v106-v109 童装支持 + 标题模板外部化 + 模板导出增强

- 新增男童/女童检测（gender_from_category 优先判童装）与童装场景图生成
  （configs/kids_features.yaml：模特/场景/服装风格，同一商品固定同一组）
- 童装 SPU 字段映射：kids_type→SPU商品属性-类型、kids_age→适用年龄段、
  target_audience 按性别映射、kids_type_map 女童「上衣」→「针织上衣」
- 标题生成提示词外部化：prompts/title_prompt_{1,2,3}.md + config.yaml 路由表
- 模板多站点匹配：经营站点可配多个，命中任意一个即匹配
- 种草图生成失败自动重试（seed_shot.retries，换场景/模特/风格）
- 模板导出新增 Preview 文件夹（成功产品 _composite.oss.jpg + result.xlsx）
- 修复 SKU 尺码未按从小到大排序（_size_rank 支持单一年龄码 6Y/10Y）

README.md

@@ -117,6 +117,7 @@ pod_trend_agent/
 │   ├── countries/         # 各国 Google Trends 种子词（US|GB|JP|AU|MX|DE|BR|SA|PL|ES|IT|CA|KR.yaml）
 │   ├── pinterest/         # 各国 Pinterest 种子词池（<CC>.yaml）
 │   ├── model_features.yaml    # 模特特征库（按性别分组 female/male，种草图用）
+│   ├── kids_features.yaml     # ★ 童装特征库（男童/女童：模特、场景、服装风格，种草图用）
 │   ├── seed_shot_templates.yaml  # 种草图提示词模板
 │   └── style_features.yaml
 ├── prompts/<country>/     # ★ 每个国家不同的提示词单独文件夹
@@ -126,6 +127,9 @@ pod_trend_agent/
 ├── prompts/pinterest_analyze_user.md    # 多模态分析用户提示词，可配置
 ├── prompts/custom_analyze_system.md     # 自定义模式多模态分析系统提示词（独立于 Pinterest）
 ├── prompts/custom_analyze_user.md       # 自定义模式多模态分析用户提示词（独立于 Pinterest）
+├── prompts/title_prompt_1.md            # ★ 标题生成提示词（英语市场 US/GB/AU/MX）
+├── prompts/title_prompt_2.md            # ★ 标题生成提示词（日本市场 JP）
+├── prompts/title_prompt_3.md            # ★ 标题生成提示词（西班牙市场 ES）
 ├── graph/
 │   ├── state.py           # AgentState（共享状态）
 │   ├── validate.py        # with_fallback 兜底 + 数据校验
@@ -158,6 +162,7 @@ pod_trend_agent/
     ├── design_briefs.json/md   # 设计简报（含 image_prompt / composite_prompt）
     ├── designs/               # 纯印花设计稿
     ├── product/               # 三合一合成图 + 已填写商品模板 <SKU>_已填写.xlsx
+    ├── Preview/               # ★ 成功导入模板产品的 _composite.oss.jpg 压缩图 + result.xlsx（货号|中文标题|英文标题）
     └── report.md              # 各阶段统计 + 兜底错误记录
 ```
 
@@ -204,6 +209,18 @@ Pinterest 参考模式与自定义图片模式的多模态分析提示词已**
 `image_prompt` 二段式结构 / `suitable_for_print` 判定标准等约束（多模态分析不再产出
 `negative_prompt`，生图负向约束由固定 `print_suffix` 承担）。
 
+## 标题生成提示词（可配置）
+
+标题生成提示词已**外部化为独立文件**，无需改代码即可调优：
+
+- `prompts/title_prompt_1.md`——英语市场（US/GB/AU/MX），输出 `en_title` + `cn_title`；
+- `prompts/title_prompt_2.md`——日本市场（JP），输出 `en_title` + `cn_title` + `ja_title`；
+- `prompts/title_prompt_3.md`——西班牙市场（ES），输出 `es_title` + `cn_title`。
+
+**路由表**在 `config.yaml` 的 `title_templates.route`（国家 → 模板编号），新增国家/改路由只需编辑
+config.yaml。模板内 `{year}`/`{month}`/`{season}` 占位符运行时自动替换为当前时间；md/yaml 缺失时
+回退代码内置默认模板，标题生成不中断。
+
 ## 生成可靠性 / 错误处理
 
 - **致命 503（图像服务不可用，如 "No available compatible accounts"）**：端到端识别
@@ -231,10 +248,27 @@ Pinterest 参考模式与自定义图片模式的多模态分析提示词已**
 
 `configs/model_features.yaml` 的模特特征按性别分组（`female` / `male`）。种草图生成时读取商品上传
 模板的「类目」表头值：
+- 类目含「男童」→ 固定从 **boy_kids** 组随机取模特（童装）
+- 类目含「女童」→ 固定从 **girl_kids** 组随机取模特（童装）
 - 类目含「男」（如 `男士时尚>男装>男装T恤`）→ 固定从 **male** 组随机取模特
 - 类目含「女」→ 固定从 **female** 组随机取模特
 - 都不含 → 男女混合随机
 
+**判定顺序**：先判「男童/女童」再判「男/女」（因为"男童"也含"男"、"女童"也含"女"）。
+
+## 童装场景图生成（男童 / 女童）
+
+检测到模板类目为男童/女童时，种草图**不再套用** `seed_shot_templates.yaml`，而是直接使用
+`configs/kids_features.yaml` 里配置的**完整场景提示词**（同一商品全套图固定同一组 模特+场景+服装风格）：
+
+- `model_features.boy_kids` / `model_features.girl_kids`——童装模特特征
+- `scene_features.boy_kids` / `scene_features.girl_kids`——童装场景完整提示词（支持
+  `[商品名称]`/`[材质]`/`[模特特征]`/`[服装风格]` 占位符）
+- `style_features.boy_kids` / `style_features.girl_kids`——童装服装风格
+
+**种草图重试**：`config.yaml` 的 `seed_shot.retries`（默认 3）——生成失败（如图像 API 安全策略拦截）
+时自动换一组 场景/模特/风格 重试，全部失败则返回空、不中断流水线；成人模式失败时换模板/特征重试。
+
 ## 生图尺寸（读 config，不硬编码）
 
 | 图片类型 | 配置项 | 默认 |
@@ -273,6 +307,16 @@ Pinterest 参考模式与自定义图片模式的多模态分析提示词已**
   `occasion→场合`、`scene→场景`、`hemline_shape→下摆形状`，各字段独立不覆盖；
 - **季节映射（女装）**：`spu.season` 的「四季」→「ALL/全球/所有」（`config.yaml` 的 `season_map.female` 可配置）；
 - **印花图案映射（女装）**：`spu.pattern` 为「印花」时 →「卡通」（`pattern_map` 可配置）；
+- **适用人群映射（童装）**：`spu.target_audience` 按童装性别映射（`target_audience_map.kids` 可配置），
+  如女童模板「男童」→「女童」、男童模板「女童」→「男童」；
+- **童装字段映射**：检测到男童/女童模板时，`spu.kids_type` →「SPU商品属性-类型」、`spu.kids_age` →「适用年龄段」；
+  **kids_type 值映射**：`kids_type_map.girl_kids`（可配置）仅女童模板生效，如「上衣」→「针织上衣」，男童保留原值；
+- **SKU 尺码升序排序**：写入模板前按 `sku.size` 从小到大排序（`_size_rank` 支持数字码/字母码/童装年龄码
+  6Y/10Y/1-2Y/均码等），保证每个 SPU 块内尺码有序，不受 db 存储顺序影响；
+- **多站点模板匹配**：模板「经营站点」表头下可配置多个站点（逐行读取），当前国家命中其中任意一个即视为
+  匹配，不再只认第一个站点；
+- **Preview 文件夹**：模板导出成功后生成 `output/<国家>/<ts>/Preview/`——复制成功导入模板产品的
+  `_composite.oss.jpg` 压缩图 + 生成 `result.xlsx`（货号 | 中文标题 | 英文标题），仅含成功产品；
 - **详情图文**：由全部主图 + 种草图组成（不再拼接 img_url_2）；
 - 规格类型2 = `{size}*{color}`；币种=CNY；发货仓1~N 取模板顶头按「、」分隔，库存均 200；
 - 模板文件被占用（打开中）时自动换名 `<SKU>_已填写_N.xlsx`，不中断导出；

config.yaml

@@ -185,6 +185,22 @@ pattern_map:
   female:
     印花: 卡通
 
+# 适用人群值映射表（童装模板专用）：key=db target_audience 值，value=模板下拉框精确选项。
+# 女童模板遇到「男童」→「女童」；男童模板遇到「女童」→「男童」（内置默认，可在此覆盖/新增）。
+# 成人男/女装模板保留 db 原值（不查此表，不在此配置）。
+target_audience_map:
+  kids:
+    girl_kids:
+      男童: 女童
+    boy_kids:
+      女童: 男童
+
+# kids_type 值映射表（童装模板专用）：key=db kids_type 值，value=模板「SPU商品属性-类型」下拉框精确选项。
+# 仅女童模板映射（女童遇到「上衣」→「针织上衣」）；男童模板保留 db 原值（不查此表）。
+kids_type_map:
+  girl_kids:
+    上衣: 针织上衣
+
 # 合规黑名单（全局，生效于所有国家；各国专属侵权盲区写在 prompts/<country>/aesthetics.yaml 的 extra_blacklist）
 blacklist:
   - disney
@@ -313,6 +329,7 @@ oss:
 seed_shot:
   enabled: true
   count: 1                 # 每个产品选取几张种草图（从三合一主图中随机取，传入数量即可）
+  retries: 3               # 单张失败重试次数（图像 API 偶发安全拦截 400 时自动换一组场景/模特/风格重试）
   size: "1536x2048"        # 种草图生成尺寸（3:4，与合成图一致）
 
 # —— 第四阶段 product：热点 → SPU/颜色选品 → 底图 → 三图合成（图1模特+图2设计稿+图3底图）→ 模板 ——
@@ -326,80 +343,18 @@ product:
   basemap_dir: "basemap"
   material_library_dir: "material_library"
   model_category: "T-shirt"     # 备用模特目录优先品类；为空/无图时取 material_library 第一个有图的子目录；SPU.mark==1 才启用试穿/平铺合成
-  # 三方关系映射：SPU.mark → material_library 下的图文件夹 + 对应提示词。
+  # 三方关系映射：SPU.mark → material_library 下的图文件夹。
   # 每个 mark 可配置两个图源（模特图文件夹 / 平铺图文件夹），运行时在「有图的文件夹」间随机抽图：
-  #   - 抽到 model_dir（模特图）→ 用 model_prompt（模特三图：图1模特+图2印花+图3底图）
+  #   - 抽到 model_dir（模特图）→ 用模特三图提示词（图1模特+图2印花+图3底图）
-  #   - 抽到 flat_dir（平铺图）  → 用 flat_prompt（平铺三图：图1平铺实拍+图2印花+图3底图）
+  #   - 抽到 flat_dir（平铺图）  → 用平铺三图提示词（图1平铺实拍+图2印花+图3底图）
-  # model_prompt/flat_prompt 留空则用内置默认提示词（MODEL_WEAR_PROMPT / FLAT_LAY_PROMPT）。
+  # 三图合成提示词模板已迁移到独立 md 文件（不再在此配置）：
+  #   prompts/model_prompt.md  模特三图提示词；prompts/flat_prompt.md  平铺三图提示词
+  # 读取优先级：运行根（exe 旁）prompts/ > 数据根 prompts/；文件缺失/留空回退代码内置默认。
   # 该映射完全可配置、不写死在代码里。
   mark_dirs:
     "1":
       model_dir: "模特图"       # 模特图文件夹名（material_library 下）
       flat_dir: "平铺图"        # 平铺图文件夹名（material_library 下）
-      model_prompt: ""          # 留空=内置模特三图提示词 MODEL_WEAR_PROMPT
-      flat_prompt: |-
-
-        **你是一个专业的电商AI视觉合成工具**，核心任务是执行"高保真印花与色彩移植/印花替换"。
-
-        ## 1. 图片角色定义
-        *   **图1 (基底图):** 衣服平铺实拍图。
-            *   **功能:** 仅提供版型、轮廓、褶皱形态、光影结构、拍摄角度与构图。
-            *   **限制:** 输出必须保留图1的摆放角度、背景和光影逻辑，但**彻底摒弃**其原有的面料颜色。
-        *   **图2 (设计稿):** 纯印花设计稿。
-            *   **功能:** 仅提供“图案元素”（线条、色号、比例）。
-            *   **限制:** 提取图案时必须**完全去除**图2自带的背景色。
-        *   **图3 (底图):** 平铺衣服底图。
-            *   **功能:** 仅作为“皮肤”，提供衣服的**唯一基底颜色**与面料材质纹理。
-            *   **限制:** 忽略其背景/场景，100%保留其衣服底色与质感。
-
-        ## 2. 核心任务
-        构建一张最终合成的平铺图，必须同时满足：
-        1.  **结构:** 保留图1的版型与褶皱细节。
-        2.  **底色:** 强制应用图3的颜色与材质。
-        3.  **图案:** 叠加图2的印花设计。
-
-        **最终效果 = 图1版型光影 + 图3底色材质 + 图2印花图案**
-
-        ## 3. 执行规则 (严格执行，权重由高到低)
-
-        ### 0. 禁止人物
-        *   严禁出现任何人体、模特、头颈、手臂或穿着效果。
-        *   必须保持纯平铺俯拍商品图形式。
-
-        ### 1. 底色强制锁定 (Color Lock - 最高优先级)
-        *   **基底替换:** 必须强制使用**图3的颜色**作为衣服的**唯一**基底色。
-        *   **100%覆盖:** 彻底清除图1原有的面料颜色，严禁图1旧底色透出、混合或泛灰。
-        *   **色调一致性:** 最终成衣的固有色必须与图3肉眼完全一致，不得因光影合成而发生色相偏移。
-
-        ### 2. 纯印花剥离与叠加
-        *   **去底处理:** 从图2中**仅提取**设计元素、线条、色块，**完全丢弃/移除**图2自身可能存在的任何背景色或画布底色。
-        *   **叠加逻辑:** 将提取的纯图案，以“纹理融合”的方式叠加在图3的底色之上。印花必须依附于图3的底色，不可遮盖或改变图3的底色范围。
-
-        ### 3. 印花尺寸适配
-        *   将提取的印花居中印在胸/背/衣身主体区域。
-        *   印花面积占比严格控制在衣身主体的30%-45%。
-        *   四周必须留白，严禁印花过大撑满衣服，或过小（<20%）。
-
-        ### 4. 主体遮罩重建
-        *   精准识别图1的衣服本体完整区域（包含领口到下摆、袖子）。
-        *   用“图3底色+图2印花”合成出的新面料，完全覆盖图1的原有面料区域。
-        *   清除原区域的所有旧色和旧图案，只保留图1的边缘轮廓形态。
-
-        ### 5. 精准形态贴合
-        *   合成后的面料必须严格遵循图1的平铺形态。
-        *   领口、袖口、下摆、侧缝等结构必须清晰。
-        *   **自然变形:** 印花在遇到褶皱、翻折处时，必须随面料纹理发生自然的拉伸、挤压和变形，杜绝僵硬的“贴纸感”。
-
-        ### 6. 光影重塑与色相锁定
-        *   **借用光影:** 仅借用图1的光照方向、明暗对比度和投影位置。
-        *   **色相锁定:** 在应用明暗变化时，只调整亮度和对比度，**严禁改变色相（Hue）**。
-        *   确保阴影处依然是图3颜色的深色版，高光处是图3颜色的亮色版，保持投影与图1完全一致。
-
-        ### 7. 纯净输出
-        *   仅输出一张最终合成的平铺图。
-        *   背景环境、桌面、构图、拍摄角度必须与图1保持100%一致。
-        *   画面中不得出现人像、肢体、人台。
-      #留空=内置平铺三图提示词 FLAT_LAY_PROMPT
   brief_index: 0            # 用第几个 safe 简报的提示词生成（0=第一个）
   spu_code: ""              # 款号（留空自动选第一个有本地底图的）
