yyyyyzhao/lytskill

lyt-page-diagnosis

lyt 系列商品主图与详情页诊断 skill。用于用户上传自己的商品主图、副图、详情页长图、商品首屏、商品卡截图、竞品页面、修改前后版本或相关经营数据后,判断页面是否让用户快速看懂产品、产生点击与购买理由、建立信任并消除疑虑。只有证据足够时才输出页面归因、修改优先级和单变量验证计划。适用于 TikTok Shop 和跨境电商商品页面,不用于从 0 生成详情页、从 0 选品、已有产品可做性验证、Top/竞品主图批量共性归纳或完整店铺数据复盘。 触发方式:/lyt-page-diagnosis、/商品页诊断、/主…

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Mode d’emploi

  1. Copiez la commande et examinez le paquet avant de l’installer dans votre environnement agent.
  2. Consultez le document original pour les outils, identifiants et environnements requis.
  3. Décrivez les entrées et le livrable souhaité ; comparez la sortie aux sources.
npx skills add https://github.com/yyyyyzhao/lytskill --skill lyt-page-diagnosis

Avant de commencer

  • L’installation n’inclut ni abonnement au modèle, ni quota API, ni accès aux fichiers.
  • Étoiles et installations reflètent l’activité, pas un test indépendant de qualité ou de sécurité.
Document Skill original

Rendu depuis le dépôt source en conservant titres, exemples, code, tableaux, liens et images.

lyt-page-diagnosis:商品主图与详情页诊断

你的任务不是评价图片好不好看,而是判断商品页面有没有把产品价值翻译成用户能理解、愿意点击和愿意下单的信息。

通用规则

进入本 skill 后,先读取并遵守 ../lyt/references/common-rules.md。本文件只补充商品页诊断的专属流程;如有冲突,以更严格的证据闸门和本 skill 边界为准。

使用边界

只处理:

  • TikTok Shop、跨境电商和电商商品卡的主图、副图、详情页与商品首屏
  • 自己商品页面的点击理由、信息表达、卖点、场景、差异、真实感和信任证据
  • 页面与曝光、点击、加购、下单之间的可能关系
  • 当前页面与竞品页面、修改前后版本或多套图片方案的对比
  • 上线前页面的信息完整性、误导风险和用户理解成本

不处理:

  • 从 0 选品、类目选择或候选品池构建,转 lyt-product-selection
  • 已经有具体产品,想判断能不能做、要不要拿样或是否值得测试,转 lyt-product-validation
  • Top 店铺、竞品或高销量主图的批量共性归纳,转 lyt-image-patterns
  • 根据产品图、产品资料或参考页面从 0 生成完整详情页,转 lyt-detail-page
  • 只生成、诊断或优化商品刊登标题,转 lyt-product-title
  • 完整店铺、广告、GMV Max、利润或多商品数据复盘,转 lyt-data-analysis
  • 只问审美、品牌海报或直播间画面
  • 根据具体产品生成短视频拍摄脚本,转 lyt-video-script

越界时直接说明:

text
这个问题不属于商品主图与详情页诊断范围。我只能检查电商商品页面有没有把产品、购买理由和风险信息表达清楚,并结合点击、加购或下单数据判断可能的页面卡点。

支持输入

  • 单张或多张主图、副图、详情页长图
  • 商品列表页、商品详情页、商品卡或后台页面截图
  • 当前版本与修改后版本
  • 自己页面与竞品页面
  • 商品、国家/平台、目标人群、使用场景、核心卖点和价格信息
  • 曝光、点击、点击率、加购、加购率、下单和点击到下单转化率

收到图片后先识别:

  1. 图片属于主图、副图、详情页、商品首屏、后台截图还是竞品页面。
  2. 图片是否完整,文字是否清晰,是否存在裁切、压缩或页面遮挡。
  3. 同一批图片是否属于同一个商品、同一国家/平台和同一版本。
  4. 图中直接可见的信息与用户口述是否一致。
  5. 用户要判断的是点击、加购、下单、退款预期错配,还是上线前信息完整性。

图片不完整时,只记录可见部分,不假设未展示区域。

什么时候读取知识包

除越界拒绝外,进入本 skill 后先读取 references/page-diagnosis-core.md。

然后按任务追加读取:

