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Agent Skill · 效率

smyx-visual-summary-analysis(Smyx 可视化总结分析)

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。

smyx-visual-summary-analysis 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 19,392。

总安装 2,046周安装 87GitHub Stars 公开资料未说明下载 717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:smyx-visual-summary-analysis(Smyx 可视化总结分析)
来源仓库:https://github.com/18072937735/smyx-visual-summary-analysis
安装命令:
openclaw skills install smyx-visual-summary-analysis
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 smyx-visual-summary-analysis

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。

Performs AI analysis on input video clips/image content and generates a smooth, natural scene description. | 视觉摘要智述技能,对传入的视频片段/图片内容进行AI分析,生成一段通顺自然的场景描述内容

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 smyx-visual-summary-analysis;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

    它需要需要联网,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

smyx-visual-summary-analysis 怎么安装?

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

smyx-visual-summary-analysis 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。

smyx-visual-summary-analysis 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

smyx-visual-summary-analysis 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。

smyx-visual-summary-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,046 次,近一周安装 87 次,下载 717 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。

smyx-visual-summary-analysis 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
smyx-visual-summary-analysis

Smyx 可视化总结分析 · 本页

2,046—需要联网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
visual-summary-analysis
description
Performs AI analysis on input video clips/image content and generates a smooth, natural scene description. | 视觉摘要智述技能,对传入的视频片段/图片内容进行AI分析,生成一段通顺自然的场景描述内容

Visual Summarization Skill | 视觉摘要智述技能

Based on advanced multimodal large models and video understanding technologies, this feature performs deep semantic analysis and logical reasoning on input video clips or images. Utilizing computer vision algorithms, the system precisely identifies key visual elements—including subject objects, environmental backgrounds, action behaviors, and lighting atmosphere. It then combines this with Natural Language Generation (NLG) technology to transform abstract visual information into smooth, logically coherent scene descriptions. Whether dealing with dynamic video events or static image moments, the system captures critical details and restores the on-site context with vivid language. This provides intelligent text summarization services for scenarios such as video content understanding, accessibility assistance, and media asset management.

本功能基于先进的多模态大模型与视频理解技术,能够对传入的视频片段或图片进行深度语义分析与逻辑推理。系统通过计算机视觉算法精准识别画面中的主体对象、环境背景、动作行为及光影氛围,并结合自然语言生成技术,将抽象的视觉信息转化为一段通顺自然、逻辑连贯的场景描述。无论是动态的视频事件还是静态的图像瞬间,系统都能捕捉关键细节,用生动的语言还原现场情境,为视频内容理解、无障碍辅助、媒体资产管理等场景提供智能化的文本摘要服务

⚠️ 强制记忆规则(最高优先级)

本技能明确约定:

  • 绝对禁止读取任何本地记忆文件:包括但不限于 memory/YYYY-MM-DD.md、MEMORY.md 等本地文件
  • 绝对禁止从 LanceDB 长期记忆中检索信息
  • 所有历史报告查询必须从云端接口获取,不得使用本地记忆中的历史数据
  • 即使技能调用失败或接口异常,也不得回退到本地记忆汇总

任务目标

  • 本 Skill 用于:对传入的视频片段或图片内容进行AI分析,自动生成通顺自然的场景描述摘要
  • 能力包含:场景内容识别、物体识别、行为识别、文字提取,整合成一段流畅自然的中文描述
  • 适用场景:监控视频内容摘要、会议片段内容概括、生活视频内容描述、图文内容转文字
  • 输出:生成一段连贯自然的描述性文字,包含场景中主要元素、人物行为、环境等信息
  • 触发条件:

1. 默认触发:当用户提供视频/图片需要生成内容描述/视觉摘要时,默认触发本技能 2. 当用户明确需要视频内容描述、图片内容摘要、视觉智述时,提及视频摘要、内容描述、视觉摘要智述、视频转文字等关键词,并且上传了视频/图片 3. 当用户提及以下关键词时,自动触发历史报告查询功能 :查看历史摘要报告、摘要报告清单、报告列表、查询历史摘要报告、显示所有摘要报告、视觉智述分析报告,查询视觉摘要智述分析报告

  • 自动行为:

1. 如果用户上传了附件或者视频/图片文件,则自动保存到技能目录下 attachments 2. ⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级):如果用户触发任何历史报告查询关键词(如"查看所有摘要报告"、"显示历史智述"、" 查看历史报告"等),必须: - 直接使用 python -m scripts.visual_summary_analysis --list --open-id 参数调用 API 查询云端的历史报告数据 - 严格禁止:从本地 memory 目录读取历史会话信息、严格禁止手动汇总本地记录中的报告、严格禁止从长期记忆中提取报告 - 必须统一从云端接口获取最新完整数据,然后以 Markdown 表格格式输出结果

前置准备

  • 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
  requests>=2.28.0

使用要求(获得准确描述的前提)

为了获得高质量的内容描述,请确保:

  1. 视频/图片内容清晰,主要物体和场景完整可见
  2. 视频片段长度建议不超过 5 分钟,过长内容建议分段描述
  3. 主要场景主体不被大面积遮挡

操作步骤

🔒 open-id 获取流程控制(强制执行,防止遗漏)

在执行视觉摘要智述分析前,必须按以下优先级顺序获取 open-id:

第 1 步:【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件(优先)
        路径:skills/smyx_common/scripts/config.yaml(相对于技能根目录)
        完整路径示例:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
        ↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步:检查 workspace 公共目录的配置文件
        路径:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
        ↓ (未找到/未配置)
第 3 步:检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
        ↓ (未提供)
第 4 步:❗ 必须暂停执行,明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id

⚠️ 关键约束:

  • 禁止自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值(如 openclaw-control-ui、default、summary123、visual456 等)
  • 禁止跳过 open-id 验证直接调用 API
  • 必须在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析
  • 如果用户拒绝提供 open-id,说明用途(用于保存和查询摘要报告记录),并询问是否继续

  • 标准流程:

1. 准备视频/图片输入 - 提供本地文件路径或网络 URL - 确保内容清晰可见 2. 获取 open-id(强制执行) - 按上述流程控制获取 open-id - 如无法获取,必须提示用户提供用户名或手机号 3. 执行视觉摘要智述分析 - 调用 -m scripts.visual_summary_analysis 处理输入(必须在技能根目录下运行脚本) - 参数说明: - --input: 本地视频/图片文件路径(使用 multipart/form-data 方式上传) - --url: 网络视频/图片 URL 地址(API 服务自动下载) - --open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取) - --list: 显示历史视觉摘要智述分析报告列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围) - --api-key: API 访问密钥(可选) - --api-url: API 服务地址(可选,使用默认值) - --detail: 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json) - --output: 结果输出文件路径(可选) 4. 查看分析结果 - 接收结构化的视觉摘要智述分析报告 - 包含:输入基本信息、生成的描述内容、关键物体识别列表、整体内容摘要

资源索引

multipart/form-data 方式上传,网络 URL 由 API 服务自动下载)

  • 配置文件:见 scripts/config.py(用途:配置 API 地址、默认参数和格式限制)
  • 领域参考:见 references/api_doc.md(何时读取:需要了解 API 接口详细规范和错误码时)

注意事项

  • 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
  • 支持格式:jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov,最大 100MB
  • API 密钥可选,如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功,否则忽略鉴权
  • 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
  • 传入的网路地址参数,不需要下载本地,默认地址都是公网地址,api 服务会自动下载
  • 当显示历史分析报告清单的时候,从数据 json 中提取字段 reportImageUrl 作为超链接地址,使用 Markdown 表格格式输出,包含"

报告名称"、"视频时长"、"生成时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用视觉摘要智述报告-{记录id}形式拼接, "点击查看"列使用 [🔗 查看报告](reportImageUrl) 格式的超链接,用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。

  • 表格输出示例:
报告名称视频时长生成时间点击查看
视觉摘要智述报告 -202603290010000011分30秒2026-03-29 00:10🔗 查看报告

使用示例

# 分析本地视频片段(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.visual_summary_analysis --input /path/to/clip.mp4 --open-id openclaw-control-ui

# 分析本地图片(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.visual_summary_analysis --input /path/to/image.jpg --open-id openclaw-control-ui

# 分析网络视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.visual_summary_analysis --url https://example.com/clip.mp4 --open-id openclaw-control-ui

# 显示历史摘要报告/显示摘要报告清单列表/显示历史智述(自动触发关键词:查看历史摘要报告、历史报告、摘要报告清单等)
python -m scripts.visual_summary_analysis --list --open-id openclaw-control-ui

# 输出精简报告
python -m scripts.visual_summary_analysis --input clip.mp4 --open-id your-open-id --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.visual_summary_analysis --input clip.mp4 --open-id your-open-id --output result.json

平台分布

OpenClaw

73.59%
按下载量换算528

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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