   sku_code: ""              # 颜色编码（留空自动选该款第一个有底图的）；多个颜色用逗号分隔（如 "DG015-VT01,DG015-DARK HEATHER"）
@@ -412,3 +367,19 @@ product:
   template_path: "templates/商品上传模版.xlsx"      # 商品上传模板（可改为自由上传）
   concurrency: 5            # Pinterest 模式 pipeline 总并发（设计生成→三合一→种草图→标题 同一管道串行，总并发=此值）
 
+# —— 商品标题生成（多模态：分析服装图片 → SEO 标题）——
+# 国家 → 提示词模板编号路由（TITLE_TEMPLATE_ROUTE）；模板内容存 prompts/title_prompt_<编号>.md（可自由编辑）。
+# 模板 1：英语市场（US/GB/AU/MX）→ en_title + cn_title
+# 模板 2：日本市场（JP）→ en_title + cn_title + ja_title
+# 模板 3：西班牙市场（ES）→ es_title + cn_title
+# 读取优先级：运行根（exe 旁）prompts/ > 数据根 prompts/；文件缺失/留空回退代码内置默认。
+# 新增国家/改路由只需在此配置；模板内可用 {year}/{month}/{season} 占位符（运行时自动替换为当前时间）。
+title_templates:
+  route:
+    US: "1"
+    GB: "1"
+    JP: "2"
+    AU: "1"
+    MX: "1"
+    ES: "3"
+

configs/kids_features.yaml

@@ -0,0 +1,111 @@
+# 童装短袖（男童/女童）特征库 —— 跨境电商童装场景图生成专用（场景完整约束版）
+# 占位符：[模特特征] / [场景] / [服装风格] 随机取用
+# 取用规则：
+#   1. 商品类目（模版「类目」表头值）含「男童」→ 固定从 boy_kids 随机；含「女童」→ 固定从 girl_kids 随机。
+#   2. 站点适配：北美/欧洲站优先「欧美系+多元族裔系」，东南亚站优先「东南亚裔」，日韩站优先「亚洲系」。
+#   3. 场景特征每条即为完整独立提示词（含最高优先级/儿童保护/构图/负面/动作硬/稳定性六大约束块），
+#      随机抽取后填入 [商品名称][材质][模特特征][服装风格] 占位符直接使用。
+#   4. 同一商品全套图固定同一组 [模特特征]+[场景]+[服装风格]，系列图调性统一。
+# 描述规范：
+#   - 模特特征：年龄 + 族裔 + 发型发色 + 肤色 + 表情，仅描述长相，自然素颜无妆造，不含服装与下半身描述。
+#   - 服装风格：风格名 + 调性描述，均为童装短袖通用适龄风格。
+# 场景内置约束体系：
+#   儿童保护（素颜/适龄姿态/禁成人化与性感化）、完整着装（必穿下装+鞋子仅不入画/禁裸腿）、
+#   构图（衣服100%入画/占比≥55%/头部≤1/3/印花为中心）、负面（禁改色/禁遮印花/结构部件保色/禁印花色延伸）、
+#   全亮调光线，适配电商主图调性。
+
+kids_features:
+  # ================= 模特特征（男童/女童） =================
+  model_features:
+    boy_kids:
+      # ---------- 亚洲系 ----------
+      - "5岁亚洲小男孩，黑色短发蘑菇头，白白嫩嫩，圆脸大眼睛，咧嘴笑露出小虎牙"
+      - "7岁亚洲小男孩，清爽黑色碎发，白净肌肤，元气满满的灿烂笑容"
+      - "9岁亚洲小男孩，利落黑色短发，健康肤色，阳光开朗自信的笑容"
+      # ---------- 欧美系 ----------
+      - "6岁欧美小男孩，金色蓬松卷发，白里透红，哈哈大笑的灿烂表情"
+      - "8岁欧美小男孩，浅棕短发，淡雀斑，麦色健康肌肤，无忧无虑的大笑"
+      # ---------- 多元族裔系 ----------
+      - "8岁非裔小男孩，利落寸头，健康深色肌肤，阳光开朗的大笑"
+      - "8岁拉丁裔小男孩，黑色微卷发，蜜色肌肤，热情明亮的笑容"
+      - "7岁东南亚裔小男孩，黑色短发，蜜糖色肌肤，清爽亲和的笑容"
+
+    girl_kids:
+      # ---------- 亚洲系 ----------
+      - "5岁亚洲小女孩，齐刘海黑色短发扎两个小揪揪，白白嫩嫩，呆萌可爱的笑容"
+      - "7岁亚洲小女孩，黑色长直发，白净肌肤，圆脸大眼睛，甜美乖巧的笑容"
+      - "9岁亚洲小女孩，黑长直发自然披肩，白皙皮肤，青春明朗的笑容"
+      # ---------- 欧美系 ----------
+      - "6岁欧美小女孩，金色卷发小公主头，白里透红，咯咯大笑的灿烂表情"
+      - "8岁欧美小女孩，金色马尾辫，淡淡雀斑，健康好气色，咧嘴大笑"
+      # ---------- 多元族裔系 ----------
+      - "7岁非裔小女孩，蓬松自然小卷发扎双马尾，健康深色肌肤，明亮的笑容"
+      - "8岁拉丁裔小女孩，深棕大波浪卷发，蜜色肌肤，热情爽朗的笑容"
+      - "8岁东南亚裔小女孩，黑直发齐刘海，蜜糖色肌肤，元气亲和的笑容"
+
+  # ================= 场景特征（完整约束版，男童/女童） =================
+    # ================= 场景特征（完整约束版，男童/女童） =================
+  scene_features:
+    boy_kids:
+      # ---------- 棚拍主图区 ----------
+      - name: "纯白背景正面站姿"
+        prompt: |
+          【最高优先级约束】请严格保留参考图1中童装的完整外观，包括其原有的颜色、印花图案、版型款式、材质纹理与缝线细节，绝对禁止对衣服本身进行任何形式的修改、重新设计、变色或改变图案。仅提取这件[商品名称]，将其穿在一位[模特特征]的身上，模特仅穿这一件上衣，绝对禁止在外面叠加任何外套或夹克；同时模特下半身必须穿着基础色长裤或短裤并搭配鞋子，下装即使位于画面下沿之外也必须真实穿着。【儿童保护约束】模特为一名健康的儿童模特，呈现日常自然的儿童形象，仅用于服装展示；自然素颜状态，禁止任何成人化妆造；姿态符合儿童天性，禁止成人化姿势与性感化表达。【构图约束】取景自头顶上方少许留白至衣服下摆下方一掌宽处，这件[商品名称]的领口、肩线、双袖、下摆与正面印花必须100%完整入画且无遮挡；童装占比不低于55%，头部占比不超过画面高度的三分之一，画面的绝对视觉中心是胸前印花；禁止面部特写构图，禁止裁切衣服任何部位。【负面约束】禁止改变衣服颜色，禁止遮挡材质纹理，禁止遮挡或破坏印花图案完整性，禁止双手交叉抱胸，禁止手部遮挡胸口，禁止不穿下装，禁止画面下沿出现裸腿，禁止改变抽绳、帽绳、罗纹等服装结构部件的原始颜色，禁止将印花颜色延伸绘制到结构部件上，所有结构部件必须严格保持参考图中的原始同色状态。【动作硬约束】儿童站姿自然挺拔，双手自然垂放于身体两侧或轻抓衣服下摆两侧，绝对不可抬手遮挡印花。【稳定性约束】儿童站在纯白无缝背景纸前，表情自然开心，整体呈现[服装风格]的调性，完整展示正面印花图案与[材质]面料的质感。采用电商标准高亮柔光，光线均匀无硬阴影，衣服受光均匀色彩还原准确。画面比例为3:4。商业白底图摄影，50mm镜头，f/2.8光圈，8k分辨率。
+
+      - name: "奶油黄彩底棚拍"
+        prompt: |
+          【最高优先级约束】请严格保留参考图1中童装的完整外观，包括其原有的颜色、印花图案、版型款式、材质纹理与缝线细节，绝对禁止对衣服本身进行任何形式的修改、重新设计、变色或改变图案。仅提取这件[商品名称]，将其穿在一位[模特特征]的身上，模特仅穿这一件上衣，绝对禁止在外面叠加任何外套或夹克；同时模特下半身必须穿着基础色长裤或短裤并搭配鞋子，下装即使位于画面下沿之外也必须真实穿着。【儿童保护约束】模特为一名健康的儿童模特，呈现日常自然的儿童形象，仅用于服装展示；自然素颜状态，禁止任何成人化妆造；姿态符合儿童天性，禁止成人化姿势与性感化表达。【构图约束】取景自头顶上方少许留白至衣服下摆下方一掌宽处，这件[商品名称]的领口、肩线、双袖、下摆与正面印花必须100%完整入画且无遮挡；童装占比不低于55%，头部占比不超过画面高度的三分之一，画面的绝对视觉中心是胸前印花；禁止面部特写构图，禁止裁切衣服任何部位。【负面约束】禁止改变衣服颜色，禁止遮挡材质纹理，禁止遮挡或破坏印花图案完整性，禁止双手交叉抱胸，禁止手部遮挡胸口，禁止不穿下装，禁止改变抽绳、帽绳、罗纹等服装结构部件的原始颜色，禁止将印花颜色延伸绘制到结构部件上，所有结构部件必须严格保持参考图中的原始同色状态。【动作硬约束】儿童站姿自然，单手轻握一个纯色小皮球收在腰侧画面下沿，球体不遮挡衣服，绝对不可抬手遮挡印花。【稳定性约束】儿童站在低饱和奶油黄色无缝背景纸前，笑容灿烂自然，整体呈现[服装风格]的调性，突出印花的童趣感与[材质]面料的质感。采用高亮柔光箱均匀打光，背景与服装色彩柔和呼应不冲突，衣服受光均匀。画面比例为3:4。糖果色商业棚拍，50mm镜头，f/2.8光圈，8k分辨率。
+
+      # ---------- 户外玩耍区 ----------
+      - name: "公园游乐场站姿"
+        prompt: |
+          【最高优先级约束】请严格保留参考图1中童装的完整外观，包括其原有的颜色、印花图案、版型款式、材质纹理与缝线细节，绝对禁止对衣服本身进行任何形式的修改、重新设计、变色或改变图案。仅提取这件[商品名称]，将其穿在一位[模特特征]的身上，模特仅穿这一件上衣，绝对禁止在外面叠加任何外套或夹克；同时模特穿着基础色短裤与运动鞋。【儿童保护约束】模特为一名健康的儿童模特，呈现日常自然的儿童形象，仅用于服装展示；自然素颜状态，禁止任何成人化妆造；姿态符合儿童天性，禁止成人化姿势与性感化表达。【构图约束】取景自头顶上方少许留白至衣服下摆下方一掌宽处，这件[商品名称]的领口、肩线、双袖、下摆与正面印花必须100%完整入画且无遮挡；童装占比不低于55%，头部占比不超过画面高度的三分之一，画面的绝对视觉中心是胸前印花；禁止面部特写构图，禁止裁切衣服任何部位。【负面约束】禁止改变衣服颜色，禁止遮挡材质纹理，禁止遮挡或破坏印花图案完整性，禁止双手交叉抱胸，禁止手部遮挡胸口，禁止不穿下装，禁止游乐设施伸入前景遮挡衣服，禁止改变抽绳、帽绳、罗纹等服装结构部件的原始颜色，禁止将印花颜色延伸绘制到结构部件上，所有结构部件必须严格保持参考图中的原始同色状态。【动作硬约束】儿童站在阳光明媚的公园草坪的彩色滑梯旁，双手自然垂放或轻扶滑梯扶手位于画面下沿，笑容灿烂，绝对不可抬手遮挡印花。【稳定性约束】背景必须保持干净明亮。采用上午明亮的漫射自然光，衣服受光均匀色彩准确，背景为高度虚化的彩色滑梯与游乐设施，整体呈现[服装风格]的调性，完整展示正面印花图案与[材质]面料的质感，画面充满童趣活力。画面比例为3:4。清透童趣摄影，50mm镜头，f/1.8光圈，8k分辨率。
+
+      - name: "海边沙滩站姿"
+        prompt: |
+          【最高优先级约束】请严格保留参考图1中童装的完整外观，包括其原有的颜色、印花图案、版型款式、材质纹理与缝线细节，绝对禁止对衣服本身进行任何形式的修改、重新设计、变色或改变图案。仅提取这件[商品名称]，将其穿在一位[模特特征]的身上，模特仅穿这一件上衣，绝对禁止在外面叠加任何外套或夹克；同时模特穿着基础色短裤与凉鞋。【儿童保护约束】模特为一名健康的儿童模特，呈现日常自然的儿童形象，仅用于服装展示；自然素颜状态，禁止任何成人化妆造；姿态符合儿童天性，禁止成人化姿势与性感化表达。【构图约束】取景自头顶上方少许留白至衣服下摆下方一掌宽处，这件[商品名称]的领口、肩线、双袖、下摆与正面印花必须100%完整入画且无遮挡；童装占比不低于55%，头部占比不超过画面高度的三分之一，画面的绝对视觉中心是胸前印花；禁止面部特写构图，禁止裁切衣服任何部位。【负面约束】禁止改变衣服颜色，禁止遮挡材质纹理，禁止遮挡或破坏印花图案完整性，禁止双手交叉抱胸，禁止手部遮挡胸口，禁止不穿下装，禁止沙子沾染弄脏衣服影响印花清晰度，禁止海水打湿变色衣服，禁止改变抽绳、帽绳、罗纹等服装结构部件的原始颜色，禁止将印花颜色延伸绘制到结构部件上，所有结构部件必须严格保持参考图中的原始同色状态。【动作硬约束】儿童站在细软的沙滩上，双手自然垂放于身体两侧，头微转向镜头笑容明朗，绝对不可抬手遮挡印花。【稳定性约束】背景必须保持干净明亮。采用正午强烈的顺光，衣服过曝得到良好控制色彩鲜明通透，背景为高度虚化的蔚蓝海水与远处海平线，整体呈现[服装风格]的调性，完整展示正面印花图案与[材质]面料的轻盈质感。画面比例为3:4。夏日清透色彩，高饱和度，50mm镜头，f/2.0光圈，8k分辨率。
+
+      # ---------- 居家生活区 ----------
+      - name: "儿童房积木桌玩耍"
+        prompt: |
+          【最高优先级约束】请严格保留参考图1中童装的完整外观，包括其原有的颜色、印花图案、版型款式、材质纹理与缝线细节，绝对禁止对衣服本身进行任何形式的修改、重新设计、变色或改变图案。仅提取这件[商品名称]，将其穿在一位[模特特征]的身上，模特仅穿这一件上衣，绝对禁止在外面叠加任何外套或夹克；同时模特穿着基础色长裤。【儿童保护约束】模特为一名健康的儿童模特，呈现日常自然的儿童形象，仅用于服装展示；自然素颜状态，禁止任何成人化妆造；姿态符合儿童天性，禁止成人化姿势与性感化表达。【构图约束】取景自头顶上方少许留白至衣服下摆下方一掌宽处，这件[商品名称]的领口、肩线、双袖、下摆与正面印花必须100%完整入画且无遮挡；童装占比不低于55%，头部占比不超过画面高度的三分之一，画面的绝对视觉中心是胸前印花；禁止面部特写构图，禁止裁切衣服任何部位。【负面约束】禁止改变衣服颜色，禁止遮挡材质纹理，禁止遮挡或破坏印花图案完整性，禁止双手交叉抱胸，禁止手部遮挡胸口，禁止不穿下装，禁止玩具与桌沿遮挡衣服主体，禁止改变抽绳、帽绳、罗纹等服装结构部件的原始颜色，禁止将印花颜色延伸绘制到结构部件上，所有结构部件必须严格保持参考图中的原始同色状态。【动作硬约束】儿童坐在明亮的儿童房积木桌旁，低头搭积木后抬头看向镜头露出笑容，双手举起的积木收在桌面高度的画面下沿不遮挡衣服，绝对不可将玩具举至胸口。【稳定性约束】背景必须保持干净明亮。采用明亮室内自然窗光与暖色灯带结合，衣服受光均匀，背景为高度虚化的温馨儿童房与彩色积木，整体呈现[服装风格]的调性，完整展示正面印花图案与[材质]面料的舒适质感。画面比例为3:4。日系胶片质感，柯达Portra 400色彩预设，50mm镜头，f/1.8光圈，8k分辨率。
+
+    girl_kids:
+      # ---------- 棚拍主图区 ----------
+      - name: "纯白背景正面站姿"
+        prompt: |
+          【最高优先级约束】请严格保留参考图1中童装的完整外观，包括其原有的颜色、印花图案、版型款式、材质纹理与缝线细节，绝对禁止对衣服本身进行任何形式的修改、重新设计、变色或改变图案。仅提取这件[商品名称]，将其穿在一位[模特特征]的身上，模特仅穿这一件上衣，绝对禁止在外面叠加任何外套或夹克；同时模特下半身必须穿着基础色长裤或短裤并搭配鞋子，下装即使位于画面下沿之外也必须真实穿着。【儿童保护约束】模特为一名健康的儿童模特，呈现日常自然的儿童形象，仅用于服装展示；自然素颜状态，禁止任何成人化妆造；姿态符合儿童天性，禁止成人化姿势与性感化表达。【构图约束】取景自头顶上方少许留白至衣服下摆下方一掌宽处，这件[商品名称]的领口、肩线、双袖、下摆与正面印花必须100%完整入画且无遮挡；童装占比不低于55%，头部占比不超过画面高度的三分之一，画面的绝对视觉中心是胸前印花；禁止面部特写构图，禁止裁切衣服任何部位。【负面约束】禁止改变衣服颜色，禁止遮挡材质纹理，禁止遮挡或破坏印花图案完整性，禁止双手交叉抱胸，禁止手部遮挡胸口，禁止不穿下装，禁止画面下沿出现裸腿，禁止改变抽绳、帽绳、罗纹等服装结构部件的原始颜色，禁止将印花颜色延伸绘制到结构部件上，所有结构部件必须严格保持参考图中的原始同色状态。【动作硬约束】儿童站姿自然挺拔，双手自然垂放于身体两侧或轻抓衣服下摆两侧，绝对不可抬手遮挡印花。【稳定性约束】儿童站在纯白无缝背景纸前，表情自然甜美，整体呈现[服装风格]的调性，完整展示正面印花图案与[材质]面料的质感。采用电商标准高亮柔光，光线均匀无硬阴影，衣服受光均匀色彩还原准确。画面比例为3:4。商业白底图摄影，50mm镜头，f/2.8光圈，8k分辨率。
+
+      - name: "奶油粉彩底棚拍"
+        prompt: |
+          【最高优先级约束】请严格保留参考图1中童装的完整外观，包括其原有的颜色、印花图案、版型款式、材质纹理与缝线细节，绝对禁止对衣服本身进行任何形式的修改、重新设计、变色或改变图案。仅提取这件[商品名称]，将其穿在一位[模特特征]的身上，模特仅穿这一件上衣，绝对禁止在外面叠加任何外套或夹克；同时模特下半身必须穿着基础色长裤或短裤并搭配鞋子，下装即使位于画面下沿之外也必须真实穿着。【儿童保护约束】模特为一名健康的儿童模特，呈现日常自然的儿童形象，仅用于服装展示；自然素颜状态，禁止任何成人化妆造；姿态符合儿童天性，禁止成人化姿势与性感化表达。【构图约束】取景自头顶上方少许留白至衣服下摆下方一掌宽处，这件[商品名称]的领口、肩线、双袖、下摆与正面印花必须100%完整入画且无遮挡；童装占比不低于55%，头部占比不超过画面高度的三分之一，画面的绝对视觉中心是胸前印花；禁止面部特写构图，禁止裁切衣服任何部位。【负面约束】禁止改变衣服颜色，禁止遮挡材质纹理，禁止遮挡或破坏印花图案完整性，禁止双手交叉抱胸，禁止手部遮挡胸口，禁止不穿下装，禁止改变抽绳、帽绳、罗纹等服装结构部件的原始颜色，禁止将印花颜色延伸绘制到结构部件上，所有结构部件必须严格保持参考图中的原始同色状态。【动作硬约束】儿童站姿自然，单手轻轻抱一只浅色小毛绒玩具收在腰腹高度的画面下沿，玩具不遮挡衣服，绝对不可抬手遮挡印花。【稳定性约束】儿童站在低饱和奶油粉色无缝背景纸前，笑容甜美自然，整体呈现[服装风格]的调性，突出印花的童趣感与[材质]面料的质感。采用高亮柔光箱均匀打光，背景与服装色彩柔和呼应不冲突，衣服受光均匀。画面比例为3:4。糖果色商业棚拍，50mm镜头，f/2.8光圈，8k分辨率。
+
+      # ---------- 户外玩耍区 ----------
+      - name: "公园草坪花朵场景"
+        prompt: |
+          【最高优先级约束】请严格保留参考图1中童装的完整外观，包括其原有的颜色、印花图案、版型款式、材质纹理与缝线细节，绝对禁止对衣服本身进行任何形式的修改、重新设计、变色或改变图案。仅提取这件[商品名称]，将其穿在一位[模特特征]的身上，模特仅穿这一件上衣，绝对禁止在外面叠加任何外套或夹克；同时模特穿着基础色短裤与凉鞋。【儿童保护约束】模特为一名健康的儿童模特，呈现日常自然的儿童形象，仅用于服装展示；自然素颜状态，禁止任何成人化妆造；姿态符合儿童天性，禁止成人化姿势与性感化表达。【构图约束】取景自头顶上方少许留白至衣服下摆下方一掌宽处，这件[商品名称]的领口、肩线、双袖、下摆与正面印花必须100%完整入画且无遮挡；童装占比不低于55%，头部占比不超过画面高度的三分之一，画面的绝对视觉中心是胸前印花；禁止面部特写构图，禁止裁切衣服任何部位。【负面约束】禁止改变衣服颜色，禁止遮挡材质纹理，禁止遮挡或破坏印花图案完整性，禁止双手交叉抱胸，禁止手部遮挡胸口，禁止不穿下装，禁止花朵枝叶伸入前景遮挡衣服，禁止头发垂落遮挡印花区域，禁止改变抽绳、帽绳、罗纹等服装结构部件的原始颜色，禁止将印花颜色延伸绘制到结构部件上，所有结构部件必须严格保持参考图中的原始同色状态。【动作硬约束】儿童站在阳光明媚的公园草坪上，身旁有秋千虚化背景，双手自然垂放，头微歪露出甜美的笑容，绝对不可抬手遮挡印花。【稳定性约束】背景必须保持干净明亮。采用上午明亮的漫射自然光，衣服受光均匀色彩准确，背景为大面积虚化的绿色草坪与五彩花朵光斑，整体呈现[服装风格]的调性，完整展示正面印花图案与[材质]面料的轻盈质感，画面梦幻通透。画面比例为3:4。清透氧气感色彩，85mm镜头，f/1.8光圈，清新高调摄影，8k分辨率。
