核心用法
该技能通过 inference.sh CLI 提供端到端的应用商店素材生成方案，覆盖三大核心场景：
1. 静态截图生成：支持设备模型（Device Mockup）、全幅UI、生活场景、功能标注等主流视觉风格，基于 Flux/Seedream 等文生图模型输出符合平台规范的素材
2. 预览视频制作：通过 Veo 等视频模型生成 15-30 秒的演示片段，内置"Hook→功能展示→CTA"的标准叙事结构
3. 本地化与测试：支持多语言截图变体生成，并集成 Google Play Console A/B 测试配置建议
关键操作依赖 infsh app run 命令调用指定模型，配合严格的分辨率参数（如 iPhone 15 Pro Max 的 1290×2796）确保素材合规。
显著优点
- 平台合规性内置：文档详尽列出 iOS/Android 的尺寸、格式、截图上限等硬性要求，降低上架被拒风险
- ASO 策略指导："首图3秒法则"、"利益导向文案"等运营建议与工具生成能力深度结合
- 工作流闭环：从生成、拼接（stitch-images）、到本地化覆盖完整链路
潜在局限与风险
- 生成可控性：依赖 LoRA/文生图模型的出图稳定性，复杂UI布局可能需要多次抽卡
- 版权模糊地带：设备模型（iPhone mockup）的生成可能触及品牌资产使用边界
- 平台政策变动风险：Apple/Google 的截图规范更新可能导致历史参数失效
适合人群
- 独立开发者/小团队：缺乏专业设计师时快速产出上架素材
- ASO 运营人员：需要批量测试多组截图变体
- 出海产品团队：需要快速生成多语言本地化素材
常规风险
- 审核风险：生成内容需人工复核，避免包含误导性信息或违反平台内容政策
- 模型幻觉：AI 生成的 UI 界面可能与实际产品存在差异，需标注"图示仅供参考"