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Agent Skill · 研究检索

thumbnail-generator(缩略图生成器)

thumbnail-generator 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

thumbnail-generator 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 37,991。

总安装 1,632周安装 66GitHub Stars 53下载 512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:thumbnail-generator(缩略图生成器)
来源仓库:https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills
仓库路径:skills/thumbnail-generator
安装命令:
npx skills add https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill thumbnail-generator
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/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill thumbnail-generator

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

thumbnail-generator 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在关键词搜索或任务场景中快速定位候选结果。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。

安装命令:npx skills add https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill thumbnail-generator 安装前建议确认权限范围和维护状态。

来源仓库内路径:skills/thumbnail-generator

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/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill thumbnai…;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

thumbnail-generator 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill thumbnail-generato…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

thumbnail-generator 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。

thumbnail-generator 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。

thumbnail-generator 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。

thumbnail-generator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,632 次,近一周安装 66 次,下载 512 次,GitHub 53 星。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。

thumbnail-generator 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

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
thumbnail-generator

缩略图生成器 · 本页

1,63253需要联网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

Thumbnail Generator

Create optimized thumbnails with smart cropping, multiple output sizes, and batch processing.

Features

  • Smart Cropping: Center, face-aware, or edge-detection based
  • Multiple Sizes: Generate multiple thumbnail sizes at once
  • Presets: Web, social media, app icon presets
  • Batch Processing: Process entire folders
  • Quality Control: Optimize file size vs quality
  • Formats: JPEG, PNG, WebP output

Quick Start

from thumbnail_gen import ThumbnailGenerator

gen = ThumbnailGenerator()
gen.load("photo.jpg")

# Create single thumbnail
gen.resize(200, 200).save("thumb.jpg")

# Create multiple sizes
gen.generate_sizes([
    (100, 100),
    (200, 200),
    (400, 400)
], output_dir="./thumbs/")

CLI Usage

# Single thumbnail
python thumbnail_gen.py --input photo.jpg --size 200x200 --output thumb.jpg

# Multiple sizes
python thumbnail_gen.py --input photo.jpg --sizes 100x100,200x200,400x400 --output ./thumbs/

# Batch process folder
python thumbnail_gen.py --input ./photos/ --size 200x200 --output ./thumbs/

# Use preset
python thumbnail_gen.py --input photo.jpg --preset social --output ./thumbs/

# Smart crop
python thumbnail_gen.py --input photo.jpg --size 200x200 --crop smart --output thumb.jpg

# WebP output
python thumbnail_gen.py --input photo.jpg --size 200x200 --format webp --output thumb.webp

API Reference

ThumbnailGenerator Class

class ThumbnailGenerator:
    def __init__(self)

    # Loading
    def load(self, filepath: str) -> 'ThumbnailGenerator'

    # Resizing
    def resize(self, width: int, height: int,
              crop: str = "fit") -> 'ThumbnailGenerator'
    def resize_width(self, width: int) -> 'ThumbnailGenerator'
    def resize_height(self, height: int) -> 'ThumbnailGenerator'

    # Cropping
    def crop_center(self, width: int, height: int) -> 'ThumbnailGenerator'
    def crop_smart(self, width: int, height: int) -> 'ThumbnailGenerator'
    def crop_position(self, width: int, height: int,
                     position: str = "center") -> 'ThumbnailGenerator'

    # Output
    def save(self, output: str, quality: int = 85,
            format: str = None) -> str
    def to_bytes(self, format: str = "JPEG", quality: int = 85) -> bytes

    # Batch operations
    def generate_sizes(self, sizes: list, output_dir: str,
                      prefix: str = None) -> list
    def process_folder(self, input_dir: str, output_dir: str,
                      width: int, height: int, recursive: bool = False) -> list

    # Presets
    def apply_preset(self, preset: str, output_dir: str) -> list

Resize Modes

Fit (Default)

Resize to fit within bounds, maintaining aspect ratio:

gen.resize(200, 200, crop="fit")
# Result: Image fits within 200x200, may have letterboxing

Fill

Resize to fill bounds, cropping excess:

gen.resize(200, 200, crop="fill")
# Result: Exactly 200x200, some content may be cropped

Stretch

Resize to exact dimensions (distorts aspect ratio):

gen.resize(200, 200, crop="stretch")
# Result: Exactly 200x200, may be distorted

Smart Cropping

Automatically detect the most interesting part of the image:

gen.load("photo.jpg")
gen.crop_smart(200, 200)
gen.save("thumb.jpg")

Uses edge detection to find areas of interest.

