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Agent Skill · 效率

content-card(内容卡)

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

content-card 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 20,323。

总安装 1,576周安装 67GitHub Stars 公开资料未说明下载 552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:content-card(内容卡)
来源仓库:https://github.com/lovensky1992-wk/content-card
安装命令:
openclaw skills install content-card
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 content-card

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

内容卡将文本、URL 或文件转化为 PNG 视觉卡片,支持长图、信息图与多卡排版。当用户说“做成卡片”或“铸成图”时自动触发高质量图像生成流程。适用于知识分享、笔记可视化与社交媒体素材快速产出场景。安装命令:openclaw skills install content-card,需图形渲染引擎支持。

使用前应评估是否允许生成含水印或版权标识的衍生图像用于商业用途。

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 content-card;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

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

content-card 怎么安装?

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

content-card 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。

content-card 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

content-card 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。

content-card 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,576 次,近一周安装 67 次,下载 552 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。

content-card 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
content-card

内容卡 · 本页

1,576—接触敏感数据MIT-0有提醒

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
content-card
description
>

content-card: 铸

将内容铸成可见的形态。内容进去,PNG 出来。模具决定形状。

参数

参数模具尺寸说明
-l(默认)长图1080 x auto单张阅读卡,内容自动撑高
-i信息图1080 x auto数据/结构驱动的自适应视觉布局
-m多卡1080 x 1440自动切分为多张卡片(小红书/朋友圈适用)
--style风格—minimal-mono / morandi-warm / tech-dark / paper-craft / corporate-clean,默认:根据气质自动选

小红书安全区(-m 模式必读)

小红书移动端 UI 会遮挡图片以下区域,关键信息必须避开:

┌─────────────────────────────┐
│                 [❤️ 📌 💬]  │  ← 右上角 15%:点赞/收藏/评论按钮
│                             │
│      ✓ 安全内容区域          │
│                             │
│  [笔记标题 + 用户头像栏]     │  ← 底部 10%:标题栏遮挡
│                   [@水印]   │  ← 右下角 10%:平台水印
└─────────────────────────────┘

在 -m 模式生成 HTML 时,确保底部 10% 区域不放置关键文字或数据。

获取内容

  • URL → web_fetch 获取
  • 粘贴文本 → 直接使用
  • 文件路径 → read 获取

执行流程

Step 1: 加载用户偏好

检查 EXTEND.md 配置文件(优先级:项目级 > 用户级):

优先级路径
1.content-card/EXTEND.md(当前工作目录)
2~/.config/content-card/EXTEND.md
  • 找到:读取并解析,后续步骤中使用配置值作为默认值
  • 未找到:静默跳过,使用 SKILL.md 默认值

配置 schema 见 references/config/preferences-schema.md。

Step 2: 理解内容

读取输入内容,提取:

  • 核心主题/标题
  • 关键信息点(数据、结论、对比、流程)
  • 内容气质:思辨/哲学、技术/工程、文学/叙事、科学/研究、商业/产品

Step 3: 关键词快捷匹配

用户输入中如果包含以下关键词,直接跳过气质推断和布局推荐,使用预设组合:

用户关键词布局风格默认比例说明
高密度信息大图 / high-densitydense-modulescorporate-cleanportrait信息密度优先
对比图 / vs / 对比binary-comparisonminimal-monolandscape左右分屏对比
时间线 / timeline / 历程linear-progressionmorandi-warmportrait线性时间推进
流程图 / 步骤 / tutoriallinear-progressioncorporate-cleanportrait步骤指引
数据看板 / dashboard / KPIdashboardtech-darklandscape指标展示
知识卡片 / 总结卡bento-gridmorandi-warmportrait多主题总览
对比矩阵 / 功能对比comparison-matrixminimal-monolandscape多因素对比表
思维导图 / mindmaphub-spokepaper-craftlandscape中心发散
漏斗 / funnel / 转化funnelcorporate-cleanportrait转化漏斗
冰山 / iceberg / 深层icebergmorandi-warmportrait表层vs深层

匹配规则:

  • 匹配到关键词后自动应用预设,跳到 Step 3(生成 HTML)
  • 用户仍可通过 --layout / --style 覆盖预设
  • 多个关键词同时命中时,取第一个匹配

