muapi-amazon-product-listing

Amazon 商品リスティングパック

Amazon の基準に最適化された商品リスティング画像一式（メイン画像、ライフスタイル写真、特徴を示すインフォグラフィック、比較・詳細のクローズアップ）を生成します。

入力

名前	型	必須	デフォルト	説明
product_name	テキスト	はい	—	商品名（例：「ステンレス製ウォーターボトル 32オンス」）。
product_category	テキスト	はい	—	Amazon のカテゴリー（例：「キッチン・ダイニング」「スポーツ・アウトドア」「電子機器」）。
key_features	テキスト	はい	—	強調する主な特徴をカンマ区切りで指定します（例：「漏れ防止のふた、BPA フリー、24 時間保冷、カップホルダーに収まる」）。
target_buyer	テキスト	いいえ	一般消費者	購入者（例：「アスリート」「忙しい母親」「25～45 歳の会社員」）。
product_image	image_url	いいえ	—	ベースとなる参照画像として使用する既存の商品写真（任意）。

手順

すべてのステップを並行して実行するプランを 1 つだけ送信します。

4 枚すべての画像（並行処理）

1. メイン画像（白背景） — {{product_image}} が指定されている場合は muapi image generate（model=ai-product-photography）、それ以外の場合は muapi image generate（model=gpt4o-text-to-image）：

   • プロンプト：{{product_name}} の Amazon メインリスティング用プロフェッショナルヒーロー画像。純白の背景 #FFFFFF。商品を中央に配置し、柔らかなスタジオ照明で完璧に照らし、影はなし。高解像度、商用商品写真、すべての細部にピントが合った、2000x2000px 相当の品質。
   • アスペクト比：1:1

2. ライフスタイル／使用シーン画像 — {{product_image}} が指定されている場合は muapi image generate（model=ai-product-shot）、それ以外の場合は muapi image generate（model=nano-banana-pro）：

   • プロンプト：{{target_buyer}} が自然な環境で {{product_name}} を使用している Amazon のライフスタイル画像。実際の使用シーンにおける {{product_category}} の商品。暖かな自然光、憧れを感じさせながらも親しみやすい雰囲気、背景はわずかにボケている。商用ライフスタイル写真、プロ品質。
   • アスペクト比：1:1

3. 特徴インフォグラフィック — muapi image generate（model=gpt4o-text-to-image）：

   • プロンプト：{{product_name}} の Amazon 商品詳細ページ用インフォグラフィック。{{key_features}} という主な特徴 4～5 点を示すコールアウト矢印とともに商品を表示。すっきりした白またはライトグレーの背景、プロ仕様のタイポグラフィ、アイコン付きの太字の特徴ラベル。Amazon A+ コンテンツ風のレイアウトで、特徴と利点を配置した商用デザイン。
   • アスペクト比：1:1

4. クローズアップ詳細画像 — muapi image generate（model=nano-banana-pro）：

   • プロンプト：{{product_name}} の商品の細部を捉えた超接写マクロ画像。高級素材、質感、優れた職人技に焦点を当てる。スタジオ照明、白背景、極めてシャープなピントで品質を示す。素材や仕上げを見せる Amazon 商品詳細画像。
   • アスペクト比：1:1

生成後：

• 4 枚の画像を順番に提示します（メイン > ライフスタイル > インフォグラフィック > 詳細）。
• キャンバスにアップロードして、リスティングのモックアップとして配置することを提案します。
• 追加の A+ コンテンツモジュール画像を 3 枚生成することを提案します。

注意事項

• Amazon ではメイン画像の背景を純白にする必要があります。必ず厳守してください。
• インフォグラフィックでは、主な特徴が視覚的に区別しやすく、ひと目で確認できるようにしてください。
• 電子機器の場合は、詳細画像のプロンプトに「ポート、ボタン、接続部をはっきりと表示」を追加してください。

トリガーキーワード

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実行エージェント向けの注意事項

• このレシピは LLM がオーケストレーションします。各フェーズを読み、不足している入力をユーザーから収集してから、muapi CLI コマンドを実行してください。MUAPI_API_KEY が設定されていない場合は、まず muapi auth configure を使用してください。
• CLI エイリアスがまだないモデル ID では、curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/<endpoint> -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" -H 'content-type: application/json' -d '{...}' で生のエンドポイントにフォールバックし、muapi predict wait <request_id> でポーリングしてください。
• 各呼び出しを実行する前に、{{input_name}} プレースホルダーをユーザーの実際の入力に置き換えてください。