Crop Positions

# Predefined positions
gen.crop_position(200, 200, position="center")
gen.crop_position(200, 200, position="top")
gen.crop_position(200, 200, position="bottom")
gen.crop_position(200, 200, position="left")
gen.crop_position(200, 200, position="right")
gen.crop_position(200, 200, position="top-left")
gen.crop_position(200, 200, position="top-right")
gen.crop_position(200, 200, position="bottom-left")
gen.crop_position(200, 200, position="bottom-right")

Presets

Web Preset

gen.apply_preset("web", "./output/")

# Generates:
# - thumb_small.jpg (150x150)
# - thumb_medium.jpg (300x300)
# - thumb_large.jpg (600x600)

Social Media Preset

gen.apply_preset("social", "./output/")

# Generates:
# - instagram_square.jpg (1080x1080)
# - instagram_portrait.jpg (1080x1350)
# - instagram_landscape.jpg (1080x566)
# - twitter.jpg (1200x675)
# - facebook.jpg (1200x630)
# - linkedin.jpg (1200x627)

App Icons Preset

gen.apply_preset("icons", "./output/")

# Generates:
# - icon_16.png (16x16)
# - icon_32.png (32x32)
# - icon_48.png (48x48)
# - icon_64.png (64x64)
# - icon_128.png (128x128)
# - icon_256.png (256x256)
# - icon_512.png (512x512)

Favicon Preset

gen.apply_preset("favicon", "./output/")

# Generates:
# - favicon_16.png (16x16)
# - favicon_32.png (32x32)
# - apple_touch.png (180x180)
# - android_192.png (192x192)
# - android_512.png (512x512)

Multiple Sizes

Generate multiple thumbnail sizes at once:

gen.load("photo.jpg")
files = gen.generate_sizes(
    sizes=[(100, 100), (200, 200), (400, 400), (800, 800)],
    output_dir="./thumbs/",
    prefix="product"
)

# Creates:
# - product_100x100.jpg
# - product_200x200.jpg
# - product_400x400.jpg
# - product_800x800.jpg

Batch Processing

Process entire folders:

gen = ThumbnailGenerator()
results = gen.process_folder(
    input_dir="./photos/",
    output_dir="./thumbnails/",
    width=200,
    height=200,
    recursive=True
)

print(f"Processed {len(results)} images")

Quality and Format

Quality Settings

# High quality (larger file)
gen.save("thumb.jpg", quality=95)

# Balanced (default)
gen.save("thumb.jpg", quality=85)

# Web optimized (smaller file)
gen.save("thumb.jpg", quality=70)

Output Formats

# JPEG (best for photos)
gen.save("thumb.jpg", format="JPEG")

# PNG (best for graphics/transparency)
gen.save("thumb.png", format="PNG")

# WebP (modern, smaller files)
gen.save("thumb.webp", format="WEBP", quality=80)

Output Structure

result = gen.generate_sizes(
    sizes=[(100, 100), (200, 200)],
    output_dir="./thumbs/"
)

# Returns:
[
    {
        "size": "100x100",
        "path": "./thumbs/image_100x100.jpg",
        "file_size": 5432
    },
    {
        "size": "200x200",
        "path": "./thumbs/image_200x200.jpg",
        "file_size": 15234
    }
]

Example Workflows

E-commerce Product Images

gen = ThumbnailGenerator()
gen.load("product.jpg")

# Generate product thumbnails
gen.generate_sizes(
    sizes=[
        (80, 80),    # Cart thumbnail
        (200, 200),  # Category listing
        (400, 400),  # Product page
        (800, 800)   # Zoom view
    ],
    output_dir="./product_images/",
    prefix="sku_12345"
)

Gallery Thumbnails

gen = ThumbnailGenerator()
results = gen.process_folder(
    input_dir="./gallery/",
    output_dir="./gallery/thumbs/",
    width=300,
    height=200
)

Social Media Batch

gen = ThumbnailGenerator()

for image in Path("./photos/").glob("*.jpg"):
    gen.load(str(image))
    gen.apply_preset("social", f"./social/{image.stem}/")

Dependencies

  • pillow>=10.0.0
  • numpy>=1.24.0

平台分布

OpenCode

28.37%
按下载量换算145

Claude Code

23.38%
按下载量换算120

Codex

19.52%
按下载量换算100

Gemini CLI

14.47%
按下载量换算74

Antigravity

8.45%
按下载量换算43

windsurf

3.78%
按下载量换算19

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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。

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