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Agent Skill · 效率

openclaw-11-in-1-visual-automation-suite(OpenClaw 11 IN 1 visual 自动化 suite)

用于辅助界面设计、视觉规范、排版、配色、布局和交互体验优化。它适合让 Agent 根据产品场景整理页面结构、生成 UI 方案、检查视觉一致性或改进组件层级。使用时需要结合现有品牌、设计系统和用户任务,不应只堆装饰元素;涉及真实页面改动时,应通过截图或浏览器预览检查文本溢出、对齐和响应式表现。

openclaw-11-in-1-visual-automation-suite 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 4,452。

总安装 13,324周安装 539GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,183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
1.0.1

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:openclaw-11-in-1-visual-automation-suite(OpenClaw 11 IN 1 visual 自动化 suite)
来源仓库:https://github.com/joriemancgemanne/openclaw-11-in-1-visual-automation-suite
安装命令:
openclaw skills install openclaw-11-in-1-visual-automation-suite
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 openclaw-11-in-1-visual-automation-suite

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

仅适用于 Windows 的专业视觉自动化工具包,包含 11 个模块,用于屏幕截图、OCR、模板匹配、点击、输入、环境设置和循环任务。

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 openclaw-11-in-1-visual-automation-suite;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

openclaw-11-in-1-visual-automation-suite 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install openclaw-11-in-1-visual-automation-suite。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

openclaw-11-in-1-visual-automation-suite 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。

openclaw-11-in-1-visual-automation-suite 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

openclaw-11-in-1-visual-automation-suite 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。

openclaw-11-in-1-visual-automation-suite 用的人多吗?

公开数据是累计安装 13,324 次,近一周安装 539 次,下载 4,183 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。

openclaw-11-in-1-visual-automation-suite 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

  • 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。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
openclaw-11-in-1-visual-automation-suite

OpenClaw 11 IN 1 visual 自动化 suite · 本页

13,324—权限未标注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

通用电脑视觉自动化 Skill 体系

这是一个完整的 基于图像识别+OCR 的电脑自动化技能框架,包含多个可独立调用的最小执行单元,也可以自由组合成复杂的自动化任务。本技能包是合集,可以根据需求拆分使用单个单元。

目录结构

computer_skill/
├─ templates/ # 永久模板库(不删除)
│  ├─ desktop/ # 桌面图标模板
│  ├─ taskbar/ # 任务栏图标模板
│  ├─ system/ # 系统通用按钮模板
│  └─ wechat/ # 微信示例模板(以后可新增其他软件)
└─ temp/ # 临时截图(用完立即删除)

核心特性

  • 🎯 原子化设计:所有功能拆分为最小可执行单元,按需组合
  • 🔍 双重定位:OCR文字识别优先,模板匹配兜底,兼顾准确性和灵活性
  • 🖱️ 全功能支持:截图、识别、定位、点击、输入全流程支持
  • ♻️ 支持循环监控:可以设置自动循环,实现持续监控和重复任务
  • 📝 简单易扩展:用 call 单元名 参数 格式即可编写新技能

所有最小可执行单元清单

单元名称固定调用名功能单独调用方式
初始化环境init_env创建目录结构、清空 temp、检查模板目录call init_env
全屏截图screenshot_full截取整个屏幕保存为 temp/screen.pngcall screenshot_full
检查截图有效性check_screenshot_valid检查是否黑屏/冻结,无效则唤醒界面call check_screenshot_valid
唤醒界面wake_window解决后台不渲染、截图黑屏问题call wake_window
OCR识别ocr_recognize识别屏幕所有文字与对应坐标call ocr_recognize
模板匹配template_match用模板图匹配定位图标/按钮call template_match 分类 模板名称
统一定位locate_targetOCR优先,找不到再用模板匹配,返回目标坐标call locate_target 目标文字 或 分类+模板名
鼠标点击mouse_click移动到指定坐标执行点击call mouse_click X Y [点击类型,默认单击]
键盘输入keyboard_input定位输入框后输入文字call keyboard_input 目标坐标/描述 输入内容
清理临时文件clean_temp删除临时截图,释放空间call clean_temp
循环重启loop_restart等待2秒后回到截图重新开始call loop_restart

使用方法

单独调用单元

格式:

call [单元调用名] [参数...]

示例:

  • 初始化环境:call init_env
  • 模板匹配微信图标:call template_match desktop wechat
  • 点击坐标(100,200)双击:call mouse_click 100 200 双击

组合成新任务

按执行顺序,每行写一个调用指令,即可组合成自定义新任务:

格式示例(打开微信):

# 任务名称:打开微信
call init_env
call screenshot_full
call check_screenshot_valid
call locate_target 微信 desktop wechat
call mouse_click {{定位结果X}} {{定位结果Y}} 双击
call clean_temp

组合步骤:

  1. 先写任务名称和说明(方便后续识别)
  2. 按执行顺序,每行一条 call 单元名 参数 指令
  3. 坐标可以用变量 {{定位结果X}} {{定位结果Y}} 承接上一个单元的输出
  4. 需要循环的话,最后加 call loop_restart
  5. 保存自定义技能后,后续直接 call 技能名称 调用

完整主流程调用示例

# 通用主流程:vision_auto_main
call init_env
call screenshot_full
call check_screenshot_valid
call ocr_recognize
# 如果需要模板匹配,加这行:call template_match 分类 名称
call locate_target 目标文字
call mouse_click {{X}} {{Y}}
# 如果需要输入文字,替换上面一行为:call keyboard_input {{X}} {{Y}} 输入内容
call clean_temp
# 需要循环就加:call loop_restart

完整主流程说明 (vision_auto_main)

执行顺序(从上到下依次执行):

  1. init_env → 初始化环境(创建目录+清空temp+检查模板目录)
  2. screenshot_full → 截取全屏保存为temp/screen.png
  3. check_screenshot_valid → 检查截图是否有效

├─ 有效 → 继续下一步 └─ 无效 → 调用 wake_window 后回到 step 2 重试

  1. ocr_recognize → OCR识别屏幕所有文字与坐标
  2. template_match → 如果需要,进行模板图匹配定位
  3. locate_target → 统一定位目标(OCR优先,模板补充)
  4. 分支执行:

├─ 需要鼠标点击 → mouse_click → 点击目标坐标 └─ 需要文字输入 → keyboard_input → 输入目标文字

  1. clean_temp → 删除临时截图,不保留任何临时文件
  2. loop_restart(可选) → 如果需要循环监控/重复任务,执行循环重启

└─ 不需要循环 → 流程结束

运行规则

  1. temp目录:只允许存在一张截图,每次运行前必须清空temp目录
  2. templates目录:目录内的图片永久保存,不删除

依赖

  • Python 3.x
  • OpenCV (模板匹配)
  • pytesseract / 其他OCR引擎
  • pyautogui (鼠标键盘控制)
  • PIL (图像处理)

平台分布

OpenClaw

93.06%
按下载量换算3,893

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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