+
+      - name: "泡泡机欢乐场景"
+        prompt: |
+          【最高优先级约束】请严格保留参考图1中童装的完整外观，包括其原有的颜色、印花图案、版型款式、材质纹理与缝线细节，绝对禁止对衣服本身进行任何形式的修改、重新设计、变色或改变图案。仅提取这件[商品名称]，将其穿在一位[模特特征]的身上，模特仅穿这一件上衣，绝对禁止在外面叠加任何外套或夹克；同时模特穿着基础色下装与鞋子。【儿童保护约束】模特为一名健康的儿童模特，呈现日常自然的儿童形象，仅用于服装展示；自然素颜状态，禁止任何成人化妆造；姿态符合儿童天性，禁止成人化姿势与性感化表达。【构图约束】取景自头顶上方少许留白至衣服下摆下方一掌宽处，这件[商品名称]的领口、肩线、双袖、下摆与正面印花必须100%完整入画且无遮挡；童装占比不低于55%，头部占比不超过画面高度的三分之一，画面的绝对视觉中心是胸前印花；禁止面部特写构图，禁止裁切衣服任何部位。【负面约束】禁止改变衣服颜色，禁止遮挡材质纹理，禁止遮挡或破坏印花图案完整性，禁止双手交叉抱胸，禁止手部遮挡胸口，禁止不穿下装，禁止泡泡大面积覆盖衣服表面影响印花清晰度，泡泡只点缀衣服周围的空气区域，禁止头发甩动遮挡印花区域，禁止改变抽绳、帽绳、罗纹等服装结构部件的原始颜色，禁止将印花颜色延伸绘制到结构部件上，所有结构部件必须严格保持参考图中的原始同色状态。【动作硬约束】儿童在户外追逐飘浮的肥皂泡，双手自然张开于身体两侧小幅挥舞，表情开心大笑，绝对不可抬手遮挡印花。【稳定性约束】背景必须保持干净明亮。采用下午明亮的自然光，衣服受光均匀，背景为高度虚化的公园草坪与漂浮的七彩泡泡，整体呈现[服装风格]的调性，完整展示正面印花图案与[材质]面料的轻盈透气质感，画面梦幻通透。画面比例为3:4。清透童趣摄影，50mm镜头，f/1.8光圈，8k分辨率。
+
+      # ---------- 居家生活区 ----------
+      - name: "飘窗边阅读场景"
+        prompt: |
+          【最高优先级约束】请严格保留参考图1中童装的完整外观，包括其原有的颜色、印花图案、版型款式、材质纹理与缝线细节，绝对禁止对衣服本身进行任何形式的修改、重新设计、变色或改变图案。仅提取这件[商品名称]，将其穿在一位[模特特征]的身上，模特仅穿这一件上衣，绝对禁止在外面叠加任何外套或夹克；同时模特穿着基础色长裤。【儿童保护约束】模特为一名健康的儿童模特，呈现日常自然的儿童形象，仅用于服装展示；自然素颜状态，禁止任何成人化妆造；姿态符合儿童天性，禁止成人化姿势与性感化表达。【构图约束】取景自头顶上方少许留白至衣服下摆下方一掌宽处，这件[商品名称]的领口、肩线、双袖、下摆与正面印花必须100%完整入画且无遮挡；童装占比不低于55%，头部占比不超过画面高度的三分之一，画面的绝对视觉中心是胸前印花；禁止面部特写构图，禁止裁切衣服任何部位。【负面约束】禁止改变衣服颜色，禁止遮挡材质纹理，禁止遮挡或破坏印花图案完整性，禁止双手交叉抱胸，禁止手部遮挡胸口，禁止不穿下装，禁止绘本遮挡衣服正面与印花，绘本只放在儿童腿上腰腹高度的画面下沿，禁止改变抽绳、帽绳、罗纹等服装结构部件的原始颜色，禁止将印花颜色延伸绘制到结构部件上，所有结构部件必须严格保持参考图中的原始同色状态。【动作硬约束】儿童坐在明亮的飘窗边看绘本，抬头看向镜头露出甜美的笑容，双手扶绘本收在大腿高度的画面下沿，绝对不可将绘本举至胸口。【稳定性约束】背景必须保持干净明亮。室内采用柔和的窗光侧顺光保证衣服受光均匀，背景为高度虚化的温馨飘窗与窗纱光晕，整体呈现[服装风格]的调性，完整展示正面印花图案与[材质]面料的柔软亲肤质感。画面比例为3:4。日系胶片质感，柯达Portra 400色彩预设，50mm镜头，f/2.0光圈，8k分辨率。
+
+  # ================= 服装风格（男童/女童） =================
+  style_features:
+    boy_kids:
+      - "童趣休闲风，活泼明快、日常亲和，适合小动物与恐龙印花短袖"
+      - "运动活力风，阳光朝气、健康开朗，适合运动号码与徽章印花短袖"
+      - "美式街头童趣风，小小酷盖、张扬有度，适合大字母与卡车图案短袖"
+      - "加州度假风，阳光灿烂、自由玩耍，适合热带元素与彩色字母短袖"
+      - "简约基础风，干净纯粹、百搭耐穿，适合纯色与小logo短袖"
+
+    girl_kids:
+      - "童趣甜美风，奶呼呼的可爱、柔和治愈，适合小动物与卡通图案短袖"
+      - "元气活泼风，明亮干净、元气满满，适合水果与星星图案短袖"
+      - "热带水果乐园风，色彩缤纷、甜蜜多汁，适合西瓜菠萝印花短袖"
+      - "清新度假风，阳光灿烂、夏日沙滩感，适合海洋元素与彩色字母短袖"
+      - "奶油温柔风，温暖治愈、软糯高级，适合纯色与小刺绣短袖"

db/create_db.py

@@ -49,7 +49,9 @@ CREATE TABLE SPU (
     belt                   TEXT DEFAULT '否',
     occasion               TEXT DEFAULT '休闲外出',
     scene                  TEXT DEFAULT '休闲',
-    hemline_shape          TEXT DEFAULT '伞状'
+    hemline_shape          TEXT DEFAULT '伞状',
+    kids_type              TEXT,
+    kids_age               TEXT
 )
 """)
 

graph/llms/openai_compat_backend.py

@@ -13,6 +13,7 @@ from pathlib import Path
 from typing import Any, Dict, List
 
 import requests
+import yaml
 
 # 模型调用一律直连：用户常开 VPN（系统代理），LLM 网关多为国内/自建，走代理会被拦截或变慢。
 # 仅请求级 proxies=NO_PROXY 直连，不设置进程级 NO_PROXY 环境变量（避免影响 Google Trends 等外部采集）。
@@ -101,12 +102,14 @@ Rules:
 - Return ONLY JSON of shape: {"style_seeds": [...], "related_seeds": [...]}'''
 
 
-# —— 商品标题生成（多模态：分析服装图片 → 中英双语 SEO 标题）——
+# —— 商品标题生成（多模态：分析服装图片 → SEO 标题）——
-# 模板字典按编号存放；TITLE_TEMPLATE_ROUTE 按国家路由到模板编号。
+# 提示词模板存 prompts/title_prompt_<编号>.md（可自由编辑，优先运行根 exe 旁，回退数据根）；
+# 国家 → 模板编号路由存 config.yaml 顶层 title_templates.route（可自由编辑）。
 # 模板 1：英语市场（US/GB/AU/MX）→ en_title + cn_title
 # 模板 2：日本市场（JP）→ en_title + cn_title + ja_title
 # 模板 3：西班牙市场（ES）→ es_title + cn_title
-TITLE_TEMPLATES: Dict[str, str] = {
+# 以下为「内置默认」兜底：md/yaml 缺失或留空时回退，避免标题生成中断。
+_TITLE_TEMPLATES_FALLBACK: Dict[str, str] = {
     "1": '''# Role
 你是一位资深的跨境服装运营专家，精通英语电商的SEO标题逻辑。你的任务是通过分析服装图片，生成高权重的英语-中文商品标题。
 
@@ -172,8 +175,8 @@ TITLE_TEMPLATES: Dict[str, str] = {
   {"es_title": "Título en español", "cn_title": "中文标题"}''',
 }
 
-# 国家 → 标题模板编号（JP 路由到模板 2，ES 路由到模板 3，其余默认模板 1；后续可按国家新增模板）
+# 内置默认路由（config.yaml title_templates.route 缺失/留空时回退；JP→模板2，ES→模板3，其余默认模板1）
-TITLE_TEMPLATE_ROUTE: Dict[str, str] = {
+_TITLE_ROUTE_FALLBACK: Dict[str, str] = {
     "US": "1",
     "GB": "1",
     "JP": "2",
@@ -183,6 +186,33 @@ TITLE_TEMPLATE_ROUTE: Dict[str, str] = {
 }
 
 
+def _read_title_prompt(tpl_no: str) -> str:
+    """读取 prompts/title_prompt_<编号>.md：优先运行根（exe 旁，可编辑），回退数据根；找不到/空返回空串。"""
+    for base in (runtime_root(), project_root()):
+        p = base / "prompts" / f"title_prompt_{tpl_no}.md"
+        if p.exists():
+            text = p.read_text(encoding="utf-8").strip()
+            if text:
+                return text
+    return ""
+
+
+def _load_title_route() -> Dict[str, str]:
+    """从 config.yaml 顶层 title_templates.route 读取国家→模板编号路由；缺失/留空回退内置默认。"""
+    for base in (runtime_root(), project_root()):
+        p = base / "config.yaml"
+        if not p.exists():
+            continue
+        try:
+            data = yaml.safe_load(p.read_text(encoding="utf-8")) or {}
+            route = (data.get("title_templates") or {}).get("route") or {}
+            if isinstance(route, dict) and route:
+                return {str(k): str(v) for k, v in route.items()}
+        except Exception as e:  # noqa: BLE001
+            print(f"[titles] 读取 config.yaml title_templates.route 失败: {e}")
+    return dict(_TITLE_ROUTE_FALLBACK)
+
+
 def _inject_now(prompt: str) -> str:
     """把模板中的 {year}/{month}/{season} 替换为当前时间（用 replace 避免 JSON 花括号冲突）。"""
     import datetime
@@ -197,8 +227,10 @@ def _inject_now(prompt: str) -> str:
 
 def resolve_title_prompt(country: str = "") -> str:
     """按国家解析标题生成提示词（自动注入当前时间变量）；未知国家/留空回退模板 1。"""
-    tpl_no = TITLE_TEMPLATE_ROUTE.get(country or "", "1")
+    route = _load_title_route()
-    return _inject_now(TITLE_TEMPLATES.get(tpl_no, TITLE_TEMPLATES["1"]))
+    tpl_no = route.get(country or "", "1")
+    prompt = _read_title_prompt(tpl_no) or _TITLE_TEMPLATES_FALLBACK.get(tpl_no, _TITLE_TEMPLATES_FALLBACK["1"])
+    return _inject_now(prompt)
 
 
 def build_seed_user_prompt(context: Dict[str, Any]) -> str:
@@ -810,7 +842,8 @@ class OpenAICompatBackend(LLMBackend):
     def generate_title(self, image_path: str, system_prompt: str = "", country: str = "") -> Dict[str, Any]:
         """多模态：分析服装图片，生成商品标题（按国家路由模板）。
 
-        系统提示词：显式传入优先；否则按 country 经 TITLE_TEMPLATE_ROUTE 路由到对应模板。
+        系统提示词：显式传入优先；否则按 country 经 config.yaml title_templates.route 路由到
+        prompts/title_prompt_<编号>.md 对应模板（缺失回退内置默认）。
         模板 1（US/GB/AU/MX）返回 {"en_title","cn_title"}；
         模板 2（JP）额外返回 {"ja_title"}；
         模板 3（ES）返回 {"es_title","cn_title"}。

graph/nodes/product_node.py

@@ -113,18 +113,26 @@ FLAT_LAY_PROMPT = (
 )
 
 
-def _active_prompt(kind: str, prompts: Optional[Dict] = None) -> str:
+def _read_prompt_md(filename: str) -> str:
+    """读取 prompts/<filename> 提示词文件：优先运行根（exe 旁，可编辑），回退数据根；找不到/空返回空串。"""
+    for base in (runtime_root(), project_root()):
+        p = base / "prompts" / filename
+        if p.exists():
+            text = p.read_text(encoding="utf-8").strip()
+            if text:
+                return text
+    return ""
+
+
+def _active_prompt(kind: str) -> str:
     """返回当前图源应使用的合成提示词。
 
-    kind="model" → 模特三图提示词（配置覆盖优先生效，否则内置 MODEL_WEAR_PROMPT）；
+    kind="model" → 模特三图提示词（优先读 prompts/model_prompt.md，缺失/留空回退内置 MODEL_WEAR_PROMPT）；
-    kind="flat"  → 平铺三图提示词（配置覆盖优先生效，否则内置 FLAT_LAY_PROMPT）。
+    kind="flat"  → 平铺三图提示词（优先读 prompts/flat_prompt.md，缺失/留空回退内置 FLAT_LAY_PROMPT）。
     """
-    cfgs = prompts or {}
     if kind == "flat":
-        return (str(cfgs.get("flat_prompt") or "").strip()
+        return _read_prompt_md("flat_prompt.md") or FLAT_LAY_PROMPT
-                or FLAT_LAY_PROMPT)
+    return _read_prompt_md("model_prompt.md") or MODEL_WEAR_PROMPT
-    return (str(cfgs.get("model_prompt") or "").strip()
-            or MODEL_WEAR_PROMPT)
 
 
 def _resolve_sku(db_path, basemap_root, spu_code: str, sku_code: str, colors=None) -> Optional[str]:
@@ -187,7 +195,7 @@ def _process_spu(
     db_path, basemap_root, material_root, category, prod_dir, brief, ib,
     spu, sku_code, pcfg, errors, shared_design=None, title_backend=None, country="",
     img_code="", model_img=None, design_size="1024x1024", compose_size="1536x2048",
-    on_503=None, model_kind="model", prompts=None,
+    on_503=None, model_kind="model",
 ) -> Optional[Dict[str, Any]]:
     """处理单个款号：选色 → 底图 → 设计稿 → (mark==1) 模特 → 合成 → 模板导出。
     shared_design: compose 节点生成的纯印花设计稿路径（图2）；为 None 时回退本节点 generate。
@@ -195,7 +203,6 @@ def _process_spu(
               （按货号命名，包含该货号对应的所有图片）。
     on_503: 致命图像服务错误（503/账户不可用）回调（供调用方提前终止任务）。
     model_kind: 图源类型 "model"（模特图）/ "flat"（平铺图），决定用哪个合成提示词。
-    prompts: {"model": str, "flat": str} 可配置提示词覆盖（来自 config.product.mark_dirs）；缺省用内置。