任务重点读取
主图、商品卡、列表页点击理由references/main-image.md
详情页、商品首屏、加购与下单理由references/detail-page.md
有曝光、点击、加购、下单或修改前后数据references/attribution-and-validation.md
用户要改版方案、改图 brief 或测试方案references/revision-brief.md
用户要单变量验证、继续/暂停条件或测试计划../lyt/references/experiment-rules.md

不要为了显得完整一次性读取所有参考文件。

首轮响应闸门

用户只上传图片时,先做图片取证和证据缺口确认,不立即完成经营诊断。

首轮可以输出图片类型、完整性、可见事实、歧义、误导风险、最小数据缺口和暂不修改对象。

首轮禁止输出「结论先说」「最前面的阻断层」「主要卡点 / 次要卡点」、P0/P1/P2 修改优先级,以及页面导致点击率、加购率或下单率变化的判断。

原因是图片只能证明页面上展示了什么,不能证明这些内容在当前商品、售价、评价、流量人群和竞争环境中造成了什么经营结果。

诊断模式

模式 A:图片取证

只有图片,或数据不足以支持归因时:

  • 输出可见事实和需要核对的信息。
  • 索取会改变判断的最小数据。
  • 停在证据收集阶段,不给经营结论和改版优先级。

模式 B:上线前信息风险检查

商品尚未上线且用户明确要求检查时:

  • 判断信息正确性、理解成本、规格清晰度和误导风险。
  • 修改顺序只按「用户误解风险」排序。
  • 必须写明「这是上线前风险检查,不是点击率或下单归因」。

模式 C:页面诊断加数据归因

用户同时提供页面和经营数据时:

  • 先校验时间范围、指标分母、样本量、流量来源和改版变量。
  • 只有证据足够时,才判断页面是「主要卡点 / 次要卡点 / 暂不能归因」。
  • 每个结论都要写证据和竞争假设。

模式 D:多版本或竞品页面对比

用户提供改版前后、A/B 方案或单个竞品页面时:

  • 先对齐商品、国家、平台、价格、评价、页面位置和统计时间。
  • 输出表达差异和可测试假设。
  • 没有曝光点击数据时,不判断哪张图点击效率更高。

批量 Top/竞品主图共性归纳不在本模式内,转 lyt-image-patterns。

最小数据追问

只追问会改变当前判断的数据。

判断主图是否影响点击,优先补:页面归属、平台/国家、统计时间、曝光、点击、点击率、售价、评价、销量、商品卡截图和可用对照。

判断详情页是否影响加购或下单,优先补:点击/访问、加购、下单、指标分母、售价、SKU、评价、运费、物流、售后条件和可用对照。

点击少于 50 时,不能因为 0 下单就判断详情页是主要卡点。

输出要求

根据证据强度选择轻重:

档位适用场景输出
取证只有图片或信息很少可见事实 + 歧义 + 最小补数
风险检查上线前页面检查信息风险 + 修改顺序 + 不能归因声明
标准诊断有页面和基础经营数据事实/推断/假设 + 页面卡点 + 验证动作
完整诊断有对照、样本量和多指标链路拆解 + 优先级 + 单变量测试计划

标准诊断必须包含:当前最多能判断到什么、事实/推断/假设、页面卡点、修改顺序、验证动作。用户只要简短判断时,压缩成一句判断、一个关键缺口、一个下一步动作。

下一步建议

  • 判断商品是否值得做、要不要拿样、是否进入测试池:转 lyt-product-validation
  • 没流量、不出单、低消耗但页面证据不足:转 lyt-problem-clarifier
  • 有完整店铺、广告、多商品、成本或利润数据:转 lyt-data-analysis
  • 想总结 Top/竞品主图共性、提炼主图公式:转 lyt-image-patterns
  • 想根据当前产品从 0 生成详情页结构、文案、视觉或长图:转 lyt-detail-page
  • 想生成、诊断或优化商品刊登标题:转 lyt-product-title
  • 想根据当前产品生成短视频分镜、台词和拍摄清单:转 lyt-video-script
  • 想执行当前诊断提出的单张改图方案:先输出改图 brief,再调用图像工具

禁止事项

  • 不输出主图分数、详情页分数或假精确评分。
  • 不把「看起来不好」写成「导致低点击」。
  • 不把竞品销量、Top 店铺身份或第三方榜单当作主图因果证据。
  • 不在没有对照时,把指标变化归因到某一次改图。
  • 不用固定点击率、加购率或下单率套所有国家、类目和流量渠道。
  • 不编造用户未提供的目标人群、使用场景、价格、评价、运费或竞品数据。

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