没有设计师时，用字典校验商品卖点的资料来源

　　不用设计师做电商图，仍需要有人决定卖点来自哪里。本文用一个小型字典检查器整理商品信息：每个拟用字段指向一条来源记录，来源必须包含文件和支持范围。程序列出缺少来源的字段和没有被采用的资料，不判断文案真实与否，也不让 AI 自动填空。它适合放在详情页制作前，让运营先看清资料缺口。

　　输入分成两份字典。claims 的键是拟用信息，例如尺寸或部件，值是本地来源编号；sources 的键采用相同编号，值里存文件与 scope。编号仅用作关联，不因叫“官方资料”就变成可靠证据。支持范围需要人阅读文件后填写，比如某张照片只支持盖子形状，不能同时支持承重。把这个关系记录下来，比生成以后再找来源更容易检查。

　　Python 字典提供按键查询，集合运算可以找出未采用的编号[2]。函数要求两份输入都是字典，随后遍历拟用字段，检查对应来源是否为对象、文件和范围是否非空。这里只使用非空条件，并没有打开文件验证内容；调用者须提供字符串编号，其他类型不在本例输入范围。返回结果按名称排序，便于两次修订之间查看变化。

def source_coverage(claims,sources):
    if not isinstance(claims,dict) or not isinstance(sources,dict): raise ValueError('objects required')
    missing=[]
    for field,source_id in claims.items():
        source=sources.get(source_id)
        if not isinstance(source,dict) or not source.get('file') or not source.get('scope'): missing.append(field)
    return {'missing':sorted(missing),'unused':sorted(set(sources)-set(claims.values()))}

　　缺失项目包括没有对应编号、记录格式错误、没有文件或没有支持范围。未采用来源只代表这版文案没有引用它，不代表资料无价值，不能自动删掉。来源范围过宽、文件链接失效或负责人误填编号，当前函数都不能识别；需要人工审核和文件检查另行处理。不要给所有字段挂同一个万能来源，以便让程序变绿，这会破坏检查的目的。

　　本地合成验证覆盖了完整映射、缺失与未用来源，以及错误输入形状。验证不包含真实产品档案，因此正文只能说明代码行为，不能称为商品资料审核结果。未来若增加来源日期、负责人、版本和链接，可以为各字段写独立条件；先确定团队能长期维护什么，再扩结构，不必一次堆满表格却没人更新。

　　Picset AI 电商套图页提供产品图和详情要求等输入，并先经过规划[1]。资料字典在它之前：运营先把有依据的信息整理出来，给制作要求时只采用被支持的字段，生成后再看文案有没有越出范围。本文程序是本地工具，不是 Picset 的自动来源审查功能。页面的文案或规划候选也要经过相同核对，不能因由软件生成就降低证据门槛。

　　假设一只收纳盒只有外观照片，盖子与隔层可从清楚底稿说明，容量或承重没有文件就先不进入卖点。来源缺失不必导致所有图片停工，可以做外观与结构的窄范围候选；涉及未核信息的图位单独暂缓。这样运营仍能推进有材料的部分，同时避免把推演画面扩写成产品性能。场景里的物品摆放也不代替规格资料。

　　修订时保留旧版字典，让新增或撤销字段能追到原因。某项缺口补齐后，读取新文件确认支持范围，再移动状态；不是只补一个文件名就结束。没有设计师并不意味着无需编辑判断，反而要把事实、图位与工具各自的责任讲清。程序负责定位记录不完整，运营负责主张和材料对应，制作工具负责候选，最后的采用由人工核对共同完成。

参考资料

[1] Picset 当前公开工作室页面

[2] Python 内置字典与集合文档