     返回 result dict；内部异常已兜底，不中断。
     """
     # 输出目录 = 货号子文件夹（product/DG000/…），该货号所有图片都放这里
@@ -324,8 +331,8 @@ def _process_spu(
         elif model_img is not None:
             composite_path = str(prod_dir / f"{img_code}_composite.png")
             try:
-                # 三图合成：按图源类型选提示词（可配置覆盖优先，否则内置 MODEL_WEAR/FLAT_LAY）
+                # 三图合成：按图源类型选提示词（优先读 prompts/*.md，否则内置 MODEL_WEAR/FLAT_LAY）
-                wear_prompt = _active_prompt(model_kind, prompts)
+                wear_prompt = _active_prompt(model_kind)
                 kind_label = "平铺" if model_kind == "flat" else "模特"
                 print(f"{tag}  {kind_label}三图合成提交中（3 参考图 img2img，网关处理约 2-6 分钟，请耐心等待）…")
                 t0 = time.time()
@@ -407,7 +414,7 @@ def _process_spu(
                     continue
                 cp = str(prod_dir / f"{img_code}_{str(sc).split('-')[-1]}_composite.png")
                 try:
-                    ib.print(_active_prompt(model_kind, prompts), str(model_img), cp,
+                    ib.print(_active_prompt(model_kind), str(model_img), cp,
                              brief.get("composite_negative", ""),
                              extra_images=[design_path, str(bm)],  # 图2印花, 图3该色底图
                              size=compose_size)   # 合成图尺寸按 config compose.size
@@ -546,7 +553,6 @@ def product_node(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     #      → product_node 用对应提示词合成（模特三图 / 平铺三图）
     model_assign: Dict[int, Any] = {}
     mark_dirs = pcfg.get("mark_dirs") or {}
-    prompts_cfg = (mark_dirs.get("1") or {})
     try:
         from graph.product import build_mark_sources
         sources = build_mark_sources(material_root, mark_dirs, category)
@@ -559,7 +565,7 @@ def product_node(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     if source_pool:
         for _i in range(len(worklist)):
             img, kind = random.choice(source_pool)   # 每任务随机抽一张（含 kind）
-            model_assign[_i] = {"img": img, "kind": kind, "prompts": prompts_cfg}
+            model_assign[_i] = {"img": img, "kind": kind}
         print(f"[product] 任务级图源分配：{len(model_assign)} 个产品任务（mark_dirs 模特/平铺图随机抽，含 kind）")
     else:
         print("[product] material_library 无任何可用图（模特/平铺均无）→ 跳过合成，仅导出模板")
@@ -628,7 +634,6 @@ def product_node(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
                              country, img_code=img_code,
                              model_img=_src.get("img"),       # 按任务序号取独立随机图源
                              model_kind=_src.get("kind", "model"),
-                             prompts=_src.get("prompts"),
                              design_size=str((config.get("compose") or {}).get("design_size") or "1024x1024"),
                              compose_size=str((config.get("compose") or {}).get("size") or "1536x2048"))
             if r:

graph/nodes/seed_shot_node.py

@@ -103,7 +103,8 @@ def seed_shot_node(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         category = read_template_category(tp)
         gender = gender_from_category(category)
         if gender:
-            print(f"[seed_shot] 类目「{category[:30]}…」含{'男' if gender == 'male' else '女'} → 固定 {gender} 模特")
+            label = {"male": "男", "female": "女", "boy_kids": "男童", "girl_kids": "女童"}.get(gender, gender)
+            print(f"[seed_shot] 类目「{category[:30]}…」检测到 {label} → 固定 {gender} 模特")
         elif category:
             print(f"[seed_shot] 类目「{category[:30]}…」无男/女 → 男女模特随机")
 
@@ -141,7 +142,8 @@ def seed_shot_node(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
                 continue
             generated = generate_seed_shots(ib, base, cn, material, n, str(shot_dir),
                                             r.get("composite_negative", ""),
-                                            size=size, prefix=pfx, gender=gender)
+                                            size=size, prefix=pfx, gender=gender,
+                                            retries=int(ss_cfg.get("retries", 3)))
             paths.extend(generated)
         if not paths:
             return None

graph/nodes/template_export_node.py

@@ -29,6 +29,38 @@ def _template_out_path(prod_dir: Path, tpl_name: str) -> Path:
     return prod_dir / f"{tpl_name}_已填写_{int(time.time())}.xlsx"
 
 
+def _build_preview(output_dir: Path, products: List[Dict[str, Any]]) -> None:
+    """生成 Preview 文件夹：仅成功导入模板的产品（template_path 已设置），
+    复制其 _composite.oss.jpg（压缩版合成图）到 Preview，并生成 result.xlsx
+    （货号 | 中文标题 | 英文标题 三列）。"""
+    import shutil
+    from openpyxl import Workbook
+    preview_dir = output_dir / "Preview"
+    preview_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    rows: List[tuple] = []
+    for r in products:
+        if not r.get("template_path"):
+            continue
+        code = str(r.get("img_code") or r.get("oss_code") or "")
+        comp = r.get("composite_path") or r.get("printed_path")
+        if comp:
+            oss_file = Path(comp).with_suffix(".oss.jpg")
+            if oss_file.exists():
+                dst = preview_dir / oss_file.name
+                if not dst.exists():
+                    shutil.copy2(oss_file, dst)
+        rows.append((code, r.get("cn_title") or "", r.get("en_title") or ""))
+    if rows:
+        wb = Workbook()
+        ws = wb.active
+        ws.title = "result"
+        ws.append(["货号", "中文标题", "英文标题"])
+        for row in rows:
+            ws.append(list(row))
+        wb.save(str(preview_dir / "result.xlsx"))
+    print(f"[template] Preview 已生成（{len(rows)} 个成功产品）: {preview_dir}")
+
+
 @with_fallback("template_export")
 def template_export_node(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
     products: List[Dict[str, Any]] = state.get("product") or []
@@ -68,7 +100,8 @@ def template_export_node(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
                 break
 
     from graph.template_export import (export_products, _resolve_component_map,
-                                       _resolve_season_map, _resolve_pattern_map)
+                                       _resolve_season_map, _resolve_pattern_map,
+                                       _resolve_target_audience_map, _resolve_kids_type_map)
     tdir = (pcfg.get("template_dir") or "").strip() or str(Path(tp).parent)
     prod_dir = output_dir / "product"
     prod_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
@@ -124,12 +157,15 @@ def template_export_node(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
                 component_map=_resolve_component_map(config),
                 season_map=_resolve_season_map(config),
                 pattern_map=_resolve_pattern_map(config),
+                target_audience_map=_resolve_target_audience_map(config),
+                kids_type_map=_resolve_kids_type_map(config),
             )
             for r in products:
                 if (r.get("composite_path") or r.get("printed_path")) and (r.get("en_title") or "").strip():
                     r["template_path"] = str(out)
             exported.append(str(out))
             print(f"[template] 商品上传模板已生成（{len(batch)} 个产品一次合并）: {out}")
+            _build_preview(output_dir, products)
         except Exception as e:  # noqa: BLE001
             errors.append({"node": "template_export", "type": type(e).__name__,
                            "message": f"模板批量导出失败: {e}", "trace": ""})

graph/pinterest_pipeline.py

@@ -105,7 +105,8 @@ class PinterestPipeline:
             category = read_template_category(tp)
             self._gender = gender_from_category(category)
             if self._gender:
-                print(f"[pinterest_pipeline] 类目「{category[:30]}…」含{'男' if self._gender == 'male' else '女'} → 固定 {self._gender} 模特")
+                label = {"male": "男", "female": "女", "boy_kids": "男童", "girl_kids": "女童"}.get(self._gender, self._gender)
+                print(f"[pinterest_pipeline] 类目「{category[:30]}…」检测到 {label} → 固定 {self._gender} 模特")
             elif category:
                 print(f"[pinterest_pipeline] 类目「{category[:30]}…」无男/女 → 男女模特随机")
 
@@ -240,8 +241,7 @@ class PinterestPipeline:
             if not pool:
                 continue
             img, kind = _random.choice(pool)   # 每任务独立随机抽一张（含 kind）
-            assign[key] = {"img": img, "kind": kind,
+            assign[key] = {"img": img, "kind": kind}
-                           "prompts": (mark_dirs.get(mark) or mark_dirs.get("1") or {})}
         return assign
 
     def _load_materials(self) -> Dict[str, str]:
@@ -674,8 +674,7 @@ class PinterestPipeline:
         if spu is not None and int(spu.get("mark") or 0) != 1:
             return {"model_img": img}   # 非 mark=1 走旧逻辑（不传 kind，product_node 按其 mark 自行判定）
         return {"model_img": img,
