前言：你是在“调教”AI，还是在构建系统？
很多人在使用 Gemini 进行图像生成时，习惯于在对话框里一行行敲入提示词，期待它能瞬间理解你的意图。但对于一个需要高频产出、对调性有极端要求的跨境电商主理人来说，这种**“对话式问答”**其实是一种极其低效的博弈。
我曾经也沉迷于此：每次上传一张新款泳装，都要敲下几百字的 Prompt，反复修正模特的五官、光影的角度、面料的纹理。这不叫生产力，这叫**“随机性抽奖”**。
直到我决定进行一次彻底的“断舍离”——放弃对话框里的无意义拉扯，通过 Gemini 的 Gem 功能，构建一套属于自己的“数字摄影棚”工作流。
一、 第一步：锚定“数字身份”，建立品牌资产
在 AI 进阶的过程中，我学到的第一课是：不要让 AI 随机发挥。
如果模特的长相每次都在变，那品牌就毫无辨识度。因此，我首先在 Gem 的后台为模特 Mora 注入了永恒的“数字基因”：
- 特征锁定：不再是模糊的描述，而是精细到骨相、深蓝色瞳孔以及具亲和力的微笑。
- 反“AI 塑料感” ：通过指令强制要求
micro-textures（皮肤微纹理）和Kodak Portra 400色彩科学，确保她看起来像真实摄影，而非廉价生成的图片。
成果：Mora 从一张随机照片，变成了我品牌中不可动摇的**“签约模特”**。
二、 第二步：从“试穿”到“适配”，动态产品逻辑
有了固定的数字身份后，接下来的挑战是如何处理不同款式的泳装试穿。
很多人会在这里卡住——一旦商品款式变了，AI 的风格也跟着乱了。我放弃了“死模板”，在 Gem 中构建了一套**“先识别，后生成”**的动态匹配逻辑：
- 自动分析：当我上传新款（如 95202 碎花款）时，Gem 会先分析它的花色、半透明材质以及多件套组件。
- 逻辑匹配：根据产品特性，它会自动推荐不同的拍摄方案。如果是带罩衫的浪漫款，它会匹配海滩场景；如果是极简运动款，它会匹配都市无边泳池。
- 物理保真：通过
Maintain exact strap count等红线指令，确保系带、镂空等产品细节与原图完全一致。
三、 第三步：封装 SOP，让 AI 懂排版
电商详情页对尺寸有近乎苛刻的要求。我将 1440 (9:16) 和 1920 (3:4) 的构图逻辑全部内化到了 Gem 的指令区：
- 1440 模式：强制执行全景镜头，展示全身比例，并自动在顶部预留 15% 的留白，方便后期添加文案。
- 1920 模式：切换为中景肖像，侧重展现生活方式的向往感。
这种“断舍离”，让我彻底告别了手动缩放和构图纠偏。
四、 知识联动：Gem + NotebookLM 的品牌大脑
为了进一步约束审美，我将整套视觉 SOP 存入了 NotebookLM，作为我的“品牌视觉红宝书”。
- 闭环系统：NotebookLM 负责提炼约束规则，Gem 负责精准执行。
- 进阶感：这种联动让我的系统具备了“自我审查”能力。每一个生成的 Prompt 都要经过 SOP 的隐形核对，确保每一张出片都具备海报级质感。
结语：AI 的下半场是“工作流”
这次从对话框到工作流的跃迁让我明白：AI 的真正威力，不在于它能陪你聊什么，而在于它能为你沉淀什么。
当你把品牌基因、拍摄逻辑、尺寸规范全部封装进 Gem 的时候，你拥有的就不再是一个对话框，而是一个永不下班的高级视觉团队。
如果你还在对话框里反复修改提示词，不妨试着退一步，去构建你的第一个“数字员工”。
关于作者
专注于 AI 工程化在跨境电商领域的落地实践，致力于将审美逻辑转化为生产逻辑。
