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Agent Skill · 图像处理

minimax-understand-image(极小极大理解图像)

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。

minimax-understand-image 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 22。

总安装 203,841周安装 8,246GitHub Stars 6下载 63,989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
1.0.3

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:minimax-understand-image(极小极大理解图像)
来源仓库:https://github.com/thincher/minimax-understand-image
安装命令:
openclaw skills install minimax-understand-image
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 minimax-understand-image

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。

使用 MiniMax MCP 进行图像理解和分析。触发条件:(1) 用户要求分析图片、理解图像、描述图片内容 (2) 需要识别图片中的物体、文字、场景 (3) 使用 MiniMax 的理解图像功能

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 minimax-understand-image;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

minimax-understand-image 怎么安装?

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

minimax-understand-image 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。

minimax-understand-image 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。

minimax-understand-image 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。

minimax-understand-image 用的人多吗?

公开数据是累计安装 203,841 次,近一周安装 8,246 次,下载 63,989 次,GitHub 6 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。

minimax-understand-image 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

  • 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

  • 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

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
minimax-understand-image

极小极大理解图像 · 本页

203,8416接触敏感数据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
minimax-understand-image
description
使用 MiniMax MCP 进行图像理解和分析。触发条件:(1) 用户要求分析图片、理解图像、描述图片内容 (2) 需要识别图片中的物体、文字、场景 (3) 使用 MiniMax 的 understand_image 功能

minimax-understand-image

使用 MiniMax MCP 服务器进行图像理解和分析。

执行流程(首次需要安装,后续直接步骤4调用)

步骤 1: 检查并安装依赖

1.1 检查 uvx 是否可用
which uvx

如果不存在,安装 uv:

方法 1: 使用官方安装脚本(推荐)

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

方法 2: 使用国内镜像加速(如果官方脚本下载失败)

临时使用清华镜像源安装:

export UV_INDEX_URL="https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

或者临时使用阿里云镜像源:

export UV_INDEX_URL="https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/"
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
1.2 检查 MCP 服务器是否已安装
uvx minimax-coding-plan-mcp --help

执行命令判断是否MCP服务器已安装, 如果安装了跳到步骤 2。

1.3 安装 MCP 服务器(如果未安装)

方法 1: 使用默认源安装

uvx install minimax-coding-plan-mcp

方法 2: 使用国内镜像加速(如果默认源下载失败)

临时使用清华镜像源:

export UV_INDEX_URL="https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
uvx install minimax-coding-plan-mcp

或者临时使用阿里云镜像源:

export UV_INDEX_URL="https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/"
uvx install minimax-coding-plan-mcp

步骤 2: 检查 API Key 配置

cat ~/.openclaw/config/minimax.json 2>/dev/null | python3 -c "import json,sys; d=json.load(sys.stdin); print(d.get('api_key', ''))"

如果返回非空的 API Key,跳到步骤 4。

步骤 3: 配置 API Key(如果未配置)

3.1 尝试从 ~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json 中的配置文件中获取

根据返回的判断:

  • 名称包含 "minimax" 或 "MiniMax"

找到匹配的 Key 后,询问用户确认是否使用。

3.2 如果没有找到 Key,向用户索要

直接询问用户提供 MiniMax API Key。 如果未购买MiniMax,购买地址为: https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan?code=GjuAjhGKqQ&source=link

3.3 保存 API Key
mkdir -p ~/.openclaw/config
cat > ~/.openclaw/config/minimax.json << EOF
{
  "api_key": "API密钥",
  "output_path": "~/.openclaw/workspace/minimax-output"
}
EOF

步骤 4: 使用 MCP 处理图像

4.1 准备图片

将图片放到可访问路径,例如:

  • ~/.openclaw/workspace/images/图片名.jpg
  • 或者使用 URL
4.2 调用 understand_image

使用脚本调用 MCP 服务:

python3 {curDir}/scripts/understand_image.py <图片路径或URL> "<对图片的提问>"

示例:

# 描述图片内容
python3 {curDir}/scripts/understand_image.py ~/image.jpg "详细描述这张图片的内容"

# 使用 URL
python3 {curDir}/scripts/understand_image.py "https://example.com/image.jpg "这张图片展示了什么?"
4.3 API 参数说明
参数说明类型
image图片路径或 URLstring (必填)
prompt对图片的提问string (必填)

脚本说明

脚本位置:{curDir}/scripts/understand_image.py

功能:

  • 优先从环境变量 MINIMAX_API_KEY 读取 API Key,如果没有则从 ~/.openclaw/config/minimax.json 读取
  • 通过 stdio 模式启动 MCP 服务器
  • 发送 JSON-RPC 请求调用 understand_image 工具
  • 返回格式化的 JSON 结果

错误处理:

  • API Key 未配置时提示错误
  • uvx 未安装时提示安装命令
  • MCP 服务器错误时显示 stderr 输出

平台分布

OpenClaw

77.97%
按下载量换算49,892

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

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。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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