用途：把鞋、包、手表、眼镜、帽子、围巾、项链、耳饰等配饰商品图，合成到真人模特参考图上，生成正确佩戴的商拍图。与处理服装的 flat-lay 不同，本技能处理只占画面小区域的配饰，因此佩戴位置（选区）是成败关键。
主要能力：支持单视角商品图，也支持同一商品多角度图以帮助理解立体结构；参考图提供模特、姿势、场景与光线；支持鞋、包、手表、眼镜墨镜、帽子、围巾、项链、耳饰、腰带、手套等品类。不改商品外形、颜色、五金、logo 与镜片色，不处理服装，不用于伪造他人肖像代言。
使用方式：调用 dLazy 的 gpt-image-2 多图参考图像编辑模型（最多 5 张参考图）。统一入口写法：node scripts/gen.mjs --task wear-everything --prompt '<模板>' --images <商品图 参考图> --save output/wear-everything-<sku>.jpg；也可直接用 CLI：dlazy gpt-image-2 --prompt '...' --images ... --save output/wear-everything.jpg。参数约定：--images 顺序即 prompt 中 image 1/2/3；--size 1024x1536（半身/全身）或 1024x1024（手腕、耳饰特写）；--quality high（金属、镜片、皮革反光）或 medium（布类）；--imageFormat jpeg；--batch 2~4 多出图挑图；--save 直接落盘。可加 --dry-run 估价不计费。
输入素材规则：大小 20KB~15MB，分辨率大于 400×400，格式 jpg/jpeg/png/webp。商品需完整入画、主体清晰、挂件不过多。参考图须露出穿戴部位，最好没有同类商品，光线方向与商品图接近。
限制：佩戴位置有随机性，需多张挑图；参考图模特已戴同类商品时易出现叠加，需在 prompt 中明确替换或换空脸参考图；金属反光不自然时可提高 quality；包的内里结构错乱需补多视角图。认证、多后端配置、输出结构与错误码见 references/provider-cli.md，模型参数见 references/model-flags.md。