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Agent Skill · 图像处理

xhs-images(xhs 图片)

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。

xhs-images 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 1,419。

总安装 324周安装 13GitHub Stars 34下载 105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:xhs-images(xhs 图片)
来源仓库:https://github.com/manwithshit/xhs-images
仓库路径:skills/xhs-images
安装命令:
npx skills add https://github.com/manwithshit/xhs-images --skill xhs-images
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/manwithshit/xhs-images --skill xhs-images

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。

用于辅助图像生成、图片编辑和视觉素材处理。xhs-images 属于图像处理类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。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、版权来源和模型限制。涉及人物、品牌或公开展示素材时应核对授权和合规边界。

安装前建议确认权限范围和维护状态,以及是否会触发文件读写或网络请求。

来源仓库内路径:skills/xhs-images

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/manwithshit/xhs-images --skill xhs-images;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

xhs-images 怎么安装?

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

xhs-images 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。

xhs-images 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。

xhs-images 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。

xhs-images 用的人多吗?

公开数据是累计安装 324 次,近一周安装 13 次,下载 105 次,GitHub 34 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。

xhs-images 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
xhs-images

xhs 图片 · 本页

32434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

Xiaohongshu Infographic Series Generator

Break down complex content into eye-catching infographic series for Xiaohongshu.

Usage

# Auto-select style and layout based on content
/xhs-images posts/ai-future/article.md

# Specify style
/xhs-images posts/ai-future/article.md --style notion

# Specify layout
/xhs-images posts/ai-future/article.md --layout dense

# Combine style and layout
/xhs-images posts/ai-future/article.md --style tech --layout list

# Direct content input
/xhs-images
[paste content]

Options

OptionDescription
--style <name>Visual style (see Style Gallery below)
--layout <name>Information layout (see Layout Gallery below)

Two Dimensions

DimensionControlsOptions
StyleVisual aesthetics: colors, lines, decorationscute, fresh, tech, warm, bold, minimal, retro, pop, notion, productivity, insight
LayoutInformation structure: density, arrangementsparse, balanced, dense, list, comparison, flow

Style × Layout can be freely combined. Example: --style notion --layout dense creates an intellectual-looking knowledge card with high information density.

Style Gallery (Quick Reference)

StyleDescriptionBest For
cuteSweet, adorable, girly - classic XHS aestheticLifestyle, beauty, fashion
freshClean, refreshing, naturalHealth, wellness, self-care
techModern, smart, digitalTech tutorials, AI content
warmCozy, friendly, approachablePersonal stories, life lessons
boldHigh impact, attention-grabbingImportant tips, warnings
minimalUltra-clean, sophisticatedProfessional content
retroVintage, nostalgic, trendyThrowback, classic tips
popVibrant, energetic, eye-catchingFun facts, announcements
notionMinimalist hand-drawn line artKnowledge sharing, SaaS
productivityStructured, light mode, clean UIHow-to tutorials, tools
insightHigh clarity, dark mode, premiumMental models, deep thoughts

For detailed style specs (colors, elements, typography): See references/styles.md

Layout Gallery (Quick Reference)

LayoutDensityBest For
sparse1-2 points, 60-70% whitespaceCovers, quotes, impactful statements
balanced3-4 points, 40-50% whitespaceRegular content, tutorials
dense5-8 points, 20-30% whitespaceSummary cards, cheat sheets
list4-7 items, 30-40% whitespaceTop N lists, checklists
comparison2×2-4 points, 30-40% whitespaceBefore/After, pros/cons
flow3-6 steps, 30-40% whitespaceProcesses, timelines

For detailed layout specs and Style×Layout matrix: See references/layouts.md

Auto Selection Logic

Auto Style Selection

Content SignalsSelected Style
Beauty, fashion, cute, girl, pinkcute
Health, nature, clean, freshfresh
Tech, AI, code, digital, app, tooltech
Life, story, emotion, feelingwarm
Warning, important, must, criticalbold
Professional, business, elegantminimal
Classic, vintage, old, traditionalretro
Fun, exciting, wow, amazingpop
Knowledge, concept, productivity, SaaSnotion
How-to, tutorial, tool recommendationproductivity
Mental model, deep thought, insightinsight