-                "model_kind": src.get("kind", "model"),
+                "model_kind": src.get("kind", "model")}
-                "prompts": src.get("prompts") or {}}
 
     def _process_spu(self, brief: Dict[str, Any], spu, skus: str, img_code: str,
                      design_path: str, task_idx: int = 0) -> Optional[Dict[str, Any]]:
@@ -769,7 +768,8 @@ class PinterestPipeline:
             try:
                 generated = generate_seed_shots(self._ib, base, cn, material, n, str(shot_dir),
                                                 r.get("composite_negative", ""),
-                                                size=size, prefix=pfx, gender=self._gender)
+                                                size=size, prefix=pfx, gender=self._gender,
+                                                retries=int(ss_cfg.get("retries", 3)))
             except Exception as e:  # noqa: BLE001
                 if self.is_fatal_503(e):
                     self.record_503()

graph/seed_shot.py

@@ -44,9 +44,47 @@ def load_templates() -> List[Dict[str, str]]:
             for t in tpls if t.get("prompt")]
 
 
+_KIDS_FALLBACK = {
+    "model_features": {
+        "boy_kids": ["6岁亚洲小男孩，黑色短发，白净肌肤，圆脸大眼睛，活泼可爱"],
+        "girl_kids": ["6岁亚洲小女孩，黑色长直发，白净肌肤，圆脸大眼睛，甜美可爱"],
+    },
+    "scene_features": {
+        "boy_kids": ["阳光明媚的公园草坪，儿童游乐设施虚化背景，明亮自然光"],
+        "girl_kids": ["阳光明媚的公园草坪，花朵与秋千虚化背景，明亮自然光"],
+    },
+    "style_features": {
+        "boy_kids": ["童趣休闲风，活泼明快，适合日常玩耍"],
+        "girl_kids": ["童趣甜美风，活泼可爱，适合日常玩耍"],
+    },
+}
+
+
+def _load_kids_features(section: str, gender: str) -> List[str]:
+    """从 kids_features.yaml 读取指定 section（model_features/scene_features/style_features）的 gender 特征列表。
+    支持两种条目格式：字符串直接作为特征；dict 取 prompt 字段（场景特征为完整独立提示词时用）。"""
+    data = _load_yaml("configs/kids_features.yaml")
+    kf = (data.get("kids_features") or {}).get(section) or {}
+    feats: List[str] = []
+    for f in kf.get(gender, []):
+        if isinstance(f, dict):
+            p = f.get("prompt")
+            if p and str(p).strip():
+                feats.append(str(p).strip())
+        elif f and str(f).strip():
+            feats.append(str(f).strip())
+    return feats
+
+
 def load_model_features(gender: Optional[str] = None) -> List[str]:
     """模特特征列表（无配置时给内置兜底）。
-    gender: "male"/"female" 时只返回对应性别；None/其他 返回全部（指定性别组为空时回退全部）。"""
+    gender: "male"/"female" 时只返回对应性别；"boy_kids"/"girl_kids" 时从 kids_features.yaml 读取童装模特；
+    None/其他 返回全部（指定性别组为空时回退全部）。"""
+    if gender in ("boy_kids", "girl_kids"):
+        feats = _load_kids_features("model_features", gender)
+        if feats:
+            return feats
+        return list(_KIDS_FALLBACK["model_features"].get(gender, []))
     data = _load_yaml("configs/model_features.yaml")
     mf = data.get("model_features") or []
     feats: List[str] = []
@@ -62,6 +100,16 @@ def load_model_features(gender: Optional[str] = None) -> List[str]:
     return feats
 
 
+def load_scene_features(gender: Optional[str] = None) -> List[str]:
+    """场景特征列表（童装专用，从 kids_features.yaml 读取；无配置给内置兜底）。"""
+    if gender in ("boy_kids", "girl_kids"):
+        feats = _load_kids_features("scene_features", gender)
+        if feats:
+            return feats
+        return list(_KIDS_FALLBACK["scene_features"].get(gender, []))
+    return []
+
+
 def read_template_category(template_path: str) -> str:
     """读取模版「类目」表头对应的值（如 服装、鞋靴和珠宝饰品>男士时尚>男装>男装上衣、T恤、衬衫>男装T恤）。
     遍历所有 sheet（类目表头可能在「模版」等 sheet），找到即返回其下一行同列值。"""
@@ -85,7 +133,13 @@ def read_template_category(template_path: str) -> str:
 
 
 def gender_from_category(category: str) -> Optional[str]:
-    """类目含「男」→ male；含「女」→ female；都不含 → None（全部随机）。"""
+    """类目含「男童」→ boy_kids；含「女童」→ girl_kids；含「男」→ male；含「女」→ female；都不含 → None。
+
+    顺序必须先判「男童/女童」再判「男/女」，因为「男童」也含「男」、「女童」也含「女」。"""
+    if "男童" in category:
+        return "boy_kids"
+    if "女童" in category:
+        return "girl_kids"
     if "男" in category:
         return "male"
     if "女" in category:
@@ -93,8 +147,15 @@ def gender_from_category(category: str) -> Optional[str]:
     return None
 
 
-def load_style_features() -> List[str]:
+def load_style_features(gender: Optional[str] = None) -> List[str]:
-    """服装风格列表（style_features.yaml，随机取一条替换 [服装风格]；无配置时内置兜底）。"""
+    """服装风格列表（童装从 kids_features.yaml 读取；无配置回退 style_features.yaml 全量）。"""
+    if gender in ("boy_kids", "girl_kids"):
+        feats = _load_kids_features("style_features", gender)
+        if feats:
+            return feats
+        feats = list(_KIDS_FALLBACK["style_features"].get(gender, []))
+        if feats:
+            return feats
     data = _load_yaml("configs/style_features.yaml")
     feats = [str(f) for f in (data.get("style_features") or []) if str(f).strip()]
     if not feats:
@@ -104,35 +165,47 @@ def load_style_features() -> List[str]:
 
 
 def render_prompt(template_prompt: str, cn_title: str, material: str, model_feature: str,
-                  style_feature: str = "") -> str:
+                  style_feature: str = "", scene_feature: str = "") -> str:
-    """占位替换：[商品名称]/[材质]/[模特特征]/[服装风格]"""
+    """占位替换：[商品名称]/[材质]/[模特特征]/[服装风格]/[场景]
+    模板含 [场景] 占位符时替换；不含时若提供了场景描述则追加到提示词末尾（童装场景图生效）。"""
     out = template_prompt.replace("[商品名称]", (cn_title or "").strip() or "这件衣服")
     out = out.replace("[材质]", (material or "").strip() or "面料")
     out = out.replace("[模特特征]", (model_feature or "").strip() or "模特")
     out = out.replace("[服装风格]", (style_feature or "").strip() or "日常休闲风")
+    scene = (scene_feature or "").strip()
+    if "[场景]" in template_prompt:
+        out = out.replace("[场景]", scene or "明亮干净的室内摄影棚")
+    elif scene:
+        out = f"{out} 场景：{scene}"
     return out
 
 
 def generate_seed_shots(image_backend, base_image: str, cn_title: str, material: str,
                         count: int, out_dir: str, negative: str = "",
                         size: str = "1536x2048", prefix: str = "",
-                        gender: Optional[str] = None) -> List[str]:
+                        gender: Optional[str] = None, retries: int = 3) -> List[str]:
     """生成 count 张种草图（img2img，图1=合成图）。返回产物路径列表。
     size: 种草图统一 1536x2048（与合成图一致）。
     prefix: 货号前缀（对应产品货号，命名 {prefix}_{随机4位}.png，不覆盖旧文件）。
-    gender: "male"/"female" 时只从对应性别模特特征随机；None 全部随机。
+    gender: "male"/"female" 时只从对应性别模特特征随机；"boy_kids"/"girl_kids" 时从 kids_features.yaml
-    占位符 [商品名称]/[材质]/[模特特征]/[服装风格] 均随机组合（模板/模特/服装风格各随机取一条）。"""
+    读取童装模特/场景/服装风格；None 全部随机。
+    retries: 单张失败重试次数（图像 API 偶发安全拦截 400 时自动换一组场景/模特/风格重试）。
+    占位符 [商品名称]/[材质]/[模特特征]/[服装风格]/[场景] 均随机组合（模板/模特/服装风格/场景各随机取一条）。
+    童装（boy_kids/girl_kids）：场景特征为完整独立提示词，直接作为模板使用（不套用 seed_shot_templates.yaml），
+    且同一商品全套图固定同一组 [模特特征]+[场景]+[服装风格]，系列图调性统一（失败重试时换一组）。"""
     templates = load_templates()
     features = load_model_features(gender=gender)
-    style_features = load_style_features()
+    style_features = load_style_features(gender=gender)
+    scene_features = load_scene_features(gender=gender)
+    is_kids = gender in ("boy_kids", "girl_kids")
     out = Path(out_dir)
     out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
     paths: List[str] = []
+    # 童装：全套图固定同一组 模特+场景+服装风格（系列图调性统一；失败重试时换一组）
+    kids_feat = random.choice(features) if is_kids else ""
+    kids_style = random.choice(style_features) if is_kids else ""
+    kids_scene = random.choice(scene_features) if (is_kids and scene_features) else ""
     for i in range(count):
-        tpl = random.choice(templates)
-        feat = random.choice(features)
-        style_feat = random.choice(style_features)
-        prompt = render_prompt(tpl["prompt"], cn_title, material, feat, style_feat)
         # 命名：{货号}_{随机4位}.png（按货号命名，随机4位避免自增序号/覆盖）
         while True:
             rand4 = f"{random.randint(0, 9999):04d}"
@@ -140,11 +213,34 @@ def generate_seed_shots(image_backend, base_image: str, cn_title: str, material:
                            else out / f"seed_{rand4}.png")
             if not Path(out_path).exists():
                 break
+        last_err: Optional[Exception] = None
+        for attempt in range(1, retries + 1):
+            if is_kids and kids_scene:
+                # 童装：场景完整提示词直接作为模板，仅填占位符，不追加任何其他模板
+                prompt = render_prompt(kids_scene, cn_title, material, kids_feat, kids_style)
+                tpl_name = "kids_scene"
+                feat, style_feat = kids_feat, kids_style
+            else:
+                tpl = random.choice(templates)
+                feat = random.choice(features)
+                style_feat = random.choice(style_features)
+                scene_feat = random.choice(scene_features) if scene_features else ""
+                prompt = render_prompt(tpl["prompt"], cn_title, material, feat, style_feat, scene_feat)
