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Agent Skill · 开发

quiverai(quiverai 开发)

quiverai 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

quiverai 是开发类 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,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 3,373。

总安装 11,668周安装 472GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,663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:quiverai(quiverai 开发)
来源仓库:https://github.com/charmmm718/quiverai
安装命令:
openclaw skills install quiverai
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 quiverai

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

quiverai 通过 Arrow 模型生成 SVG 图形并进行矢量化处理,提升图形质量。适用于品牌标识、广告素材与可缩放界面元素制作。支持批量处理与参数微调,适应不同设计需求。quiverai 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。需接入 QuiverAI 官方 API,注意计费模式与使用限额。

商用项目建议审查输出结果的原创性与法律风险。

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 quiverai;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

quiverai 怎么安装?

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

quiverai 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。

quiverai 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。

quiverai 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。

quiverai 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,668 次,近一周安装 472 次,下载 3,663 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。

quiverai 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。

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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
quiverai

quiverai 开发 · 本页

11,668—接触敏感数据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
quiverai
description
Generate and vectorize SVG graphics via the QuiverAI API (Arrow model). Use when the user asks to create logos, icons, or illustrations as SVG, convert raster images (PNG/JPEG/WebP) to SVG, or generate vector graphics from text prompts.
metadata

QuiverAI — AI Vector Graphics

QuiverAI generates production-ready SVGs from text prompts or raster images.

  • Site: https://quiver.ai
  • Docs: https://docs.quiver.ai
  • API base: https://api.quiver.ai/v1
  • Model: arrow-preview
  • Auth: Bearer token via QUIVERAI_API_KEY
  • Billing: 1 credit per request (regardless of n).

Setup

Get an API key at https://app.quiver.ai/settings/api-keys (create account at https://quiver.ai/start first).

Text to SVG

Generate SVGs from a text description.

Endpoint: POST /v1/svgs/generations

curl -X POST https://api.quiver.ai/v1/svgs/generations \
  -H "Authorization: Bearer $QUIVERAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "arrow-preview",
    "prompt": "A minimalist monogram logo using the letter Q",
    "n": 1,
    "stream": false
  }'

Node.js SDK (npm install @quiverai/sdk):

import { QuiverAI } from "@quiverai/sdk";
const client = new QuiverAI({ bearerAuth: process.env.QUIVERAI_API_KEY });

const result = await client.createSVGs.generateSVG({
  model: "arrow-preview",
  prompt: "A minimalist monogram logo using the letter Q",
});
// result.data[0].svg contains the SVG markup

Parameters

ParamTypeDefaultDescription
modelstring—Required. Use arrow-preview.
promptstring—Required. Describes the desired SVG.
instructionsstring—Additional style guidance (e.g. "flat monochrome, rounded corners").
referencesarray—Up to 4 reference images ({ url } or { base64 }).
nint1Number of outputs (1–16).
temperaturefloat1Sampling temperature (0–2). Lower = more deterministic.
top_pfloat1Nucleus sampling (0–1).
max_output_tokensint—Upper bound for output tokens (max 131072).
streamboolfalseSSE streaming (events: reasoning, draft, content).

Response

{
  "id": "resp_01J...",
  "created": 1704067200,
  "data": [{ "svg": "<svg ...>...</svg>", "mime_type": "image/svg+xml" }],
  "usage": { "total_tokens": 1640, "input_tokens": 1200, "output_tokens": 440 }
}

Image to SVG (Vectorize)

Convert a raster image (PNG/JPEG/WebP) into SVG.

Endpoint: POST /v1/svgs/vectorizations

curl -X POST https://api.quiver.ai/v1/svgs/vectorizations \
  -H "Authorization: Bearer $QUIVERAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "arrow-preview",
    "stream": false,
    "image": { "url": "https://example.com/logo.png" }
  }'

SDK:

const result = await client.vectorizeSVG.vectorizeSVG({
  model: "arrow-preview",
  image: { url: "https://example.com/logo.png" },
});

Additional parameters (beyond Text-to-SVG shared ones)

ParamTypeDefaultDescription
imageobject—Required. { url: "..." } or { base64: "..." }.
auto_cropboolfalseCrop to dominant subject before vectorization.
target_sizeint—Square resize target in px (128–4096) before inference.

Response format is identical to Text-to-SVG.

Error codes

StatusCodeMeaning
400invalid_requestMalformed body or missing fields.
401unauthorizedBad or missing API key.
402insufficient_creditsOut of credits.
429rate_limit_exceededToo many requests; back off and retry.

Tips

  • Save SVG output to a .svg file for immediate use.
  • Use instructions to control style without changing the prompt.
  • For logos, try low temperature (0.3–0.5) for cleaner, more consistent results.
  • Use references to provide visual examples the model should match.
  • For vectorization, enable auto_crop: true when the source image has excess whitespace.

平台分布

OpenClaw

72.34%
按下载量换算2,650

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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