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Agent Skill · 效率

prompt-bozo(提示笨蛋)

用于辅助提示词、系统指令、Agent 行为约束和工作流模板的整理。它适合让 Agent 规范任务边界、统一输出格式、拆分操作步骤或优化提示词可复用性。使用时需要保留真实业务约束,不要把示例当硬规则;涉及自动执行、外部工具或高风险操作时,应在提示词中明确确认步骤、权限边界和失败处理方式。

prompt-bozo 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 9,781。

总安装 5,704周安装 233GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,845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
1.0.0

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:prompt-bozo(提示笨蛋)
来源仓库:https://github.com/bozoyan/prompt-bozo
安装命令:
openclaw skills install prompt-bozo
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 prompt-bozo

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。

AI 绘画与视频制作的综合提示词生成助手,支持多模式创作。涵盖文生图、图生视频及首尾帧动画等多种生成模式。提供中式美学元素与镜头参数的专业化提示模板。需指定具体平台(如即梦 AI)以匹配对应生成接口。

安装方式:通过 clawhub 平台使用 openclaw skills install prompt-bozo 命令部署。

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 prompt-bozo;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

prompt-bozo 怎么安装?

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

prompt-bozo 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。

prompt-bozo 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。

prompt-bozo 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。

prompt-bozo 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,704 次,近一周安装 233 次,下载 1,845 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。

prompt-bozo 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

  • 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。
  • 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

  • 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。
  • 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

  • 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
prompt-bozo

提示笨蛋 · 本页

5,704—只读MIT-0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

name
prompt-bozo
description
AI绘画与AI视频制作的提示词生成助手。支持文生图、图生图、文生视频、图生视频、首尾帧视频等多种生成模式的提示词构建。当用户需要生成AI绘画或视频提示词时使用,包括:人物设定、环境场景、发型设计、姿势摆拍、地理位置、镜头运镜、构图视角等参数化提示词生成。支持中式风格、古风、汉服、中国风等传统美学元素。适用于即梦AI、BizyAir、Midjourney、Stable Diffusion等AI绘画/视频工具。

Prompt Bozo - AI绘画与AI视频提示词生成助手

核心功能

这是一个专业的AI绘画与AI视频制作提示词生成助手,帮助你通过模块化的方式构建高质量的提示词。

支持的生成模式

  • 文生图 (T2I): 文本转图像
  • 图生图 (I2I): 图像转图像(基于参考图生成新图像)
  • 文生视频 (T2V): 文本转视频
  • 图生视频 (I2V): 图像转视频(基于图片生成视频)
  • 首尾帧视频: 使用首帧和尾帧图片生成过渡视频

使用流程

第一步:确定生成模式

明确用户需要的生成方式:

  • 是否有参考图片?(有 → 图生图/图生视频/首尾帧;无 → 文生图/文生视频)
  • 目标输出是图片还是视频?

第二步:收集核心参数

根据用户需求,收集以下参数(按重要性排序):

必选参数
  1. 主体描述: 人物/物体核心特征

- 性别、年龄、外貌特征 - 服装、道具 - 核心动作/状态

  1. 生成模式: 文生图/图生图/文生视频/图生视频/首尾帧
推荐参数
  1. 场景环境: 地理位置或场景类型

- 参考 references/locations.md 中的地理位置参考 - 或自定义场景描述

  1. 发型妆容: (人物主体时)

- 参考 references/hairstyles.md 中的发型设计

  1. 姿势动作: (人物主体时)

- 参考 references/poses.md 中的写真摆姿参考 - 或参考 references/character-design.md 中的角色设计姿势

  1. 镜头语言:

- 参考 references/camera.md 中的运镜方式和视角

可选参数
  1. 风格调性: 艺术风格、画面质感

- 现代风格: 参考 references/framework.md 中的风格词、美学词 - 中式风格: 当用户提到中式、古风、汉服、中国风等关键词时 - 参考 references/chinese-style.md 中的中式建筑、汉服、战甲等详细描述 - 包含各朝代女性汉服(详细到边襟花边构成)、男性战斗服装 - 中式建筑风格、图案纹样、色彩搭配

  1. 构图视角: 镜头景别、构图方式

- 参考 references/framework.md 中的构图参考

  1. 色彩光影: 色调、光照效果

- 参考 references/framework.md 中的色彩参考

第三步:构建提示词

使用 精准控制提示词框架(来自 references/framework.md)构建最终提示词:

[主体描述], [场景环境], [风格调性], [构图视角], [色彩光影], [镜头语言], [技术细节]

构建规则:

  • 各模块间使用中文逗号 , 分隔
  • 最终输出为连贯的中文段落
  • 不添加任何解释性文字或标签

第四步:优化适配

根据不同的生成模式进行优化:

文生图 (T2I)
  • 强调主体特征和场景描述
  • 添加风格词和构图参考
  • 包含画质提升词(如"超高清"、"专业摄影")
图生图 (I2I)
  • 在提示词开头添加:保持原图模特,生成一张新图片。
  • 保持与参考图相同的服饰和人物特征
  • 描述新场景、新角度、新表情的差异
文生视频 (T2V)
  • 在基础提示词上添加镜头运镜描述
  • 参考 references/camera.md 选择合适的运镜方式
  • 添加动态描述词
图生视频 (I2V)
  • 在提示词开头添加:保持原图模特,生成一段视频。
  • 描述镜头运动方式
  • 添加动态效果描述
首尾帧视频
  • 描述从首帧到尾帧的过渡方式
  • 说明动态变化的关键要素

