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Agent Skill · 研究检索

visual-bug-hunter(视觉错误猎人)

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。

visual-bug-hunter 是研究检索类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 34,766。

总安装 2,186周安装 92GitHub Stars 公开资料未说明下载 765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
1.1.0

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:visual-bug-hunter(视觉错误猎人)
来源仓库:https://github.com/yitao2027/visual-bug-hunter
安装命令:
openclaw skills install visual-bug-hunter
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 visual-bug-hunter

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。

通过截图感知与 UI 测试闭环定位 Web 或 GUI 应用视觉缺陷。适用于前端开发调试、界面一致性检查或自动化测试覆盖场景。结合控制台日志与代码精准定位按钮失效、布局错位等问题。使用前需在目标应用中开启开发者模式以捕获控制台输出。

visual-bug-hunter 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。建议配合版本控制系统使用,便于 Bug 修复前后对比验证。

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 visual-bug-hunter;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

visual-bug-hunter 怎么安装?

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

visual-bug-hunter 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。

visual-bug-hunter 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。

visual-bug-hunter 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。

visual-bug-hunter 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,186 次,近一周安装 92 次,下载 765 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。

visual-bug-hunter 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

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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。

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
visual-bug-hunter

视觉错误猎人 · 本页

2,186—接触敏感数据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-bug-hunter
description
视觉 Bug 定位与修复 Skill。当用户描述 GUI App 或 Web App 存在视觉 Bug(按钮点不了、元素重叠、布局错位、样式异常),或 AI 反复修 Bug 但无法自检验证效果,或需要对应用进行 UI 自动化测试时触发。通过截图感知 + UI 交互测试 + 控制台捕获 + 代码精准定位的闭环流程,让 AI 像人一样"眼睛看 + 手点击"来发现和修复 Bug,并以省 token 的最小 Diff 方式生成代码修复方案。不适用于纯后端逻辑 Bug、数据库问题或无 UI 界面的 API 报错。
install_type
skill
env_vars
[]
no_external_credentials
true
scope
project_directory_only

Visual Bug Hunter Skill

一句话定位

让 AI 像人一样「眼睛看 + 手点击」来测试 GUI/Web App,精准定位 Bug 并映射到代码行,同时以省 token 的方式生成和自检代码。


安全与权限声明

安装方式:本 Skill 是纯 AI 指令集,通过 ClawHub 平台一键安装,无需 pip install、npm install 或任何本地依赖包。README 中提及的 Python 脚本仅为可选的独立 CLI 工具,与本 Skill 的 AI 工作流完全独立。

无需外部凭证:截图分析(视觉感知)使用 AI 平台内置的多模态理解能力(understand_media),该能力由 AI 平台自身提供,不调用任何外部 Vision API,不需要 API Key、Token 或环境变量。

文件访问范围:本 Skill 仅读取用户明确指定的项目目录下的源代码文件(.py、.ts、.tsx、.js、.jsx、.vue、.css 等)。不访问以下敏感路径:~/.ssh、~/.env、~/.bashrc、~/.zshrc、/etc、系统日志、浏览器 Cookie、密钥文件或任何项目目录之外的文件。

截图用途:截图仅用于识别当前 App 的 UI 异常,截图数据在本地 AI 会话内处理,不上传至外部服务器。


触发条件

当用户满足以下任意一项时触发本 Skill:

  • 描述 GUI App / Web App 存在视觉 Bug(布局错位、按钮点不了、元素重叠、样式异常)
  • 要求对已有应用进行自动化 UI 测试或自检
  • 要求 AI 帮助修 Bug 但反复改不好(AI 只能读代码、无法看到界面效果)
  • 要求生成代码时防止臃肿、节省 token

不触发场景:纯后端逻辑 Bug、数据库问题、API 报错(无 UI 界面)