+                tpl_name = tpl["name"]
             try:
                 image_backend.print(prompt, base_image, out_path, negative, size=size)
                 paths.append(out_path)
                 print(f"[seed_shot] 已生成种草图 {i + 1}/{count}: {out_path}"
-                  f"（模板={tpl['name']}，模特={feat[:14]}…，风格={style_feat[:14]}…）")
+                      f"（模板={tpl_name}，模特={feat[:14]}…，风格={style_feat[:14]}…）")
+                break
             except Exception as e:  # noqa: BLE001
-            print(f"[seed_shot] 种草图 {i + 1} 生成失败: {e}")
+                last_err = e
+                print(f"[seed_shot] 种草图 {i + 1} 第 {attempt}/{retries} 次失败: {e}")
+                # 重试换一组（童装换场景/模特/风格；成人换模板/特征）
+                if is_kids and scene_features:
+                    kids_scene = random.choice(scene_features)
+                    kids_feat = random.choice(features)
+                    kids_style = random.choice(style_features)
+        else:
+            print(f"[seed_shot] 种草图 {i + 1} 重试 {retries} 次仍失败: {last_err}")
     return paths

graph/template_export.py

@@ -137,6 +137,84 @@ def _map_season(value: Any, gender: Optional[str], season_map: Optional[Dict[str
     return mapping.get(str(value), value)
 
 
+# 适用人群值字典映射：db target_audience 值 → 童装模板下拉框选项（男童/女童互映射）。
+# 女童模板遇到 target_audience="男童" 时映射为「女童」；男童模板遇到「女童」时映射为「男童」。
+# 该字典为「内置默认」，运行时可被 config.yaml 顶层 target_audience_map.kids 覆盖（缺失/留空回退这里）。
+_TARGET_AUDIENCE_KIDS_MAP = {
+    "girl_kids": {"男童": "女童"},
+    "boy_kids": {"女童": "男童"},
+}
+
+
+def _resolve_target_audience_map(config: Optional[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
+    """从 config 读取可配置适用人群映射（config.target_audience_map.kids），缺失/留空回退内置默认。"""
+    if not config:
+        return {g: dict(m) for g, m in _TARGET_AUDIENCE_KIDS_MAP.items()}
+    kids = None
+    try:
+        tm = config.get("target_audience_map") or {}
+        kids = (tm.get("kids") or {}) if isinstance(tm, dict) else {}
+    except Exception:  # noqa: BLE001
+        kids = {}
+    if not isinstance(kids, dict) or not kids:
+        return {g: dict(m) for g, m in _TARGET_AUDIENCE_KIDS_MAP.items()}
+    merged = {g: dict(m) for g, m in _TARGET_AUDIENCE_KIDS_MAP.items()}
+    for g, m in kids.items():
+        if isinstance(m, dict):
+            merged.setdefault(str(g), {}).update(
+                {str(k): v for k, v in m.items() if v not in (None, "")})
+    return merged
+
+
+def _map_target_audience(value: Any, gender: Optional[str],
+                         kids_map: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Any:
+    """适用人群值按童装性别映射（仅 spu.target_audience 字段）：gender 为 boy_kids/girl_kids 时
+    查适用人群映射表（默认内置、可由 config 覆盖，找不到保留原值），如「男童」→「女童」。"""
+    if gender not in ("boy_kids", "girl_kids") or value in (None, ""):
+        return value
+    mapping = kids_map if kids_map is not None else _TARGET_AUDIENCE_KIDS_MAP
+    return mapping.get(gender, {}).get(str(value), value)
+
+
+# kids_type 值字典映射：db kids_type 值 → 模板「SPU商品属性-类型」下拉框选项（仅女童模板映射）。
+# 女童模板遇到 kids_type="上衣" 时映射为「针织上衣」；男童模板保留原值。
+# 该字典为「内置默认」，运行时可被 config.yaml 顶层 kids_type_map.girl_kids 覆盖（缺失/留空回退这里）。
+_KIDS_TYPE_GIRL_MAP = {
+    "girl_kids": {"上衣": "针织上衣"},
+}
+
+
+def _resolve_kids_type_map(config: Optional[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
+    """从 config 读取可配置 kids_type 映射（config.kids_type_map），缺失/留空回退内置默认。"""
+    if not config:
+        return {g: dict(m) for g, m in _KIDS_TYPE_GIRL_MAP.items()}
+    kids = None
+    try:
+        ktm = config.get("kids_type_map") or {}
+        kids = ktm if isinstance(ktm, dict) else {}
+    except Exception:  # noqa: BLE001
+        kids = {}
+    if not isinstance(kids, dict) or not kids:
+        return {g: dict(m) for g, m in _KIDS_TYPE_GIRL_MAP.items()}
+    merged = {g: dict(m) for g, m in _KIDS_TYPE_GIRL_MAP.items()}
+    for g, m in kids.items():
+        if isinstance(m, dict):
+            merged.setdefault(str(g), {}).update(
+                {str(k): v for k, v in m.items() if v not in (None, "")})
+    return merged
+
+
+def _map_kids_type(value: Any, gender: Optional[str],
+                   kids_type_map: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Any:
+    """kids_type 值按童装性别映射（仅 spu.kids_type 字段）：gender 为 girl_kids 时
+    查 kids_type 映射表（默认内置、可由 config 覆盖，找不到保留原值），如「上衣」→「针织上衣」。
+    男童/成人保留原值。"""
+    if gender != "girl_kids" or value in (None, ""):
+        return value
+    mapping = kids_type_map if kids_type_map is not None else _KIDS_TYPE_GIRL_MAP
+    return mapping.get("girl_kids", {}).get(str(value), value)
+
+
 def _template_gender(template_path: str) -> Optional[str]:
     """通过表头解析模版「类目」判断男装/女装：类目含「男」→male；含「女」→female；都不含→None。
     用于成分值映射（女装模板下拉框是「中文+英文」格式，需字典映射；男装保留 db 值）。"""
@@ -170,7 +248,10 @@ def _size_rank(size) -> tuple:
         return (2, 3 + int(m.group(1)), s)
     if s.isdigit():                          # 数字码：90/100/110...
         return (1, int(s), s)
-    m = re.fullmatch(r"(\d+)\s*[-/]\s*(\d+)\s*(?:M|Y|YRS|YR)?", s)   # 童装年龄码
+    m = re.fullmatch(r"(\d+)\s*(?:M|Y|YRS|YR)", s)   # 单一年龄码：6Y/10Y/18M
+    if m:
+        return (3, float(m.group(1)), s)
+    m = re.fullmatch(r"(\d+)\s*[-/]\s*(\d+)\s*(?:M|Y|YRS|YR)?", s)   # 童装年龄码范围：1-2Y/6/7Y
     if m:
         return (3, (int(m.group(1)) + int(m.group(2))) / 2.0, s)
     m = re.search(r"(\d+(?:\.\d+)?)\s*(?:CM)?\s*[X*]", s)            # 尺寸规格：30*40/12CM X 12CM
@@ -332,13 +413,20 @@ def _build_spu_row(spu: Dict[str, Any], spu_code: str,
                    component_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
                    season_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
                    pattern_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
-                   oss_code: str = "") -> Dict[str, Any]:
+                   target_audience_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+                   kids_type_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+                   oss_code: str = "",
+                   model_info: Optional[Dict[str, str]] = None) -> Dict[str, Any]:
     """构造一行 SPU（固定字段：SKC货号=当前生成货号、风格=休闲、商品产地=中国大陆、产地省份=广东省；多颜色时用色值区分）。
     fabric 填「面料弹性」列（fabric_headers，如 SPU商品属性-面料弹性，检测到才填 spu.fabric）。
     component_1/2/3 按性别映射（gender=female 时查成分映射表 component_map，男装/None 保留原值；
     material 字段不经过任何映射，原样透传）。
     season 按性别映射（gender=female 时查季节映射表 season_map，如「四季」→「ALL/全球/所有」）。
-    pattern 按性别映射（gender=female 时空值查图案映射表 pattern_map，如空值→「卡通」）。"""
+    pattern 按性别映射（gender=female 时空值查图案映射表 pattern_map，如空值→「卡通」）。
+    target_audience 按童装性别映射（gender=boy_kids/girl_kids 时查适用人群映射表 target_audience_map，
+    如「男童」→「女童」）。
+    kids_type 按童装性别映射（gender=girl_kids 时查 kids_type 映射表 kids_type_map，如「上衣」→「针织上衣」；
+    男童保留原值）。"""
     row: Dict[str, Any] = {
         "基础信息-商品层级": "spu",
         "SKC货号": oss_code or spu_code,   # SKC货号 = 当前生成货号 oss_code（无则回退 spu_code）
@@ -357,12 +445,30 @@ def _build_spu_row(spu: Dict[str, Any], spu_code: str,
             v = _map_season(v, gender, season_map)
         elif dbk == "pattern":
             v = _map_pattern(v, gender, pattern_map)
+        elif dbk == "target_audience":
+            v = _map_target_audience(v, gender, target_audience_map)
         if v not in (None, ""):
             row[header] = v
     fabric = spu.get("fabric")
     if fabric not in (None, "") and fabric_headers:
         for h in fabric_headers:
             row[h] = fabric
+    if model_info:
+        if model_info.get("model"):
+            row["试穿模特"] = model_info["model"]
+        if model_info.get("size"):
+            row["试穿尺码"] = model_info["size"]
+        if model_info.get("feel"):
+            row["试穿感受"] = model_info["feel"]
+    # 童装（男童/女童）：kids_type → SPU商品属性-类型（女童查 kids_type 映射表，如「上衣」→「针织上衣」），
+    # kids_age → 适用年龄段（仅童装模板填）
+    if gender in ("boy_kids", "girl_kids"):
+        for dbk, header in (("kids_type", "SPU商品属性-类型"), ("kids_age", "适用年龄段")):
+            v = spu.get(dbk)
+            if dbk == "kids_type":
+                v = _map_kids_type(v, gender, kids_type_map)
+            if v not in (None, ""):
+                row[header] = v
     return row
 
 
@@ -416,6 +522,81 @@ def _read_range_values(ws, ref: str) -> Optional[set]:
     return set(opts) if opts else None
 
 
+def _resolve_named_range(router, values) -> Optional[set]:
+    """级联下拉：INDIRECT 引用的单元格值可能是名称引用（如「欧美尺码常规」）。
+
+    从 defined names 解析该名称对应的区域（可能跨表，如 ProductSizeSpec!$B$6:$I$6），
+    读取区域内容作为真实选项（如 S/M/L/XL/XXL/XXXL）。解析不到返回 None。"""
+    wb = router.ws.parent
+    resolved = set()
+    for v in values:
+        name = str(v).strip()
+        if name not in wb.defined_names:
+            continue
+        ref = wb.defined_names[name].value  # 如 ProductSizeSpec!$B$6:$I$6
+        sheet_name, _, cell_ref = ref.partition("!")
