让AI以专业电商产品信息分析师身份，根据上传图片生成结构化产品信息报告：只提取图片中明确可见的信息，文字与图片完全一致，按基础信息、包装文字、设计结构、视觉卖点、待确认信息五部分输出，适合商品详情页信息整理。

中文版提示词

请作为专业的电商产品信息分析师，根据我上传的图片，生成一份结构化的产品信息报告。

要求：
1. 严格只提取图片中明确可见的信息，绝对禁止臆造、猜测任何不存在的内容。
2. 所有文字信息必须与图片完全一致，包括标点符号、大小写、字体颜色。
3. 按以下固定结构输出，没有信息的项目标注"图片未显示"。
4. 对包装设计特征从电商设计师角度进行专业分析。
5. 最后单独列出"视觉传达核心卖点"和"待确认信息"两项。

报告结构：
一、基础核心信息（表格：品牌、产品全称、产品品类、主打核心功效、口味/香型、产品形态、净含量/规格、保质期、适用人群）
二、包装文字信息提取（按位置分布：顶部区域、正面主标签、瓶身/盒身侧面、底部区域、其他特殊标识）
三、包装设计与结构特征（整体造型、取用方式、色彩体系、材质质感、细节设计）
四、视觉传达核心卖点（按醒目程度排序，分析每个卖点的视觉表现手法）
五、待确认信息（列出图片中缺失但电商详情页必备的关键信息）

英文版提示词

As a professional e-commerce product information analyst, generate a structured product information report based on the image I upload.

Requirements:
1. Extract only information that is clearly visible in the image; strictly no fabrication or guessing of nonexistent content.
2. All text must match the image exactly, including punctuation, capitalization, and font color.
3. Output in the fixed structure below; mark items with no information as "not shown in image."
4. Analyze packaging design features from the perspective of an e-commerce designer.
5. Finally, list "visual communication core selling points" and "items to confirm" separately.

Report structure:
1. Basic core information (table: brand, full product name, product category, core efficacy, flavor/scent, product form, net content/spec, shelf life, applicable users)
2. Packaging text extraction (by position: top area, front main label, bottle/box side, bottom area, other special marks)
3. Packaging design and structural features (overall shape, dispensing method, color system, material texture, detail design)
4. Visual communication core selling points (ranked by prominence, analyzing the visual presentation of each)
5. Items to confirm (list key information missing from the image but essential for an e-commerce detail page)

🛠️ **适用 AI 工具**：ChatGPT、Claude、Kimi、豆包、通义千问、Gemini