Auto Layout Selection

Content SignalsSelected Layout
Single quote, one key point, coversparse
3-4 points, explanation, tutorialbalanced
5+ points, summary, cheat sheetdense
Numbered items, top N, checklistlist
vs, compare, before/after, pros/conscomparison
Process, flow, timeline, ordered stepsflow

Layout by Position

PositionRecommended Layout
Coversparse
Contentbalanced / dense / list (content-appropriate)
Endingsparse or balanced

File Management

With Article Path

Save to xhs-images/ subdirectory in the same folder as the article:

posts/ai-future/
├── article.md
└── xhs-images/
    ├── outline.md
    ├── prompts/
    │   ├── 01-cover.md
    │   └── ...
    ├── 01-cover.png
    └── 02-ending.png

Without Article Path

Save to xhs-outputs/YYYY-MM-DD/[topic-slug]/

Workflow

Step 1: Analyze Content & Select Style/Layout

  1. Read content
  2. If --style specified, use that style; otherwise auto-select
  3. If --layout specified, use that layout; otherwise auto-select per image
  4. Determine image count:

- Simple topic: 2-3 images - Medium complexity: 4-6 images - Deep dive: 7-10 images

Step 2: Generate Outline

Plan for each image with style and layout specifications. Save as outline.md:

# Xiaohongshu Infographic Series Outline

**Topic**: [topic]
**Style**: [selected style]
**Default Layout**: [selected layout or "varies"]
**Image Count**: N
**Generated**: YYYY-MM-DD HH:mm

---

## Image 1 of N

**Position**: Cover
**Layout**: sparse
**Core Message**: [one-liner]
**Filename**: 01-cover.png

**Text Content**:
- Title: xxx
- Subtitle: xxx

**Visual Concept**: [style + layout appropriate description]

---
...

Step 3: Generate Images One by One

For each image:

  1. Read style details from references/styles.md (load target style section only)
  2. Read layout details from references/layouts.md (load target layout section only)
  3. Create prompt file in prompts/ directory
  4. Generate using:
/gemini-web --promptfiles [SKILL_ROOT]/prompts/system.md [TARGET_DIR]/prompts/01-cover.md --image [TARGET_DIR]/01-cover.png

Prompt Format:

Infographic theme: [topic]
Style: [style name]
Layout: [layout name]
Position: [cover/content/ending]

Visual composition:
- Main visual: [style-appropriate description]
- Arrangement: [layout-specific structure]
- Decorative elements: [style-specific decorations]

Color scheme:
- Primary: [from style spec]
- Background: [from style spec]
- Accent: [from style spec]

Text content:
- Title: 「xxx」(large, prominent)
- Key points: [based on layout density]

Layout instructions: [from layout spec]
Style notes: [from style spec]

Step 4: Completion Report

Xiaohongshu Infographic Series Complete!

Topic: [topic]
Style: [style name]
Layout: [layout name or "varies"]
Location: [directory path]
Images: N total

- 01-cover.png ✓ Cover (sparse)
- 02-content-1.png ✓ Content (balanced)
- 03-ending.png ✓ Ending (sparse)

Outline: outline.md

Content Breakdown Principles

  1. Cover (Image 1): Strong visual impact, core title, attention hook → sparse layout
  2. Content (Middle): Core points per image, density varies by content
  3. Ending (Last): Summary / call-to-action / memorable quote → sparse or balanced

Notes

  • Image generation typically takes 10-30 seconds per image
  • Auto-retry once on generation failure
  • Use cartoon alternatives for sensitive public figures
  • Output language matches input content language
  • Maintain selected style consistency across all images in series

平台分布

Codex

36.39%
按下载量换算38

Claude

30.6%
按下载量换算32

Cursor

20%
按下载量换算21

Gemini CLI

10.04%
按下载量换算11

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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