+        if not cell_ref:
+            continue
+        ws = wb[sheet_name] if sheet_name in wb.sheetnames else router.ws
+        opts = _read_range_values(ws, cell_ref)
+        if opts:
+            resolved |= opts
+    return resolved if resolved else None
+
+
+def _read_range_values_any(router, ref: str) -> Optional[set]:
+    """读取单元格/区域内的非空值集合，支持跨表（Sheet!$A$1:$A$5）；解析失败返回 None。"""
+    sheet_name, _, cell_ref = ref.partition("!")
+    if cell_ref:
+        ws = router.ws.parent[sheet_name] if sheet_name in router.ws.parent.sheetnames else router.ws
+    else:
+        ws = router.ws
+        cell_ref = ref
+    return _read_range_values(ws, cell_ref)
+
+
+def _read_dropdown_options(router, col: Optional[int]) -> Optional[set]:
+    """读取指定列（col）的 dataValidation 下拉选项集合；无下拉/非 list/无值 返回 None。
+
+    支持内联列表（"S,M,L"）、引用区域（=Sheet!$A$1:$A$5）、跨表引用（Sheet!$A$1:$A$5）、
+    INDIRECT 动态引用（含名称引用级联）。"""
+    import re
+    from openpyxl.utils import get_column_letter
+    if col is None:
+        return None
+    lf = get_column_letter(col)
+    dvs = getattr(router.ws, "data_validations", None)
+    if dvs is None:
+        return None
+    for dv in dvs.dataValidation:
+        if getattr(dv, "type", "") != "list":
+            continue
+        if lf not in str(getattr(dv, "sqref", "")):
+            continue
+        f = (getattr(dv, "formula1", "") or "").strip()
+        if not f:
+            continue
+        # 动态引用 INDIRECT(...)：尝试解析引用的单元格/区域内容；无法解析 → None
+        m = re.match(r"^=?INDIRECT\((.+)\)$", f, re.IGNORECASE)
+        if m:
+            opts = _read_range_values(router.ws, m.group(1).strip())
+            if opts:
+                named = _resolve_named_range(router, opts)
+                if named:
+                    return named
+            return opts if opts else None
+        # 引用区域（可能跨表：Sheet!$A$1:$A$5 或 =Sheet!$A$1:$A$5）
+        ref = f[1:] if f.startswith("=") else f
+        if ":" in ref:
+            opts = _read_range_values_any(router, ref)
+            return opts if opts else None
+        # 内联列表（"S,M,L" / "S;M;L" / "S，M，L"）
+        sep = "，" if "，" in f else (";" if ";" in f else ",")
+        opts = [x.strip().strip('"') for x in f.split(sep) if x.strip()]
+        return set(opts) if opts else None
+    return None
+
+
 def _read_size_options(router) -> Optional[set]:
     """读取「尺码」列的 dataValidation 下拉选项集合；无下拉/非 list/无值 返回 None。
 
@@ -443,6 +624,12 @@ def _read_size_options(router) -> Optional[set]:
         m = re.match(r"^=?INDIRECT\((.+)\)$", f, re.IGNORECASE)
         if m:
             opts = _read_range_values(router.ws, m.group(1).strip())
+            if opts:
+                # 级联下拉：INDIRECT 引用的单元格值可能是名称引用（如「欧美尺码常规」），
+                # 从 defined names 解析对应命名区域（跨表）得到真实尺码选项
+                named = _resolve_named_range(router, opts)
+                if named:
+                    return named
             return opts if opts else None
         # 引用区域（=Sheet!$A$1:$A$5 或 Sheet!$A$1:$A$5）
         ref = f[1:] if f.startswith("=") else f
@@ -461,6 +648,45 @@ def _find_sku_category_headers(router) -> List[str]:
     return [str(k) for k in router.column_map if "SKU分类" in str(k)]
 
 
+def _read_model_info(router, sku_sizes: Optional[set]) -> Dict[str, str]:
+    """读取模板「模特信息」三属性（试穿模特/试穿尺码/试穿感受）的 SPU 行填写值。
+
+    优先用模板数据区已有值（校验通过才用）：
+      - 试穿模特：值须在下拉框选项内（如 ModalConfig 表）
+      - 试穿感受：值须在 [偏小/合身/偏大] 内
+      - 试穿尺码：值须是商品有效尺码（sku 尺码之一）
+    模板无值或校验失败 → 默认值：试穿模特=下拉框第一个、试穿感受=合身、试穿尺码=L。"""
+    col_model = router.column_map.get("试穿模特") or router.column_map.get("模特信息-试穿模特")
+    col_size = router.column_map.get("试穿尺码") or router.column_map.get("模特信息-试穿尺码")
+    col_feel = router.column_map.get("试穿感受") or router.column_map.get("模特信息-试穿感受")
+    model_opts = _read_dropdown_options(router, col_model) if col_model else None
+    feel_opts = _read_dropdown_options(router, col_feel) if col_feel else None
+
+    # 模板数据区（第 6 行起）已有值
+    tpl_model = tpl_size = tpl_feel = None
+    ws = router.ws
+    for r in range(6, min(ws.max_row, 30) + 1):
+        if col_model and tpl_model is None and ws.cell(r, col_model).value not in (None, ""):
+            tpl_model = str(ws.cell(r, col_model).value).strip()
+        if col_size and tpl_size is None and ws.cell(r, col_size).value not in (None, ""):
+            tpl_size = str(ws.cell(r, col_size).value).strip()
+        if col_feel and tpl_feel is None and ws.cell(r, col_feel).value not in (None, ""):
+            tpl_feel = str(ws.cell(r, col_feel).value).strip()
+
+    # 试穿模特：模板值在下拉框内才用，否则下拉框第一个
+    if tpl_model and model_opts and tpl_model in model_opts:
+        model = tpl_model
+    elif model_opts:
+        model = sorted(model_opts)[0]
+    else:
+        model = tpl_model or ""
+    # 试穿感受：模板值在 [偏小/合身/偏大] 内才用，否则「合身」
+    feel = tpl_feel if tpl_feel and feel_opts and tpl_feel in feel_opts else "合身"
+    # 试穿尺码：模板值是有效尺码才用，否则「L」
+    size = tpl_size if tpl_size and (not sku_sizes or tpl_size in sku_sizes) else "L"
+    return {"model": model, "size": size, "feel": feel}
+
+
 def _find_sku_qty_headers(router) -> List[str]:
     """定位「SKU数量」列（排除「SKU数量单位」列）；匹配到多个时全部返回。"""
     return [str(k) for k in router.column_map if "SKU数量" in str(k) and "单位" not in str(k)]
@@ -698,6 +924,8 @@ def _insert_product_block(
     component_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
     season_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
     pattern_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    target_audience_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    kids_type_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
     suggested_price_ratio: float = 0.0,
     suggested_price_headers: Optional[List[str]] = None,
     suggested_unit_headers: Optional[List[str]] = None,
@@ -723,12 +951,14 @@ def _insert_product_block(
         skus = _read_skus(db_path, spu_code, sc)
         if not skus:
             raise ValueError(f"SKU {sc} 不存在于 db（款号 {spu_code}）")
-        skus_by_color.append((sc, skus))
+        skus_by_color.append((sc, sorted(skus, key=lambda sk: _size_rank(sk.get("size")))))
     images = [str(i) for i in (images or []) if i]
 
     color_col = router.resolve_col("色值(主规格)")
     block_rows: List[int] = []
     size_options = _read_size_options(router)   # 尺码下拉框选项（sku.size 不在其中则跳过该 SKU 行）
+    sku_sizes = {sk.get("size") for _, skus in skus_by_color for sk in skus if sk.get("size")}
+    model_info = _read_model_info(router, sku_sizes)   # 模特信息三属性（试穿模特/试穿尺码/试穿感受）
 
     if spu_per_color:
         # 单 SPU 多色：1 个 SPU 行（无色值，SPU 级信息由 _fill_design_fields 填充）
@@ -737,7 +967,9 @@ def _insert_product_block(
             _build_spu_row(spu, spu_code, fabric_headers=fabric_headers,
                            gender=gender, component_map=component_map,
                            season_map=season_map, pattern_map=pattern_map,
-                           oss_code=oss_code),
+                           target_audience_map=target_audience_map,
+                           kids_type_map=kids_type_map,
+                           oss_code=oss_code, model_info=model_info),
             match="exact",
         ))
         for ci, (sc, skus) in enumerate(skus_by_color):
@@ -778,7 +1010,9 @@ def _insert_product_block(
             _build_spu_row(spu, spu_code, fabric_headers=fabric_headers,
                            gender=gender, component_map=component_map,
                            season_map=season_map, pattern_map=pattern_map,
-                           oss_code=oss_code), match="exact"))
+                           target_audience_map=target_audience_map,
+                           kids_type_map=kids_type_map,
+                           oss_code=oss_code, model_info=model_info), match="exact"))
         multi_variant = len(skus_by_color) > 1
         for ci, (sc, skus) in enumerate(skus_by_color):
             first = skus[0]
@@ -841,6 +1075,8 @@ def export_product(
     component_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
     season_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
     pattern_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    target_audience_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    kids_type_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
 ) -> Path:
     """生成商品上传"已填写"模板（支持多产品合并到同一文件）。
 
@@ -893,6 +1129,8 @@ def export_product(
                               component_map=component_map,
                               season_map=season_map,
                               pattern_map=pattern_map,
+                              target_audience_map=target_audience_map,
+                              kids_type_map=kids_type_map,
                               suggested_price_ratio=suggested_price_ratio,