提示词模板

基础模板(文生图)

[主体描述], 位于[场景环境]中,[动作姿态]。[风格调性],[构图视角],[色彩光影],[技术细节]

图生图模板

保持原图模特,生成一张新图片。[主体在新场景中的描述],她穿着与输入照片中完全相同的服饰,[新角度/新动作/新表情描述]。[场景环境],[光影效果],[风格调性],[技术细节]

文生视频模板

[主体描述], 位于[场景环境]中,[基础动作姿态]。[镜头运镜描述],展现[氛围/情绪]。[风格调性],[构图视角],[色彩光影],视频生成,[技术细节]

图生视频模板

保持原图模特,生成一段视频。以[镜头运镜方式]进行拍摄,模特[动作变化描述]。[场景环境],[光影动态效果],[风格调性],视频生成,[技术细节]

输出规则

  1. 直接输出提示词: 不添加任何解释、标题或分类标签
  2. 中文输出: 最终提示词为中文
  3. 连贯性: 确保提示词是一个连贯的段落
  4. 完整性: 包含所有用户指定的重要参数

参考资源加载指南

根据用户需求加载相应的参考文档:

需求参考文档
需要了解框架结构references/framework.md
人物姿势references/poses.md 或 references/character-design.md
发型设计references/hairstyles.md
镜头语言references/camera.md
地理位置references/locations.md
中式风格references/chinese-style.md

中式风格触发条件

当用户提到以下关键词时,请加载 references/chinese-style.md:

  • 风格关键词: 中式风格、中国风、国风、古风、汉服、古装
  • 题材关键词: 武侠、仙侠、古装剧、宫斗
  • 朝代关键词: 汉、唐、宋、明、清、秦、魏晋、南北朝、隋等
  • 具体元素: 旗袍、唐装、襦裙、袄裙、曲裾、披帛、马面裙、齐胸襦裙等
  • 建筑元素: 故宫、园林、寺庙、四合院、土楼、吊脚楼等

示例

示例1:文生图

用户输入: 生成一个在海边的长发女生

处理过程:

  1. 生成模式: 文生图
  2. 主体: 长发女生
  3. 场景: 海边
  4. 参考 references/hairstyles.md 选择发型
  5. 参考 references/poses.md 选择姿势
  6. 参考 references/camera.md 选择镜头

输出提示词:

一位20岁左右的成年女性模特,拥有一头光泽波浪长发,在海边沙滩上站立。她单手轻抚被海风吹乱的发丝,目光望向远方海平线,表情柔和宁静。黄金时段光线,发丝光效果,人像摄影风格,中景镜头,侧逆光,暖色调,超高清,专业摄影,杰作

示例2:图生视频

用户输入: 这张图片生成视频,要有环绕效果

处理过程:

  1. 生成模式: 图生视频
  2. 有参考图
  3. 镜头: 环绕拍摄(来自 references/camera.md)

输出提示词:

保持原图模特,生成一段视频。以顺时针环绕运镜方式拍摄,展现模特从各个角度的姿态变化。柔和的动态光影,梦幻氛围,写真摄影风格,中景视角,视频生成,超高清

示例3:中式风格(汉服女性)

用户输入: 生成一个唐代风格的汉服女生

处理过程:

  1. 生成模式: 文生图
  2. 风格识别: 中式风格、汉服 → 加载 references/chinese-style.md
  3. 朝代: 唐代 → 选择齐胸襦裙
  4. 参考 references/chinese-style.md 中的服装细节

输出提示词:

一位唐代风格的女子,身着绯红色齐胸襦裙,上襦为藕荷色,绣有精致宝相花纹。金色刺绣镶边装饰领口与袖口,珍珠点缀其间。她梳着高髻,插着金步摇,面容白皙如玉,眉如远山,眼含秋水。她轻执团扇,身姿优雅地站在一座中式园林的凉亭旁,身后是粉墙黛瓦的江南园林建筑。柔和的漫射光透过竹叶洒下,古风摄影风格,中景镜头,暖色调,超高清

示例4:中式风格(武将战甲)

用户输入: 生成一个穿盔甲的古代将军

处理过程:

  1. 生成模式: 文生图
  2. 风格识别: 中式风格、古装、武将 → 加载 references/chinese-style.md
  3. 参考 references/chinese-style.md 中的男性战甲描述

输出提示词:

一位明代风格的武将,身披精致布面甲,甲片以铜钉固定,胸前护心镜闪闪发光。他头戴凤翅盔,红缨随风飘扬。他手持长枪,面容坚毅,眼神锐利如鹰。身后是战场背景,硝烟弥漫,残阳如血。史诗风格,武侠美学,仰视视角,戏剧性光照,冷暖对比色调,超高清

注意事项

  1. 当用户提供的参数不完整时,主动询问缺失的关键信息
  2. 优先使用参考文档中的专业术语
  3. 根据不同的AI工具(即梦AI、BizyAir等)调整提示词风格
  4. 视频生成提示词必须包含运镜描述

平台分布

OpenClaw

85.17%
按下载量换算1,571

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

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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