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Agent Skill · 图像处理

image-embedding（图像嵌入）

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-embedding 是图像处理类 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，第三方扫描有提醒项，按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 681。

总安装 3,329周安装 143GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,167核验 2026-05-01
图像处理权限未标注ClawHub未标认证来源可访问许可证明确审计提醒OpenClaw

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-embedding（图像嵌入）
来源仓库：https://github.com/kumamon2019s/image-embedding
安装命令：
openclaw skills install image-embedding
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-embedding

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。

图片向量嵌入技能，支持将病害图片转换为特征向量，用于后续的图片检索和相似度匹配。适用于病害知识库的图片特征提取、向量入库等场景。

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-embedding；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

image-embedding 怎么安装？

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

image-embedding 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-embedding 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。

image-embedding 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-embedding 用的人多吗？

公开数据是累计安装 3,329 次，近一周安装 143 次，下载 1,167 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-embedding 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

  • 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。
  • 需要处理图像处理类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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
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4,365,552382调用外部服务未明确有提醒
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525,99926需要联网MIT-0通过
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474,24016,779只读MIT有提醒
baoyu-image-gen

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

图像嵌入 · 本页

3,329—权限未标注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
image-embedding
description
图片向量嵌入技能，支持将病害图片转换为特征向量，用于后续的图片检索和相似度匹配。适用于病害知识库的图片特征提取、向量入库等场景。

图片向量嵌入技能

核心功能

  1. 支持JPG/PNG/WebP等常见病害图片格式的特征提取
  2. 输出1024维归一化特征向量，适配病害检索场景精度要求
  3. 支持批量处理图片，单批最大支持100张
  4. 内置预训练病害特征提取模型，无需额外微调即可使用

依赖安装

pip install torch>=2.0 torchvision>=0.15 transformers>=4.30 pillow>=10.0

使用方式

单张图片提取

from scripts.embedding import ImageEmbedding
embeder = ImageEmbedding()
feature_vector = embeder.extract("./test_disease.jpg")

批量提取

vectors = embeder.batch_extract(["./img1.jpg", "./img2.jpg"])

输出格式

返回归一化后的numpy数组，shape为(1024,)

平台分布

OpenClaw

82.45%
按下载量换算962

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

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。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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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。

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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。