例：涵盖产品图、场景图、生成状态与结果回写。
GPT：负责拆卖点、写提示词、生成故事板
AI 出图质量不佳，常源于输入信息模糊：卖点未拆解、痛点未提炼、场景未设计、提示词太空泛。GPT 在此环节中扮演“内容策划师”角色，负责将“运营语言”转化为"AI 生产语言”。
其核心职能包括：
- 拆解产品卖点：梳理产品功能、用户痛点、使用场景及购买理由；
- 撰写视觉提示词：将抽象卖点翻译为 AI 可理解的画面描述；
- 生成短视频故事板：将产品拆解为多个镜头，形成详细的分镜脚本。
案例 1：扫地机器人
传统模式下，制作详情页需实地布景、拍摄对比图及细节图，成本高昂。采用 AI 工作流，只需将产品图、核心卖点及使用场景填入飞书表格，AI 即可自动生成多组场景图，并由 GPT 输出配套文案与故事板。
由此，详情页与短视频不再是割裂的两套内容，而是围绕同一组卖点批量生成的协同素材。
Liblib / RunningHub：负责批量出图
当产品信息与提示词准备就绪，即可进入批量出图环节。Liblib 或 RunningHub 等工具的价值在于构建针对电商场景的标准化工作流，而非单张作图。
覆盖场景包括：
- 扣白底图
- 换背景场景
- 模特展示图
- 主图优化
- 详情页长图
- 产品场景合成
通过调整场景、避免项、版式、文字及产品锁定等参数字段，交由智能体自动执行。
案例 2：女装类目
女装类目痛点在于上新快而图片产能不足。面对每周数十款新品，若全量实拍成本高、周期长；若全靠美工则产能受限。
AI 工作流可解决基础产能问题：上传服装图，设定模特风格、拍摄场景、光线姿势，即可批量生成不同场景的上身图（如通勤、约会、度假、咖啡厅及买家秀风格）。
更关键的是建立“模特卡”机制：统一模特的身高、体型、气质与风格，确保品牌视觉一致性。运营可批量生成基础图，美工再聚焦于高价值主视觉的精修。
通过将动作拆分为“换场景工作流”、“详情页图工作流”等，系统可实现从上传到结果回填的全自动化，构建真正的"AI 批量作图系统”。
即梦：负责把图片变成短视频
商家短视频创作难的根源在于缺乏稳定的素材库。基于前述流程生成的产品图、场景图、故事板、视频提示词及口播文案，可直接导入即梦等工具生成短视频。
一条短视频可结构化拆解为：
- 产品展示镜头
- 使用场景镜头
- 痛点对比镜头
- 卖点放大镜头
- 行动引导镜头
这使得短视频选题不再依赖临时创意，而是从产品卖点中自然延伸，实现详情页与短视频素材的一套多用。
Codex：负责把工具串起来
单一工具的效率有限，真正的竞争力在于通过 Codex 将各工具连接成自动化闭环。
自动化逻辑如下：
- 飞书表格新增产品信息；
- Codex 识别触发条件，自动调用 AI 工作流生成图片；
- 完成后自动回填表格并触发视频提示词生成；
- 最后进入短视频制作流程。
此时，AI 已演变为一名“数字员工”，严格执行读取信息、生成提示词、调用工作流、回填结果、推送状态及等待审核的全流程。
以前是人在软件里干活，现在是软件围着业务流程干活
传统模式是人在软件中操作，新模式则是软件围绕业务流程自动运转：
- 运营填充信息；
- GPT 拆解策略；
- Liblib/RunningHub 批量出图；
- 即梦生成视频；
- Codex 自动化串联；
- 飞书表格沉淀资产。
企业沉淀的不再仅是几张图片，而是一套可长期复用的内容生产系统。新品上架无需从零沟通，只需接入既定流程。
构建电商 AI 自动化工作流的核心价值
本方案不局限于单一软件的教学，而是基于电商真实场景，深度拆解如何整合飞书、GPT、Liblib、RunningHub、即梦及 Codex，构建"AI 批量作图 + AI 短视频 + 电商工作流系统”。
最终目标：
- 赋能运营独立出图；
- 释放美工精力聚焦高价值创意；
- 解决短视频素材短缺难题；
- 大幅提升新品上架与内容测试效率。
这才是 AI 技术赋予电商团队的核心竞争力。