                               suggested_price_headers=suggested_price_headers,
                               
@@ -920,6 +1158,8 @@ def export_products(
     component_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
     season_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
     pattern_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    target_audience_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    kids_type_map: Optional[Dict[str, Any]] = None,
 ) -> Path:
     """批量合并导出：所有产品一次性写入同一模板，只打开/保存一次。
 
@@ -967,6 +1207,8 @@ def export_products(
                     component_map=component_map,
                     season_map=season_map,
                     pattern_map=pattern_map,
+                    target_audience_map=target_audience_map,
+                    kids_type_map=kids_type_map,
                     suggested_price_ratio=suggested_price_ratio,
                     suggested_price_headers=suggested_price_headers,
                     

prompts/flat_prompt.md

@@ -0,0 +1,60 @@
+**你是一个专业的电商AI视觉合成工具**，核心任务是执行"高保真印花与色彩移植/印花替换"。
+
+## 1. 图片角色定义
+*   **图1 (基底图):** 衣服平铺实拍图。
+    *   **功能:** 仅提供版型、轮廓、褶皱形态、光影结构、拍摄角度与构图。
+    *   **限制:** 输出必须保留图1的摆放角度、背景和光影逻辑，但**彻底摒弃**其原有的面料颜色。
+*   **图2 (设计稿):** 纯印花设计稿。
+    *   **功能:** 仅提供“图案元素”（线条、色号、比例）。
+    *   **限制:** 提取图案时必须**完全去除**图2自带的背景色。
+*   **图3 (底图):** 平铺衣服底图。
+    *   **功能:** 仅作为“皮肤”，提供衣服的**唯一基底颜色**与面料材质纹理。
+    *   **限制:** 忽略其背景/场景，100%保留其衣服底色与质感。
+
+## 2. 核心任务
+构建一张最终合成的平铺图，必须同时满足：
+1.  **结构:** 保留图1的版型与褶皱细节。
+2.  **底色:** 强制应用图3的颜色与材质。
+3.  **图案:** 叠加图2的印花设计。
+
+**最终效果 = 图1版型光影 + 图3底色材质 + 图2印花图案**
+
+## 3. 执行规则 (严格执行，权重由高到低)
+
+### 0. 禁止人物
+*   严禁出现任何人体、模特、头颈、手臂或穿着效果。
+*   必须保持纯平铺俯拍商品图形式。
+
+### 1. 底色强制锁定 (Color Lock - 最高优先级)
+*   **基底替换:** 必须强制使用**图3的颜色**作为衣服的**唯一**基底色。
+*   **100%覆盖:** 彻底清除图1原有的面料颜色，严禁图1旧底色透出、混合或泛灰。
+*   **色调一致性:** 最终成衣的固有色必须与图3肉眼完全一致，不得因光影合成而发生色相偏移。
+
+### 2. 纯印花剥离与叠加
+*   **去底处理:** 从图2中**仅提取**设计元素、线条、色块，**完全丢弃/移除**图2自身可能存在的任何背景色或画布底色。
+*   **叠加逻辑:** 将提取的纯图案，以“纹理融合”的方式叠加在图3的底色之上。印花必须依附于图3的底色，不可遮盖或改变图3的底色范围。
+
+### 3. 印花尺寸适配
+*   将提取的印花居中印在胸/背/衣身主体区域。
+*   印花面积占比严格控制在衣身主体的30%-45%。
+*   四周必须留白，严禁印花过大撑满衣服，或过小（<20%）。
+
+### 4. 主体遮罩重建
+*   精准识别图1的衣服本体完整区域（包含领口到下摆、袖子）。
+*   用“图3底色+图2印花”合成出的新面料，完全覆盖图1的原有面料区域。
+*   清除原区域的所有旧色和旧图案，只保留图1的边缘轮廓形态。
+
+### 5. 精准形态贴合
+*   合成后的面料必须严格遵循图1的平铺形态。
+*   领口、袖口、下摆、侧缝等结构必须清晰。
+*   **自然变形:** 印花在遇到褶皱、翻折处时，必须随面料纹理发生自然的拉伸、挤压和变形，杜绝僵硬的“贴纸感”。
+
+### 6. 光影重塑与色相锁定
+*   **借用光影:** 仅借用图1的光照方向、明暗对比度和投影位置。
+*   **色相锁定:** 在应用明暗变化时，只调整亮度和对比度，**严禁改变色相（Hue）**。
+*   确保阴影处依然是图3颜色的深色版，高光处是图3颜色的亮色版，保持投影与图1完全一致。
+
+### 7. 纯净输出
+*   仅输出一张最终合成的平铺图。
+*   背景环境、桌面、构图、拍摄角度必须与图1保持100%一致。
+*   画面中不得出现人像、肢体、人台。

prompts/model_prompt.md

@@ -0,0 +1,14 @@
+你是一个专业的电商AI视觉合成工具，执行“高保真印花与色彩移植/印花替换”:把图2的印花设计印到图3的衣服底图上，并让图1的模特穿上这件带有图2印花设计的图3底图衣服。
+【图片角色,按提交顺序,不要弄反】
+第一张图(图1)=模特实拍图(基底,要被替换衣服图案和颜色的目标区域,保留原有背景/人物/光影)；
+第二张图(图2)=纯印花设计稿(要印上去的图案内容,忽略其背景环境与无关元素,保留图案原始线条与色号)；
+第三张图(图3)=平铺衣服底图(只提取衣服本身的底色与面料材质;忽略平铺图的背景、桌面、环境、场景阴影等一切与衣服无关的元素,只保留衣服面料的颜色、质感和纹理)。
+最终效果为图1的模特穿着一件“颜色为图3底色、印有图2图案”的衣服。
+【执行规则】
+1.底色锁定:从图3平铺衣服中提取衣服底色与面料属性,该底色在最终合成中必须100%保持不变,严禁偏色、混入图1原衣服颜色或图2背景色。
+2.印花提取与叠加:从图2中精准提取纯印花图案主体,保留原始线条、色号、比例关系;将印花叠加到图3底色衣服上,形成“图3底色+图2印花”的合成面料。
+3.印花尺寸适配:印花的整体尺寸必须与衣服(图3)的面料面积成合理比例——居中印在胸/背/衣身的主体区域,占衣身面积约30%-45%,四周保留自然留白与衣摆、领口、肩线余量;严禁印花过大(撑满整件衣服、溢出领口袖口下摆)或过小(占比低于20%)。
+4.主体识别与遮罩:识别图1模特的服装穿着区域,忽略皮肤、头发、背景、配饰;将该区域视为“空白画布”,用上述合成面料(图3底色+图2印花)完整覆盖。图1原有衣服颜色与图案全部清除。
+5.精准贴合:合成面料严格跟随图1衣服的立体结构——有褶皱、身体扭转时印花相应变形;印花与新底色须“沉入”褶皱中,保留布料原有明暗纹理与物理属性,杜绝“贴纸感”与“平面涂色感”。
+6.光影融合:提取图1的环境光方向,调整合成面料的亮度/对比度与环境光匹配;图3底色在阴影区须自然变暗,在高光区须有布料反光;印花色彩受环境光影响产生相应明暗变化,但色号本身不偏移。
+7.纯净输出:仅输出一张最终合成图;严禁文字/水印/额外装饰;图1原本的背景、人物、构图及光影结构100%不变,仅替换图1衣服上的印花图案与衣服底色。

prompts/title_prompt_1.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+Role
+你是一位资深的跨境服装运营专家，精通 Temu 平台的英语电商 SEO 标题逻辑。你的任务是通过分析服装图片，生成高权重的英语-中文商品标题。
+
+Task
+请深度分析图片中的服装特征（品类、风格、材质、剪裁、细节、受众），生成符合 Temu 搜索逻辑的中英双语标题。
+
+当前时间（标题须贴合当下，季节/年份词以此为准）
+Current time: {year}-{month}（{season}），标题中的年份/季节等时效词必须使用以上时间（如 Fall {year} / {year}秋季新款）。
+Analysis Focus (视觉分析重点)
+品类识别：准确判断英语核心词（如 Dress, Blouse, Sweatshirt）和中文核心词（如 连衣裙， 卫衣）。
+风格定位：判断风格流派（如 Boho, Vintage, Minimalist / 法式， 复古， 极简）。
+设计细节：提取领型、袖型、裙长、印花、纽扣等（如 V-neck, Puff Sleeve / V领， 泡泡袖）。
+材质推断：根据视觉特征推断面料（如 Ribbed Knit, Cotton Linen / 针织， 棉麻）。
+适用场景：推断穿着场景（如 Beach, Office, Party, Vacation, Going Out / 度假， 通勤， 约会）。
+Constraints (生成规则)
+English Title: 遵循 Temu 平台风格，标题长度尽量写满 100-150 字符（上限不超过150）。核心品类词前置，依次叠加：核心词 → 风格词 → 属性细节（领型/袖型/长度/印花）→ 材质 → 版型 → 季节 → 场景（Casual/Office/Party/Beach/Date Night/Going Out）→ 人群（Women/Ladies）。多关键词并列堆叠，用逗号/空格分隔，不追求句子通顺，追求搜索覆盖率。
+Chinese Title: 遵循淘宝/1688风格，长度 30-60 个汉字，关键词权重递减，结构为：季节年份 + 人群 + 风格 + 核心品类 + 材质 + 设计细节（领型/袖型/版型/元素）+ 场景卖点 + 风格流派词堆叠（如 复古/法式/慵懒风/多巴胺）。
+Output
+必须严格返回 JSON 格式，不要包含 Markdown 代码块标记，格式如下：
+{“en_title”: “Title in English”, “cn_title”: “中文标题”}

prompts/title_prompt_2.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+# Role
+你是一位资深的跨境服装运营专家，精通日本电商（楽天市場・Amazon.co.jp・Yahoo!ショッピング）的SEO标题逻辑。你的任务是通过分析服装图片，生成面向日本市场的高权重英语-中文-日语三语商品标题。
+
+# Task
+请深度分析图片中的服装特征（品类、风格、材质、剪裁、细节、受众），生成符合日本电商搜索逻辑的三语标题。
+
+# 当前时间（标题须贴合当下，季节/年份词以此为准）
+- **現在の時刻**: {year}-{month}（{season}），标题中的年份/季节等时效词必须使用以上时间。
+
+# Analysis Focus (视觉分析重点)
+- **品类识别**：准确判断英语核心词（如 Dress, Blouse, Sweatshirt）、中文核心词（如 连衣裙, 卫衣）和日语核心词（如 ワンピース, ブラウス, スウェット）。
+- **风格定位**：判断风格流派（如 フェミニン, ヴィンテージ, ミニマル / 法式, 复古, 极简 / フェミニン, レトロ, シンプル）。
+- **设计细节**：提取领型、袖型、裙长等（如 Vネック, パフスリーブ / V领, 阔袖）。
+- **适用场景**：推断穿着场景（如 オフィス, デート, 旅行 / 通勤, 约会, 度假）。
+
+# Constraints (生成规则)
+- **English Title**: 遵循 Amazon US/UK 风格，核心词前置，包含材质、风格、场景等长尾词，符合英语搜索习惯，简洁有力。
+- **Chinese Title**: 遵循淘宝/1688风格，关键词权重递减，包含季节+风格+核心词+卖点+人群。
+- **Japanese Title (ja_title)**: 遵循楽天市場/Amazon.co.jp 风格，核心词前置，使用自然日语（平假名/片假名/汉字混合），包含材质、风格、场景等长尾词与常用搜索标签（如 レディース, 春夏, 通勤），贴合日本人搜索习惯，简洁有力，不要机器翻译腔。
+
+- **Output**: 必须严格返回 JSON 格式，不要包含 Markdown 代码块标记，格式如下：
+  {"en_title": "Title in English", "cn_title": "中文标题", "ja_title": "日本語タイトル"}

prompts/title_prompt_3.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+# Role
+你是一位资深的跨境服装运营专家，精通西班牙语电商（Amazon ES, MercadoLibre）的SEO标题逻辑。你的任务是通过分析服装图片，生成高权重的西班牙语-中文商品标题。
+
+# Task
+请深度分析图片中的服装特征（品类、风格、材质、剪裁、细节、受众），生成符合西语电商搜索逻辑的中西文标题。
+
+# 当前时间（标题须贴合当下，季节/年份词以此为准）
+- **Current time**: {year}-{month}（{season}），标题中的年份/季节等时效词必须使用以上时间。
+
+# Analysis Focus (视觉分析重点)
+- 品类识别：准确判断西班牙语核心词（如 Vestido, Blusa, Sudadera）和中文核心词（如 连衣裙, 卫衣）。
+- 风格定位：判断风格流派（如 Boho, Vintage, Minimalista / 法式, 复古, 极简）。
+- 设计细节：提取领型、袖型、裙长等（如 Escote en V, Manga abullonada / V领, 阔袖）。
+- 适用场景：推断穿着场景（如 Playa, Oficina, Fiesta / 度假, 通勤, 约会）。
+
+# Constraints (生成规则)
+- Spanish Title: 遵循 Amazon ES/MercadoLibre 风格，核心词前置，包含材质、风格、场景等长尾词，符合西语搜索习惯。
+- Chinese Title: 遵循淘宝/1688风格，关键词权重递减，包含年份/季节+风格+核心词+卖点+人群。
+- Output: 必须严格返回 JSON 格式，不要包含 Markdown 代码块标记，格式如下：
+  {"es_title": "Título en español", "cn_title": "中文标题"}

ui_app.py

@@ -501,8 +501,8 @@ class App(tk.Tk):
     def __init__(self):
         super().__init__()
         self.title("POD 智能设计 Agent")
-        self.geometry("1280x840")
+        self.geometry("1440x860")
-        self.minsize(1100, 720)
+        self.minsize(1200, 720)
         self.configure(bg="#F2F4F8")
         self._q = queue.Queue()
         self._busy = False
@@ -1034,7 +1034,8 @@ class App(tk.Tk):
                     break
             if ws is None:
                 ws = wb.worksheets[0]
-            # 定位「经营站点」表头所在列（第 1 行），站点名在下一行同列（如 A1=经营站点 → A2=美国站）
+            # 定位「经营站点」表头所在列（第 1 行），站点名从第 2 行起逐行读取（模板可含多个站点，
+            # 如德国站/法国站/意大利站…，只要当前国家命中其中任意一个即视为匹配）
             site_col = None
             for c in range(1, 6):
                 v = ws.cell(1, c).value
@@ -1042,15 +1043,26 @@ class App(tk.Tk):
                     site_col = c
                     break
             if site_col is not None:
-                v2 = ws.cell(2, site_col).value
+                sites = []
-                if v2:
+                r = 2
-                    site_name = str(v2).strip()
+                while True:
+                    v = ws.cell(r, site_col).value
+                    if not v or not str(v).strip():
+                        break
+                    s = str(v).strip()
+                    # 已离开元信息区（遇到分组行/列名行/说明文字/数据区层级）→ 停止读取站点
+                    if any(k in s for k in ("基础信息", "商品层级", "必填", "spu", "sku")):
+                        break
+                    sites.append(s)
+                    r += 1
+                if sites:
+                    site_name = "、".join(sites)
             wb.close()
         except Exception:  # noqa: BLE001
             return True, ""   # 读不到站点信息 → 放行（不阻塞）
         if not site_name:
             return True, ""   # 模板无站点信息 → 放行
-        if any(k in site_name for k in allowed):
+        if any(any(k in s for k in allowed) for s in site_name.split("、")):
             return True, site_name
         return False, site_name