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Agent Skill · 图像处理

image-breaker(图像破坏者)

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

image-breaker 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为可写文件;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 392。

总安装 7,944周安装 331GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,648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:image-breaker(图像破坏者)
来源仓库:https://github.com/biohackerrrrrr/image-breaker
安装命令:
openclaw skills install image-breaker
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 image-breaker

这个 Skill 是做什么的

图像处理类 Skill 处理生成、裁剪、压缩和批量转换图片的任务。

image-breaker 从 PDF、图像与 URL 提取内容并转为 Obsidian 笔记。支持结构化 Markdown 输出,便于知识管理。通过文件或链接输入触发,自动解析与分类内容。image-breaker 属于图像处理类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。建议确认 OCR 精度及是否支持多语言识别。

可结合来源仓库和 README 进一步核验同步机制。

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 image-breaker;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

    它需要可写文件,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

image-breaker 怎么安装?

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

image-breaker 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。

image-breaker 需要什么权限?

权限级别是可写文件。该 Skill 可能写入或修改本地文件,使用前需要确认目标目录和修改范围。

image-breaker 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。

image-breaker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,944 次,近一周安装 331 次,下载 2,648 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。

image-breaker 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。
  • 需要处理图像处理类任务、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。

图像处理类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
ai-image-generation

AI 图像生成 · Codex、Claude

4,365,552382调用外部服务未明确有提醒
openai-image-gen

OpenAI 图像生成 · OpenClaw

1,906,88432需要联网MIT-0有提醒
image

图像 · OpenClaw

525,99926需要联网MIT-0通过
baoyu-cover-image

宝玉封面图 · Codex、Claude

474,24016,779只读MIT有提醒
baoyu-image-gen

宝玉图像生成器 · Codex、Claude

468,00716,778接触敏感数据MIT通过
image-breaker

图像破坏者 · 本页

7,944—可写文件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
image-breaker
description
Extract and break down content from web documents, PDFs, images, and URLs into structured markdown notes stored locally and synced to Obsidian. Use when the user shares a URL, PDF, screenshot, or document and wants the content converted to organized notes with proper tagging and categorization.

Image Breaker

Convert documents, PDFs, images, and web content into structured markdown notes saved to workspace and synced to Obsidian.

Workflow

1. Extract Content

For URLs/PDFs:

Use web_fetch to extract content

For images:

Use image tool to analyze and extract text

For already-analyzed content:

User may paste content directly or you've already extracted it

2. Structure the Content

Convert raw content into organized markdown:

Sections to create:

  • Overview - What is this document/content about?
  • Key Points - Bullet list of main takeaways
  • Detailed Breakdown - Organized subsections with headers
  • Reference Ranges/Standards (if applicable) - Tables for numerical data
  • Action Items (if applicable) - What to do with this information
  • Source - Original URL or document name

Formatting guidelines:

  • Use tables for numerical data (reference ranges, standards, comparisons)
  • Use bullet lists for key points
  • Use headers (##, ###) for organization
  • Include code blocks for technical content
  • Bold important terms on first mention

3. Save and Sync

Create the markdown note with proper frontmatter and save to workspace:

# Prepare frontmatter
date = "2026-02-10"
tags = ["research", "bloodwork", "nmr"]  # Auto-assigned based on content
title = "NMR Lipid Panel Reference Ranges"

# Build full markdown content
content = f"""---
date: {date}
tags:
  - {tag1}
  - {tag2}
  - {tag3}
source: {original_url_or_source}
type: image-breaker-note
---

# {title}

## Overview
[Brief description of what this document is]

## Key Points
- Point 1
- Point 2
- Point 3

## [Main Section]
[Detailed content with subsections]

## Reference
- **Source:** [URL or document name]
- **Extracted:** {date}
"""

# Save to workspace
output_dir = "research/image-breaker-notes"  # Default
# or user-specified: "research/bloodwork", "content/references", etc.

# Write file
filepath = f"{output_dir}/{date}-{slugified-title}.md"
write(filepath, content)

# Sync to Obsidian (using obsidian-sync skill)
exec: python3 skills/obsidian-sync/scripts/sync_to_obsidian.py {filepath} /Users/biohacker/Desktop/Connections ImageBreaker

Tag Assignment

Auto-assign 3 most relevant tags based on content:

Common tags:

  • research - Academic papers, studies, references
  • bloodwork - Lab results, biomarkers, panels
  • nmr - NMR lipid panels specifically
  • cholesterol - Cholesterol and lipid-related
  • peptides - BPC-157, TB-500, etc.
  • supplements - Vitamins, minerals, compounds
  • protocols - Treatment/optimization protocols
  • founders - Business/entrepreneur health content
  • longevity - Anti-aging, healthspan
  • performance - Cognitive/physical optimization
  • training - Exercise, workouts
  • toku - Nattokinase, Toku Flow related

Prioritize specific tags over generic ones.

Output Directories

Default: research/image-breaker-notes/

Content-specific alternatives:

  • Research documents → research/papers/ or research/protocols/
  • Lab results → research/bloodwork/
  • Marketing materials → content/references/
  • Training content → research/training/
  • Business documents → projects/business-docs/

Choose the most appropriate directory based on content type.

Example Usage

User provides Labcorp NMR document URL:

  1. Extract content using web_fetch
  2. Structure into markdown with:

- Overview of what NMR measures - Key reference ranges table - Interpretation guide - Comparison to standard lipids

  1. Assign tags: bloodwork, nmr, research
  2. Save to research/image-breaker-notes/2026-02-10-nmr-lipid-panel-reference.md
  3. Sync to Obsidian vault at ImageBreaker/2026-02-10-nmr-lipid-panel-reference.md
  4. Report to user with file path and Obsidian link

Best Practices

  • Always extract content first - Use web_fetch or image tool before structuring
  • Create comprehensive notes - Include context, not just raw data
  • Use tables for data - Reference ranges, comparisons, standards
  • Tag intelligently - Maximum 3 tags, most specific/relevant
  • Choose output directory wisely - Match content type to workspace organization
  • Auto-sync by default - User wants notes in Obsidian for cross-referencing
  • Report file location - Give user both workspace and Obsidian paths

Output Message Template

After completing the workflow:

✅ **Document broken down and saved**

📝 **Title:** [Note Title]
📂 **Location:** research/image-breaker-notes/2026-02-10-note-title.md
🔗 **Obsidian:** ImageBreaker/2026-02-10-note-title.md
🏷️  **Tags:** tag1, tag2, tag3

**Sections created:**
- Overview
- Key Points  
- [Main sections listed]
- Reference

The note is now in your Obsidian vault for tagging and cross-referencing.

Integration with Other Skills

Obsidian Sync: Automatically called after note creation Paper Fetcher: If user provides DOI, use paper-fetcher first, then break down the PDF Research Automation: Can batch-process multiple documents from research runs

平台分布

OpenClaw

79.13%
按下载量换算2,095

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

可写文件

该 Skill 可能写入或修改本地文件,使用前需要确认目标目录和修改范围。

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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