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Agent Skill · 研究检索

aesthetic-copilot(aesthetic GitHub Copilot 搜索)

aesthetic-copilot 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

aesthetic-copilot 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 22,007。

总安装 4,680周安装 199GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,640核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:aesthetic-copilot(aesthetic GitHub Copilot 搜索)
来源仓库:https://github.com/chenchen913/aesthetic-copilot
安装命令:
openclaw skills install aesthetic-copilot
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install aesthetic-copilot

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

当用户想要基于模糊的布局/内容描述为文本到图像模型(Flux、Ideogram、Midjourney)生成高保真提示时使用。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install aesthetic-copilot;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

aesthetic-copilot 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install aesthetic-copilot。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

aesthetic-copilot 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

aesthetic-copilot 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

aesthetic-copilot 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

aesthetic-copilot 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,680 次,近一周安装 199 次,下载 1,640 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

aesthetic-copilot 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
aesthetic-copilot

aesthetic GitHub Copilot 搜索 · 本页

4,680—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
aesthetic-copilot
description
Use when the user wants to generate high-fidelity PROMPTS for Text-to-Image models (Flux, Ideogram, Midjourney) based on vague layout/content descriptions.

Aesthetic Copilot (v3.4 - Integrated)

Overview

This skill acts as a Meta-Prompt Generator. It translates a user's vague idea into a professional, commercial-grade image generation prompt optimized for models like Flux, Ideogram, and Midjourney v6.

File Map (MANDATORY READ ORDER)

FileRoleWhen to Read
SKILL.mdThis file — entry pointAlways
engine/README.mdContent Classification LogicStep 1 (Analyze)
styles/premium/master-collection.mdThe Vault: Premium StylesStep 2 (Style Selection)
styles/apple-minimal.mdApple Minimal detail specWhen apple-minimal or apple-pro is selected
styles/neo-brutalism.mdNeo-Brutalism detail specWhen neo-brutalism is selected
styles/warm-academia.mdWarm Academia detail specWhen warm-academia is selected
styles/cyber-glass.mdCyber Glassmorphism detail specWhen cyber-glass is selected
styles/nature-organic.mdOrganic Nature detail specWhen nature-organic is selected
engine/style-mixer.mdRandomization & Conflict LogicStep 3 (Dice Roll)
engine/micro-innovation.mdArtistic TwistsStep 4 (Innovation)
layouts/README.mdLayout TemplatesStep 5 (Layout Selection)
prompt-templates/*.mdOutput SkeletonsStep 6 (Generate)

The Workflow (Strict Execution Path)

Step 1 — Analyze & Classify Intent

Action: Read engine/README.md. Apply its classification logic to extract:

  • Keywords from the user's input
  • Sentiment / Mood (Warm, Playful, Serious, Futuristic…)
  • Industry (Tech, Fashion, Education, Food…)
  • Attribute scores: formal_level, color_temp, contrast, complexity

Use these attributes to drive all downstream decisions.

Step 2 — Select Base Style

Action: Read styles/premium/master-collection.md. Match the attributes from Step 1 to the closest style ID.

  • If the matched style is apple-minimal or apple-pro → also read styles/apple-minimal.md for detail tokens.
  • If the matched style is neo-brutalism → also read styles/neo-brutalism.md for detail tokens.
  • If the matched style is warm-academia → also read styles/warm-academia.md for detail tokens.
  • If the matched style is cyber-glass → also read styles/cyber-glass.md for detail tokens.
  • If the matched style is nature-organic → also read styles/nature-organic.md for detail tokens.
  • Fallback: If no confident match, default to apple-pro.

Step 3 — Roll the Dice (Mixer)

Action: Read engine/style-mixer.md. Randomly select (do NOT default to first item):

  • ONE Material Twist from Pool A
  • ONE Lighting Modifier from Pool B
  • ONE Composition Rule from Pool C

Apply the Harmony & Conflict Resolution rules before proceeding.

Step 4 — Inject Micro-Innovation

Action: Read engine/micro-innovation.md.

  • Find the Input Category that matches the user's subject.
  • Apply the corresponding Twist (not the standard depiction).
  • Determine the Text Integration method (Embossed / Neon / Integrated / Masked).

Step 5 — Select Layout

Action: Read layouts/README.md. Match the user's description to a Layout ID:

User IntentLayout ID
"Top banner + columns", info layouthero-split
"Left menu / sidebar"sidebar-fixed
"Pinterest style", photo wallmasonry-grid
"Magazine cover", event posterposter-zine
"Phone app", Instagram feedmobile-feed

Pass the selected Layout ID into the template as [Layout].

Step 6 — Route to Template

Select the correct template based on the classified intent from Step 1:

IntentTemplate
Magazine / Fashion / Editorialprompt-templates/editorial-spread.md
Product / Object / Commercialprompt-templates/product-showcase.md
Dream / Abstract / Surrealprompt-templates/surreal-concept.md
Informational / Defaultprompt-templates/structural-poster.md

Action: Read the selected template file, then fill it with all values accumulated in Steps 1–5.


Output Format

Return the final result wrapped in a single plaintext code block:

~~~markdown 🎨 Aesthetic Copilot: Generated Prompt

Template: [Selected Template Name] Style DNA: [Base Style] + [Material Twist] + [Lighting Modifier] Layout: [Layout ID] — [Layout Name] Concept: [One sentence explaining the Micro-Innovation twist]
[Filled prompt content from the selected template]

~~~


Anti-Patterns

  • Do not use structural-poster for everything — route correctly in Step 6.
  • Do not pick the first item in the Mixer pools — randomize.
  • Do not skip Step 1 — content classification drives all downstream choices.
  • Do not skip Step 5 — layout selection must be passed into the template.
  • Do not use vague style guesses — always read master-collection.md first.

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

平台分布

OpenClaw

77.84%
按下载量换算1,277

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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