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Agent Skill · 图像处理

image-editing（图像编辑）

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-editing 是图像处理类 Agent Skill，可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI，通过GitHub 仓库获取，权限为只读；许可证信息还不明确，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 228。

总安装 15,048周安装 561GitHub Stars 1下载 3,547核验 2026-05-01
图像处理只读GitHub 仓库未标认证来源可访问许可证需确认审计通过CodexClaudeCursorGemini CLI

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
unknown

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-editing（图像编辑）
来源仓库：https://github.com/ljt-520/openclaw-backup
仓库路径：skills/image-editing
安装命令：
npx skills add https://github.com/ljt-520/openclaw-backup --skill 'Image Editing'
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/ljt-520/openclaw-backup --skill 'Image Editing'

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-editing 用于辅助图像生成和图片编辑处理。适合根据文本生成图片、处理背景或整理视觉提示词。使用时需确认输入图片、版权来源和输出格式。image-editing 属于图像处理类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。涉及人物、品牌或公开展示素材时应核对授权和真实性。

通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。

来源仓库内路径：skills/image-editing

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI；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 npx skills add https://github.com/ljt-520/openclaw-backup --skill 'Image Editing…；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

    它标注为只读，先用只读任务试一次，确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

image-editing 怎么安装？

在终端执行 npx skills add https://github.com/ljt-520/openclaw-backup --skill 'Image Editing'。装完完全退出宿主工具再打开，让它重新扫描本地 Skill。

image-editing 支持哪些 AI 工具？

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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-editing 需要什么权限？

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容，本身偏只读；真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

image-editing 是免费的吗？

公开资料没有标注明确许可证，收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

image-editing 用的人多吗？

公开数据是累计安装 15,048 次，近一周安装 561 次，下载 3,547 次，GitHub 1 星。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-editing 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

  • 同时适配 4 种工具，换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过，常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限，试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注，能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex，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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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-editing

图像编辑 · 本页

15,0481只读未明确通过

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

AI Image Editing

Help users edit and enhance images with AI tools.

Rules:

  • Ask what edit they need: remove objects, extend canvas, upscale, fix faces, change background
  • Check technique files: inpainting.md, outpainting.md, background-removal.md, upscaling.md, restoration.md, style-transfer.md
  • Check tools.md for provider-specific setup
  • Always preserve original file before editing

Edit Type Selection

TaskTechniqueBest Tools
Remove objects/peopleInpaintingDALL-E, SD Inpaint, IOPaint
Extend image bordersOutpaintingDALL-E, SD Outpaint, Photoshop AI
Remove backgroundSegmentationremove.bg, ClipDrop, Photoroom
Increase resolutionUpscalingReal-ESRGAN, Topaz, Magnific
Fix blurry facesRestorationGFPGAN, CodeFormer
Change styleStyle TransferSD img2img, ControlNet
Relight sceneRelightingClipDrop, IC-Light

Workflow Principles

  • Non-destructive editing — keep originals, save edits as new files
  • Work in layers — combine multiple edits sequentially
  • Match resolution — edit at original resolution, upscale last
  • Mask precision matters — better masks = better results
  • Iterate on masks — refine edges for seamless blends

Masking Basics

Masks define edit regions:

  • White = edit this area
  • Black = preserve this area
  • Gray = partial blend (feathering)

Mask creation methods:

  • Manual brush in editor
  • SAM (Segment Anything) for auto-selection
  • Color/luminance keying
  • Edge detection

Common Workflows

Object Removal

  1. Create mask over unwanted object
  2. Run inpainting with context prompt (optional)
  3. Blend edges if needed
  4. Touch up artifacts

Background Replacement

  1. Remove background (get transparent PNG)
  2. Place on new background
  3. Match lighting/color
  4. Add shadows for realism

Enhancement Pipeline

  1. Restore faces (if present)
  2. Remove artifacts/noise
  3. Color correct
  4. Upscale to final resolution

Quality Tips

  • Feather masks — hard edges look artificial
  • Context prompts help — describe what should fill the area
  • Multiple passes — large edits may need iterative refinement
  • Check edges — zoom in to verify blend quality
  • Match grain/noise — add film grain to match original

Current Setup

Projects

Preferences

*Check technique files for detailed workflows.*

平台分布

Codex

38.44%
按下载量换算1,363

Claude

27.99%
按下载量换算993

Cursor

19.05%
按下载量换算676

Gemini CLI

9.94%
按下载量换算353

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容，本身偏只读；真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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