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Agent Skill · 研究检索

lovstudio%3afind-logo(lovstudio%3a 查找徽标)

lovstudio%3afind-logo 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

lovstudio%3afind-logo 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 51,212。

总安装 588周安装 25GitHub Stars 45下载 206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
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:lovstudio%3afind-logo(lovstudio%3a 查找徽标)
来源仓库:https://github.com/lovstudio/skills
仓库路径:skills/lovstudio%3Afind-logo
安装命令:
npx skills add https://github.com/lovstudio/skills --skill lovstudio:find-logo
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/lovstudio/skills --skill lovstudio:find-logo

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

lovstudio%3afind-logo 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词或任务场景快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用该技能。

安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网、命令执行或文件读写操作。建议结合原始 README 和仓库内容进一步核验具体功能和用法边界。

来源仓库内路径:skills/lovstudio%3Afind-logo

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/lovstudio/skills --skill lovstudio:find-logo;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

lovstudio%3afind-logo 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/lovstudio/skills --skill lovstudio:find-logo。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

lovstudio%3afind-logo 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。

lovstudio%3afind-logo 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。

lovstudio%3afind-logo 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。

lovstudio%3afind-logo 用的人多吗?

公开数据是累计安装 588 次,近一周安装 25 次,下载 206 次,GitHub 45 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。

lovstudio%3afind-logo 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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。

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。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
lovstudio%3afind-logo

lovstudio%3a 查找徽标 · 本页

58845接触敏感数据未明确未收录

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

find-logo — collect brand logos, prefer wide + transparent

Takes a brand name or URL, probes Clearbit + the site's own og:image / <link rel=icon> / favicon, scores each candidate, and archives the best one plus a couple of alternates into ~/.lovstudio/logo-collection/<slug>/.

When to Use

  • User asks to collect one or more brand logos for a slide/poster/site lineup
  • User names companies to drop into a partners/press strip
  • User gives a URL and wants its logo pulled down cleanly

Workflow (MANDATORY)

Step 1: Identify each brand

Accept any mix of names and URLs. If the user gave only a name with no obvious domain, ask — don't silently guess .com (script will guess, but for non-US or ambiguous brands that fails).

Use AskUserQuestion when:

  • Brand name is ambiguous (e.g. "Apple" = fruit vs. Inc.)
  • No URL and the domain isn't guessable (xAI → x.ai, not xai.com)
  • User gave a list without URLs

Step 2: Fetch — one brand per invocation

python3 ~/.claude/skills/lovstudio-find-logo/scripts/find_logo.py \
  --name "Anthropic" --url https://anthropic.com --json

For a batch, loop; the script is idempotent per <slug>/ (re-runs overwrite).

Step 3: Inspect score; fall back to WebSearch if needed

  • Exit code 0 → logo archived. The printed score is your quality signal:

- ≥ 60 — solid: SVG or transparent PNG with wide/square aspect - 20–60 — usable: probably a favicon or small PNG - < 20 — weak: only ICO or tiny stub found

  • Exit code 2 / status: "no-candidates" → script found nothing. Do NOT give up. Use WebSearch for "<brand> logo svg site:*.com" or the brand's press-kit page, then re-invoke with --url <direct-image-url> is not supported — if you have a direct image URL, curl -o it into ~/.lovstudio/logo-collection/<slug>/logo.<ext> and hand-write meta.json using the existing layout as a template.

Step 4: Report

Report back with the archive path and the primary's aspect + format. If the score is weak, tell the user and offer to retry with a specific press-kit URL or Wikipedia SVG.

CLI Reference

ArgumentDefaultDescription
--name—Brand/product name. Used for slug + meta.
--url—Official URL or bare domain. Overrides the name-based domain guess.
--slugslugified nameOverride the directory slug under the archive root.
--out~/.lovstudio/logo-collectionArchive root.
--keep-alts2How many runner-up candidates to keep as alt-N.<ext>.
--jsonoffEmit a JSON result to stdout (use this when chaining).

At least one of --name or --url is required.

Archive Layout

~/.lovstudio/logo-collection/
├── anthropic/
│   ├── logo.png            # primary (highest score)
│   ├── alt-1.png           # runner-ups
│   ├── alt-2.png
│   └── meta.json           # sources, scores, dimensions, fetched_at
├── vercel/
│   ├── logo.png            # 1200x628 transparent banner
│   └── ...
└── stripe/
    ├── logo.svg
    └── ...

Scoring Heuristic (why a candidate wins)

  • Format: SVG (+40) > PNG (+20) > WebP (+10) > JPG (-10) > ICO (-20)
  • Transparency: +30 if alpha channel present (SVG always counts)
  • Aspect ratio: +25 for wide (≥2:1), +10 for landscape (≥1.3:1), -5 for square, -15 for tall/portrait
  • Short edge: +15 if ≥128px, +5 if ≥64px, -20 if <32px
  • Size sanity: -30 if payload <400 bytes (almost certainly a stub)

This matches the "prefer 长条形 + rgba" preference — wide transparent logos come out on top, square favicons land as alternates.

Dependencies

Stdlib only (urllib, html.parser, argparse). No pip install required.

Known Limits

  • The name → domain guess is a crude lowercase-strip + .com suffix. For anything not on .com, pass --url explicitly.
  • No Clearbit API key is used — we hit the unauthenticated endpoint, which covers most major brands but not all.
  • WebSearch fallback is Claude's responsibility, not the script's.

平台分布

Codex

33.9%
按下载量换算70

Claude

30.94%
按下载量换算64

Cursor

19.03%
按下载量换算39

Gemini CLI

9.37%
按下载量换算19

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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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