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Agent Skill · 图像处理

kuma-image-search(隈研吾图像搜索)

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。

kuma-image-search 是图像处理类 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,第三方扫描已通过,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 708。

总安装 3,158周安装 129GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,011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:kuma-image-search(隈研吾图像搜索)
来源仓库:https://github.com/kumamon2019s/kuma-image-search
安装命令:
openclaw skills install kuma-image-search
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 kuma-image-search

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。

基于Google Lens的视觉图像搜索引擎,识别物体、地标、动植物与艺术品。适合从图片中提取实体信息、比对相似产品或验证视觉内容真实性。支持上传本地文件或URL链接进行反向搜索。kuma-image-search 属于图像处理类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。需注意版权归属,商用场景应确认图像授权范围。

搜索结果仅供参考,重要决策建议交叉验证多个来源。

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 kuma-image-search;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

kuma-image-search 怎么安装?

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

kuma-image-search 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。

kuma-image-search 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。

kuma-image-search 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。

kuma-image-search 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,158 次,近一周安装 129 次,下载 1,011 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。

kuma-image-search 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

  • 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

  • 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。

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

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

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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
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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
kuma-image-search

隈研吾图像搜索 · 本页

3,158—接触敏感数据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-search
description
>
metadata
{"openclaw": {"requires": {"env": ["SERPAPI_KEY"]}, "primaryEnv": "SERPAPI_KEY", "emoji": "🔍"}}

Image Search (Google Lens)

Identify anything from an image using Google Lens via SerpAPI.

Setup

Requires SERPAPI_KEY environment variable. Get a key at https://serpapi.com/ (100 free searches/month).

No pip dependencies needed — uses only Python stdlib (urllib, json, base64).

Usage

From CLI / Agent (exec tool)

# Search by image URL
python3 {baseDir}/scripts/lens_search.py "https://example.com/photo.jpg"

# Search by local file (auto-uploads to get a URL)
python3 {baseDir}/scripts/lens_search.py /path/to/image.png

# Refine with text query (e.g., find red version of a product)
python3 {baseDir}/scripts/lens_search.py "https://example.com/bag.jpg" --query "red"

# Product search (returns prices)
python3 {baseDir}/scripts/lens_search.py "https://example.com/sneakers.jpg" --type products

# Find exact matches (where this image appears online)
python3 {baseDir}/scripts/lens_search.py "https://example.com/photo.jpg" --type exact_matches

# Raw JSON output for programmatic use
python3 {baseDir}/scripts/lens_search.py "https://example.com/photo.jpg" --json

# Localized results (e.g., Japanese products with ¥ prices)
python3 {baseDir}/scripts/lens_search.py "https://example.com/laptop.jpg" --type products --country jp

Search Types

TypeUse CaseReturns
all (default)General identificationEntity name + visual matches + text
visual_matchesFind similar imagesVisually similar results with sources
exact_matchesFind image originPages containing this exact image
productsShopping / price lookupProducts with prices and buy links
about_this_imageImage provenanceMetadata about the image's origin

Output Format

The script outputs structured markdown:

## Identified Entity
- **Danny DeVito** — [link](https://...)

## Visual Matches (top 5)
- **Danny DeVito — Wikipedia** (Wikipedia) ✅ exact match
  https://en.wikipedia.org/wiki/Danny_DeVito
- ...

Use --json for raw SerpAPI response when you need thumbnails, image dimensions, or other metadata.

Agent Decision Guide

When a user sends an image:

  1. Already identified by vision model? If the main model confidently recognizes the entity, skip reverse search.
  2. Uncertain identification? Run lens_search.py to verify. Compare model's guess with Lens results.
  3. Need details beyond identification? First identify with Lens, then web_search for deeper info.
  4. Shopping intent? Use --type products to get prices and buy links directly.
  5. Local file from user? The script handles local files by auto-uploading to get a searchable URL.

Combining with Other Tools

Typical multi-tool workflow:

1. User sends image → "What building is this?"
2. reverse_image_search → identifies "Cologne Cathedral"
3. web_search("Cologne Cathedral history architecture") → detailed info
4. Compose answer combining visual match + web knowledge

Limitations

  • SerpAPI free tier: 100 searches/month. Paid plans from $50/month.
  • Local file upload uses freeimage.host (free) or imgbb (needs IMGBB_API_KEY).
  • Google Lens results vary by region; use --country for localized results.
  • Some niche/long-tail entities may not return useful visual matches.

平台分布

OpenClaw

90.91%
按下载量换算919

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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