这两天一直在研究这个话题，踩了几个坑，把遇到的东西整理成文，供有需要的朋友参考。
目录
一、前言
Codex 被誉为2026年最值得上手的 AI 工具，它不仅是一个编程 Agent，更是一个几乎可以替换掉任何对话工具的全能 AI。配合高性价比的定价机制和充足的 Token 额度，只要你能想到的场景，它都能帮你自动化做好。可以说，Codex 完美复刻了ChatGPT的模板，让普通的用户也能方便用一款专属定制、性能强大的桌面版AI助手。同时，在AI编程领域，Codex 也展现出了极高的水准，背后关联的ChatGPT系列的大模型为用户执行各类复杂的任务提供了可靠的保障，本篇以一个实际业务场景为例，详细介绍下如何基于Codex 制作高质量的电商套图过程。
二、Codex 介绍
Codex 是 OpenAI 推出的一款AI 编程智能体。与轻松的聊天机器人或代码补全工具不同，Codex 可以像一个真实的开发人员一样，独立理解复杂任务、操作你的电脑、编写并修改代码、运行终端命令，甚至自动修复bug。访问入口：https://openai.com/zh-Hans-CN/codex/?utm_source=Ai138.com
2.1 Codex 是什么
轻松来说，能够把 Codex 看作一个“能帮你干活的AI工程师”。
- 它是“目标驱动”而非“指令驱动”：你只需告诉它最终的目标（比如：“帮我搭建一个带用户登录功能的网站”），它会自动拆解任务，规划步骤并执行，而不需要你一步步告诉它该怎么做。
- 它不只是一个聊天框：虽然你可以在ChatGPT网页版找到它，但它真正的威力在于桌面应用和命令行工具（CLI）。在这些地方，它可以直接访问你的文件系统、运行终端命令，甚至操作其他软件。
- 它的用户远超程序员：官方数据显示，Codex每周有超过300万用户，其中近一半（50%）的用场景并非编码。从写周报、整理文档到数据分析，它都足以胜任。
2.2 Codex能做什么？
近期的重大更新让Codex的能力大幅跃升，使其不再局限于编程领域：
- 动打开软件、运行模拟器、发现问题、修改代码，并再次测试验证，做好一整套开发闭环。
- 所见即所得的开发（内置浏览器）：Codex内置了一个浏览器。当你开发网页时，它可以直接在浏览器中展示效果。你可以直接在渲染出的网页上圈出问题，比如圈出一个标题并写上评论“字体太大，颜色改成蓝色”，Codex就能理解视觉和空间上下文，并精准地修改对应的代码。
- “心跳”机制与长期记忆：
- 记忆功能：它会记住你的编码偏好和纠正过的错误，下次再合作时，就不需要从头开始解释了。
2.3 基于Codex 制作电商图片介绍
用Codex制作电商图片，核心思路不是“一句话让AI画图”，而是把专业的电商视觉策划流程，变成一套可重复执行的标准化作业。下面拆解一下这套流程具体怎么做。
2.3.1 核心实现流程
普通的AI生图是把需求直接转成提示词，而用Codex的标准化流程，是把完整的开发拆解为几个关键环节：
1. 商品事实锁定：
先让模型吃透你的产品——外观、颜色、材质、卖点、禁用词。
比如“产品是黑色硅胶表带的运动手环，主打轻便和长续航，不能说医疗功效”。这一步是为了确保AI不瞎编产品细节。
视觉方案策划：
1. Codex会根据产品和平台（亚马逊、独立站、Naver等），规划出一套完整的“视觉叙事”。
2. 比如主图负责吸引眼球，场景图展示使用场景，细节图突出卖点，促销图拉动转化。
风格锁（Style Lock）：
1. 在多图生成任务中，为了避免风格漂移，会锁定色板、光线、构图比例等关键视觉因子，确保整套图看起来是一家子。
分模块生成与质检：
1. AI只生成不带文字的视觉底图，确保产品真实、不跑偏。之后每个模块单独审核，不合格的局部重试，最后用代码合成准确的文案和排版。
用户确认关卡：
1. 这是防止翻车的关键。在生成图片前，必须先让你确认“页面规划”和“提示词方案”，同意后才开始执行。
2.3.2 实战操作建议
结合实践操作经验，给出下面几点建议：
- 分清“产品图”和“风格参考图”：
平台差异很重要：