Step 4: 结构化内容(信息图专用)

-i 模式在理解内容后,增加一步结构化转换:

  1. 提取标题和核心主张
  2. 将内容拆解为独立模块(每个模块 = 一个布局区块)
  3. 为每个模块标注:关键概念、核心数据、视觉元素建议
  4. 数据保真:源数据原样保留,不概括不改写。统计数字、引用、专有名词必须逐字保留
  5. 凭据剥离:如果源内容包含 API Key、Token、密码等敏感信息,必须在此步骤剥离

输出到 temp/content-card/structured-content.md 文件。好处:

  • 换风格/布局时直接复用,不用重新分析
  • 用户可在此文件上手动修改后重新生成
  • 保留分析过程的可追溯性

如果 temp/content-card/structured-content.md 已存在且内容未变,跳过分析直接复用。

⚠️ 检查点(Step 2-4 完成后)

内容理解 + 结构化完成后,如果用户未指定风格/配色,简要告知选择的方案再继续: "内容偏 [气质],准备用 [风格] + [配色] 做长图,可以吗?" 用户确认或无异议后继续。简单/重复任务可跳过。

Step 5: 感知内容气质,选择配色

气质决定配色方向,风格决定视觉系统。 气质在这一步确定,风格在 Step 2.5 确定。
气质底色方向强调色方向
思辨/哲学暖灰、米白深红、琥珀
技术/工程冷灰、深蓝灰青色、蓝绿
文学/叙事暖白、奶油赭石、深橄榄
科学/研究纯白、浅灰深蓝、靛蓝
商业/产品浅灰、暖白深橙、深青

Step 6: 选择视觉风格

如果用户指定了 --style,使用指定风格。否则根据气质自动推荐:

气质默认 Style备选
思辨/哲学minimal-monomorandi-warm
技术/工程tech-darkminimal-mono
文学/叙事morandi-warmpaper-craft
科学/研究minimal-monocorporate-clean
商业/产品corporate-cleanminimal-mono

风格定义文件在 references/styles/<style>.md,生成 HTML 时读取对应文件中的 CSS 变量。

信息图布局库(-i 模式可选布局)

信息图有两个维度:布局(信息结构)× 内容气质(已有的配色系统)。

布局最佳场景结构描述
bento-grid多主题总览、知识合集(默认)不等分网格,每块独立主题
linear-progression时间线、流程、教程步骤从左到右或从上到下的线性推进
binary-comparisonA vs B、before/after、优劣对比左右对称分屏
hierarchical-layers金字塔、优先级层级从上到下的层级堆叠
hub-spoke中心概念 + 关联要素中心节点向外放射
funnel转化漏斗、筛选过程从宽到窄的漏斗形
iceberg表面 vs 深层、显性 vs 隐性水面线分隔,上下两部分
dashboard指标看板、KPI 展示数字大卡片 + 图表组合
winding-roadmap旅程、里程碑蜿蜒路径上的节点
circular-flow循环过程、生态系统首尾相连的环形
comparison-matrix多因素对比、功能矩阵行列网格,✓/✗ 标记
dense-modules高密度信息、数据手册紧凑模块化,最大信息密度

自动推荐:根据内容结构自动匹配最佳布局。

内容类型 → 布局推荐

内容类型推荐布局备选
时间线/历史linear-progressionwinding-roadmap
步骤教程linear-progressionfunnel
A vs B 对比binary-comparisoncomparison-matrix
多因素对比comparison-matrixbinary-comparison
层级/优先级hierarchical-layers—
中心概念+扩展hub-spokebento-grid
转化/筛选funnellinear-progression
显性 vs 隐性iceberghierarchical-layers
指标/数据dashboarddense-modules
旅程/路线winding-roadmaplinear-progression
循环过程circular-flowhub-spoke
多主题总览bento-griddense-modules
高密度手册dense-modulesbento-grid

气质 × 布局 兼容矩阵

选定内容气质和布局后,检查此矩阵确保组合合理:

气质 \ 布局bento-gridlinearbinary-comphierarchicalhub-spokefunnelicebergdashboardroadmapcircularcomp-matrixdense-mod
思辨/哲学✓✓✓✓✓✓✓✓✗✓✓✗✓✓✗✗
技术/工程✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓
文学/叙事✓✓✓✓✗✓✗✓✓✗✓✓✓✗✗
科学/研究✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓
商业/产品✓✓✓✓✓✓✓✓✓✗✓✓✓✓✓✓✓✓
✓✓ 强推荐 | ✓ 可用 | ✗ 不推荐(气质与布局形式冲突,效果差) 核心逻辑:思辨/文学偏深度叙事,避免数据密集型布局;技术/科学/商业偏结构化,避免纯叙事型布局。

兼容检查:选定气质+布局后查此矩阵。有 ✗ 则提示调整或换备选布局。

内容信号 → 气质+布局自动推荐

根据输入内容的关键词信号,自动推荐气质和布局组合:

内容信号气质推荐布局备选
AI、架构、系统、代码、框架技术/工程bento-gridhub-spoke
对比、vs、选型、优劣技术/工程binary-comparisoncomparison-matrix
产品、增长、转化、商业模式商业/产品funneldashboard
KPI、指标、数据、ROI商业/产品dashboarddense-modules
哲学、思辨、本质、悖论思辨/哲学iceberghierarchical-layers
故事、经历、旅程、成长文学/叙事winding-roadmaplinear-progression
实验、论文、研究、假设科学/研究linear-progressioncomparison-matrix
教程、步骤、流程、操作技术/工程linear-progressionbento-grid
生态、循环、闭环、飞轮商业/产品circular-flowhub-spoke
层级、金字塔、优先级思辨/哲学hierarchical-layershub-spoke

混合信号时:取第一个匹配的推荐,气质由主导信号决定。

Step 7: 生成 HTML

文件安全:生成新文件前,如果目标路径已存在同名文件,自动重命名为 {name}-backup-{YYYYMMDD-HHMMSS}.{ext}。适用于:

  • HTML 中间文件
  • 最终 PNG 输出
  • structured-content.md

示例:report.png 已存在 → 重命名为 report-backup-20260420-225400.png → 再生成新的 report.png

根据选择的模具,读取对应模板文件:

  • -l:assets/long_template.html
  • -i:assets/infograph_template.html
  • -m:assets/poster_template.html

注入风格变量:读取 references/styles/<style>.md 中的 CSS 变量定义,将其注入到 HTML 的 :root 选择器中。风格变量覆盖模板默认值,实现布局 × 风格的自由组合。

将内容填充到模板的 {{VARIABLE}} 占位符中。

Step 8: 品味检查

生成 HTML 后、截图前,Read references/taste.md,逐项过品味准则自检清单。

Step 9: 截图

node ~/.openclaw/skills/content-card/scripts/capture.js <html文件路径> <输出png路径> <宽度> <高度> [fullpage]

默认宽度 1080,长图和信息图用 fullpage 模式(高度自适应)。

依赖:Playwright。如未安装:

cd ~/.openclaw/skills/content-card && npm install playwright && npx playwright install chromium

Step 10: 交付

  • 输出路径:~/Downloads/{标题}.png
  • 报告文件路径

品味准则

Read references/taste.md — 所有模具的视觉质量底线。

核心原则:反 AI 生成痕迹。

  • 禁 Inter 字体(用 Noto Serif SC / Geist / Satoshi)
  • 禁纯黑 #000(用 #1a1a1a)
  • 禁三等分卡片
  • 禁居中 Hero
  • 禁 AI 文案腔(赋能/无缝/释放)
  • 禁假数据(99.99%)
  • 最多 1 个强调色,饱和度 < 80%
  • 阴影必须染色,不用灰色默认

使用场景示例

# 公众号知识卡片
/content-card -l 将这段 Agent 架构分析做成长图

# 小红书多卡
/content-card -m 把这个对比表做成多张卡片

# 数据信息图
/content-card -i 将这份项目分析报告做成信息图

设计品味准则

通用品味准则见 ~/.openclaw/workspace/references/design-taste.md,覆盖品牌协议、反 AI slop、品味锚点、事实验证。本 skill 遵守该文件的所有规则。涉及具体品牌时必须走品牌资产协议 5 步流程。

平台分布

OpenClaw

82.9%
按下载量换算458

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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