核心能力矩阵

能力说明技术实现
视觉感知截图 App 界面,AI 多模态能力识别 UI 异常macOS screencapture / pyautogui + AI 内置 Vision
UI 交互测试自动点击按钮/输入框,捕获响应pyautogui / AppleScript / accessibility API
控制台捕获捕获 App 运行时的 stderr/stdout/崩溃日志(仅限用户指定项目)subprocess + log tail
代码精准定位将视觉问题映射到具体文件+行号(仅限项目目录)grep_search + AST 分析
防臃肿生成写代码时遵循最小改动原则,禁止无关重构Diff-only 策略 + token 预算控制
视觉自检修改后自动截图对比,确认 Bug 是否消失截图前后对比 + AI Vision 二次验证

工作流(标准 Bug 修复流程)

Step 1: 接收问题描述 + 用户截图(可选)
Step 2: 启动目标 App,截图当前界面
Step 3: AI Vision 分析截图,生成「视觉 Bug 清单」(位置 + 类型 + 严重度)
Step 4: 对每个 Bug 执行 UI 交互测试(点击、输入、滚动)
Step 5: 捕获运行时日志(仅限目标 App 的 stderr/崩溃信息)
Step 6: 将视觉问题映射到代码(文件路径 + 行号 + 问题代码片段,仅限项目目录)
Step 7: 输出「精准 Bug 报告」(问题描述 + 截图证据 + 代码位置)
Step 8: 按「最小 Diff 原则」修复代码(只改有问题的行,不重构无关代码)
Step 9: 重新截图,AI Vision 自检验证修复是否生效
Step 10: 输出验证报告(修复前后截图对比 + 结论)

省 Token 策略

代码生成原则

  1. Diff-only 输出:只输出需要修改的代码块,不输出整个文件
  2. 上下文窗口控制:每次只加载与 Bug 相关的文件,不全量读取项目
  3. 问题优先队列:先修最高优先级 Bug,逐个验证,不批量盲改
  4. 禁止预防性重构:修 Bug 时严禁顺手重构无关代码(这是 AI 代码臃肿的主因)

自检原则

  1. 视觉验证优先:修完必须截图,用 AI Vision 确认,不只靠代码逻辑推理
  2. 单一变量原则:每次只改一处,截图确认后再改下一处
  3. 回归检测:修复后检查周边元素是否受影响

技术栈

  • 截图:mcp_runtime system_capabilities screen.capture(macOS 原生,无需外部服务)
  • UI 自动化:pyautogui(跨平台)/ AppKit + accessibility(macOS 精准)
  • Vision 分析:AI 平台内置多模态能力(understand_media),无需外部 API 凭证
  • 代码定位:grep_search + ast 模块(仅限用户指定项目目录)
  • 日志捕获:subprocess.Popen + stderr 重定向(仅限目标 App 进程)
  • Diff 生成:difflib + unified_diff

输出格式

Bug 报告(JSON)

{
  "bug_id": "BUG-001",
  "visual_description": "搜索输入框点击无响应",
  "location_on_screen": {"x": 120, "y": 45, "w": 200, "h": 30},
  "code_location": {
    "file": "src/ui/sidebar.py",
    "line": 87,
    "snippet": "self.search_input.setEnabled(False)"
  },
  "root_cause": "setEnabled(False) 导致输入框被禁用",
  "fix": "将 False 改为 True,或移除该行",
  "severity": "HIGH",
  "screenshot_evidence": "screenshots/bug_001_before.png"
}

修复验证报告

[OK]  BUG-001 搜索输入框 - 已修复(截图对比确认)
[FAIL] BUG-002 重复Tab - 未修复(截图仍显示两个气泡)

能力边界说明

本 Skill 专注于 UI 表现层问题,包括:元素重叠、布局错位、按钮禁用/点击无响应、样式异常、重复渲染等。

以下问题超出本 Skill 范围:后端 API 逻辑错误、数据库查询问题、网络请求失败、性能优化、内存泄漏。


与同类工具的差异

工具支持桌面 GUI需要写测试脚本面向人群
Visual Bug Hunter是否Vibe Coding 用户
browser-use否(仅 Web)否Web 自动化
Playwright否(仅 Web)是专业测试工程师
Applitools否(仅 Web)是专业 QA 团队

平台分布

OpenClaw

94.09%
按下载量换算720

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

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。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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