- 面向亚马逊的详情页和面向韩国Naver的详情页，在画幅、信息密度和叙事逻辑上完全不同，Codex的Skill能帮你自动适配
- AI直接生成带文字的图片，容易写错字或排版丑陋。更专业的做法是让Codex用代码（如Python的Pillow库）在无文字的AI底图上合成精准文案
- 为后续类似的场景积累可复用，可持续迭代的能力，通过Skill为场景提升生产力保障
三、Codex 生成电商套图操作过程
接下来参考下面的操作过程做好基于Codex生成电商套图的完整步骤。
3.1 前置准备
提前准备一张纯净的原图片素材，将被Codex 用于生成其他电商图片的基础素材
- 图片背景单纯，不要有太复杂的元素，最好是纯色背景
3.2 完整操作过程
3.2.1 规划设计方案
首先不要一上来就让AI生成电商图片，那样既不严谨，如果一次达不到效果反复沟通也会浪费很多token，正确的做法是，通过引导的方式去做，第一步，让AI先出设计方案，也就是规划设计方案，方案出来后经过修正完善再开始后面的步骤，首先输入下面的提示词
电商产品图生成
主要用一张产品主图加上产品的一些卖点，生成一套完整的电商详情图，包含2张主图、3张详情图，先来探讨一下你的规划，等我确定没问题之后你再开始设计
输入等待Codex 的响应，从输出内容可以看到，它会按照我提示词中的要求列出自己的完整规划，包括需要我提供的信息（背景干净的产品主图，产品卖点等），以及它接下来的执行思路。
3.2.2 确定设计方案
紧接着，当Codex 给出了完整的设计方案，接下来就需要你对这个设计方案进行审查，完善，对使用者来说，你要做的只是把设计方案中不满意的地方，或者AI设计不符合要求的地方找出来，然后通过自然语言的方式反馈给它，让AI完善这个设计方案，如下，我审查完了方案之后，给出下面的反馈：
整体规划的很好，我还需要做下面几点补充：
1、用户必须输入项:产品图片
2、如果用户没有输入产品卖点，你可以自己总结，但不要夸张
3、目标平台，如果用户没有说明，默认为淘宝、京东、拼多多
4、生成的图片整体风格根据产品类型，由你来决定
5、设计图片时，保持同一产品，禁止修改产品信息、logo，产品不能变形
输入之后，Codex 根据我的反馈重新细化并完善这个设计方案，并给出最终的开发流
3.2.3 根据产品主图规划设计方案
确定完设计方案后，按要求提供一张产品主图，并提炼几个核心卖点，如下：
PPT材质，不烫手，易拿，不易摔碎
将图片和上面的提示词一起输入给AI，这一步，是Codex 根据我提供的商品主图以及核心卖点给出整套产品图片的设计方案，比如接下来生成的每张图片长什么样，背景如何，光线等等，最后涵盖贴心的指出了我的错误
由于本次的产品主图是儿童碗，我还希望生成的图片中有真人小孩出镜，于是继续补充调整
是PP材质，同时我希望有儿童配合出镜，使用image2 生成图片，生成的几张图片中儿童使用同一个形象
输入之后，Codex 开始根据我最后补充的信息生成图片
经过一段时间响应之后，生成了第一版效果图
3.2.4 细节调整与完善
第一次生成的图片，我在检查过程中，发现并不能完全满足我的要求，比如图片中的人物与主图中的产品比例不太协调，也不需要每张图片中都需要人物出镜，每张图片的风格、背景相对单一等，这与一些主流电商网站下的类似的产品图片还是有差距，于是我把这些问题点整理好发给Codex ，让它继续完善：
图片整体效果不满意，需要做如下几点优化调整：
1、每张图片的风格都一样，比如桌上的摆放、背景都比较单一
2、不一定所有的图片都需要人物出镜，可根据生成的图片的卖点多角度的呈现
3、图中的碗的尺寸比例不协调，看起来有点奇怪
4、所有图片都要清晰，可选用4K高清、摄影风格
