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Agent Skill · 效率

framebuffer-dump(帧缓冲区转储)

framebuffer-dump 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

framebuffer-dump 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 7,399。

总安装 8,161周安装 347GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,859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:framebuffer-dump(帧缓冲区转储)
来源仓库:https://github.com/ylongw/framebuffer-dump
安装命令:
openclaw skills install framebuffer-dump
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 framebuffer-dump

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。

framebuffer-dump 转储 STM32 LCD 帧缓冲区并输出 PNG 图像用于视觉比对。适用于嵌入式 UI 开发与 Figma 设计稿的像素级校验场景。通过 J-Link 硬件连接获取原始显存数据并转换格式。需确保目标设备处于调试模式且帧缓冲地址可访问。建议保存历史截图用于版本迭代时的视觉差异分析。

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 framebuffer-dump;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

framebuffer-dump 怎么安装?

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

framebuffer-dump 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。

framebuffer-dump 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

framebuffer-dump 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。

framebuffer-dump 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,161 次,近一周安装 347 次,下载 2,859 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。

framebuffer-dump 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。

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。
  • 需要处理效率类任务、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。

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
framebuffer-dump

帧缓冲区转储 · 本页

8,161—权限未标注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
framebuffer-dump
description
Dump the current STM32 LCD framebuffer via J-Link and convert it to PNG for visual comparison with Figma. Use when user asks to export, snapshot, dump, or capture what is currently displayed on device screen.

Framebuffer Dump (J-Link → PNG)

Export the actual on-device rendered frame directly from SDRAM framebuffer and convert to PNG.

Default parameters (PRO2)

  • Device: STM32H747XI_M7
  • FB base: 0xD0000000
  • Resolution: 604x1024
  • Pixel format: RGB888 (3 bytes/pixel)
  • Dump size: 604*1024*3 = 1,855,488 (0x1C5000)

One-shot workflow

1) Create J-Link command file

Use scripts/dump_fb.jlink.template and replace placeholders:

  • {{DEVICE}}
  • {{SPEED_KHZ}} (e.g. 12000)
  • {{OUT_BIN}} (absolute path)
  • {{FB_ADDR}} (e.g. 0xD0000000)
  • {{FB_SIZE}} (e.g. 0x1C5000)

2) Dump raw framebuffer

JLinkExe -NoGui 1 -CommandFile /tmp/jlink_dump_fb.jlink > /tmp/jlink_dump_fb.log 2>&1

3) Convert raw to PNG

python3 scripts/dump_fb.py \
  --in /path/to/fb_dump.bin \
  --out /path/to/fb_dump_604x1024.png \
  --width 604 --height 1024 --stride 3

Troubleshooting

  • If output bin is 0 bytes: check J-Link connection / path permissions.
  • If colors look wrong: verify pixel format is RGB888 (not BGR / RGB565).
  • If image shifted/corrupt: verify width/height match current display mode.
  • If command hangs too long: make sure dump size is correct (0x1C5000 for 604x1024 RGB888).

Notes

  • This method captures real framebuffer pixels (no camera distortion).
  • Best for Figma-vs-device pixel comparison and regression snapshots.

平台分布

OpenClaw

82.08%
按下载量换算2,347

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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