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Agent Skill · AI 工具

photo-color(照片颜色)

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。

photo-color 是AI 工具类 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;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 1,990。

总安装 372周安装 16GitHub Stars 公开资料未说明下载 131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

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:photo-color(照片颜色)
来源仓库:https://github.com/ppx123-web/claude-config
仓库路径:skills/photo-color
安装命令:
npx skills add https://github.com/ppx123-web/claude-config --skill photo-color
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/ppx123-web/claude-config --skill photo-color

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理和图像模型工作流。适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景或整理视觉提示词。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、品牌或公开展示素材时,应核对授权、真实性和内容合规边界。

photo-color 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/photo-color

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/ppx123-web/claude-config --skill photo-color;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

photo-color 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/ppx123-web/claude-config --skill photo-color。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

photo-color 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。

photo-color 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。

photo-color 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。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。

photo-color 用的人多吗?

公开数据是累计安装 372 次,近一周安装 16 次,下载 131 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。

photo-color 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
photo-color

照片颜色 · 本页

372—接触敏感数据MIT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

Photo Color

When to Use

Use this skill when the user asks to:

  • Adjust brightness (e.g., "make it brighter", "darken the photo")
  • Change contrast (e.g., "increase contrast", "make it more dramatic")
  • Modify saturation (e.g., "make colors more vibrant", "desaturate")
  • Apply a specific style (e.g., "cinematic look", "natural enhancement")
  • Fix photo issues (e.g., "fix washed out colors", "add warmth")

Instructions

This skill uses GPT-5 text API to interpret natural language and calculate color adjustments. Always:

  1. Validate input - Ensure photo exists and is JPG/PNG format
  2. Analyze photo - Calculate current brightness, contrast, saturation scores
  3. Call GPT-5 - Get enhancement suggestions based on user's prompt and photo analysis
  4. Select best match - Choose suggestion that best matches prompt keywords (vivid/natural/dramatic)
  5. Apply enhancements - Adjust colors and save to new file (never overwrite original)
  6. Report results - Show multipliers applied and GPT-5's reasoning

Usage

from photo_color import main

result = main(
    photo_path="photo.jpg",
    prompt="Make the colors more vibrant and warm"
)
# Returns: "photo-enhanced.jpg"

Command Line

python photo_color.py <photo_path> "<prompt>" [output_path]

Examples

Vivid colors:

Make the colors much more vibrant and vivid
Increase saturation by 50%
Make colors pop

Natural enhancement:

Apply a subtle natural enhancement
Keep it looking natural and soft

Cinematic/dramatic:

Create a dramatic cinematic look with high contrast
Make it bold and intense

Fix issues:

Fix the washed out appearance
Increase saturation to make colors more realistic
Add warmth to the photo

Specific adjustments:

Brighten and increase contrast
Make it darker and more moody

Output

  • Returns path to enhanced photo
  • Never overwrites original
  • Format: {original_name}-enhanced.{ext}
  • Multipliers in safe range (0.5-2.0)
  • Displays style name and GPT-5's reasoning

Enhancement Styles

GPT-5 suggests these style categories:

  • Vivid: High saturation (1.3-1.5), increased brightness and contrast
  • Natural: Subtle adjustments (1.05-1.2), minimal changes
  • Dramatic: High contrast (1.5-1.8), bold adjustments
  • Custom: Tailored to specific prompt requirements

Error Handling

  • Falls back to safe defaults (×1.2 saturation, ×1.1 brightness, ×1.1 contrast) if GPT-5 unavailable
  • Validates multipliers (0.5-2.0 range)
  • Clear error messages for missing files or invalid formats

Requirements

  • OPENROUTER_API_KEY environment variable must be set
  • Photo must be JPG or PNG format
  • Photo under 50MB recommended

Technical Implementation

See references/implementation.md for:

  • GPT-5 text API integration
  • Photo analysis algorithms
  • Color enhancement styles
  • Prompt matching strategy

Examples

See examples/common-use-cases.md for:

  • Vivid color enhancement
  • Natural subtle adjustment
  • Dramatic cinematic look
  • Fix washed out photos
  • Add warmth
  • Before/after comparisons

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

平台分布

Claude Code

27.5%
按下载量换算36

Antigravity

23.83%
按下载量换算31

Gemini CLI

17.11%
按下载量换算22

windsurf

14.03%
按下载量换算18

trae

8.06%
按下载量换算11

OpenCode

3.34%
按下载量换算4

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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。

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