5、图片中的卖点文字要排版好，字号大小看起来合适，可以参考这个链接：https://detail.tmall.com/item.htm?ali_refid=a3_430673_1006%3A2187083763%3AH%3AkYibXLbocap4YKpuTgCVtg%3D%3D%3A209a6a387031d9f05eaa095b88272780&ali_trackid=318_209a6a387031d9f05eaa095b88272780&id=974041757325&loginBonus=1&mi_id=0000KUjnzFiIbZrkqoDBI_ekQVk__ngsaYqTFFA7RN0PaIM&mm_sceneid=0_0_7264733436_0&priceTId=2147840817861717726804139e113a&skuId=6092096459193&spm=a21n57.sem.item.38&utparam=%7B%22aplus_abtest%22%3A%22892fdc2fbb0f143d3ae99d5186879d1f%22%7D&xxc=ad_ztc
输入之后，Codex 将根据我提供的改进已经重新设计
然后给出了重新的设计方案
3.2.5 重新作图
根据上面重新给的设计方案，然后开始再次生成图片，经过这一次调整之后重新生成的图片整体就相对满意了，一张主图，不同的图片都有不同的风格和特点
也可以直接在右侧打开预览效果
生成的图片就在当前的工作空间下可以找到
3.2.6 封装成Skill
经过上面的这一套完整的生成电商图片的流程，Codex 通过这个对话已经积累了根据一张主图生成一套完整图片的经验，不过这个经验积累的过程目前还只是存在当前的这个会话中，为了方便后续遇到类似的场景可以复用，或者让其他人也能借鉴过去直接使用，接下来也是非常重要的一步，将本次生图的经验过程做成一个Skill，参考下面的提示词：
这一次你做的非常好，接下来帮我把这个做电商产品整套详情图的流程写成一个Skill，面对人的名称为 "电商产品详情图”，方便我后边可以直接使用这个命令
输入之后，接下来就是等待生成Skill的过程，如果对Skill的制作有兴趣，可以通过过程输出日志详细学和了解下
等待一段时间之后，就封装好了这个电商产品详情图的技能
- 同时，在生成的技能描述中，还贴心的给出了如何调用这个技能的示例说明
3.2.7 自定义Skill 使用
接下来，咱们按照上面给出的调用这个技能的要求，给一张其他的主图，通过这个技能让Codex 再生成一套电商图片，从输出的过程日志不难发现，里面的流程正是上述生成图片过程的再一次重放，只是整个过程完全自动化执行，不再需要人为干预确认
整个过程大概花了8分钟多一点，就完成了一套电商图片的生成
3.3 技能升级
在实际使用过程中，有一种场景非常常见，某一次根据产品主图生成了一套设计图之后，下一次主图产品发生了变化，比如上面的是儿童碗，下次我要换成儿童水杯，再下一次我要换成儿童玩具，不过整体的风格、背景等信息保持不变，这种情况该怎么做呢？接下来，基于上述已经封装好的技能，在此基础上继续升级一下。
3.3.1 给出规划设计方案
仍然按照上面的步骤，让Codex 先给出设计方案，输入下面的提示词，Codex 会按照要求先生成设计规划
为了进一步限制Codex 的修改范围，我再给出下面的限制说明
我补充一下提出来具体的修改内容：
只用将图1中的产品替换成图2的新产品，不修改图1的板式、文字、卖点等，除非我提出来具体的修改内容
3.3.2 生成图片
接下来按照上面的规划，咱们提供2张图片，第一张为电商设计效果图，第二张为待替换的新品图
这里AI也给出了一个提醒，就是原设计图中有一个辅助道具，它生成的图中没有，询问了是否需要保留，这里建议它保留再次生成
3.3.3 封装为Skill
上面这个场景也是日常生图中的一个高频使用的场景，咱们也将其封装成一个Skill
把这个流程做成一个Skill，面对人的名称为“更换电商产品图”，方便我后续使用
最后再做一次测试，提供2个图片
## 四、写在文末
本文通过实际案例操作演示了如何基于一张主图生成整套完整的电商产品图的详细过程，并介绍了如何将其封装成后续可以复用的Skill步骤，希望对看到的同学有帮助，本篇到此结束，感谢观看。
这篇笔记就先到这里，后面用到新的思路或者发现有问题再补充。
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