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Agent Skill · 研究检索

visual-keywords(视觉关键词)

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-keywords 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,权限为只读;许可证信息还不明确,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 47,935。

总安装 710周安装 29GitHub Stars 2下载 227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
unknown

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-keywords(视觉关键词)
来源仓库:https://github.com/nweii/agent-stuff
仓库路径:skills/visual-keywords
安装命令:
npx skills add https://github.com/nweii/agent-stuff --skill visual-keywords
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/nweii/agent-stuff --skill visual-keywords

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。

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。适合根据产品场景整理页面结构、生成 UI 方案或检查视觉一致性。使用时需结合现有品牌、设计系统和用户任务,不应只堆装饰元素;涉及页面改动时应通过截图或浏览器预览检查表现。

安装命令:npx skills add https://github.com/nweii/agent-stuff --skill visual-keywords 注意: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。

来源仓库内路径:skills/visual-keywords

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/nweii/agent-stuff --skill visual-keywords;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

visual-keywords 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/nweii/agent-stuff --skill visual-keywords。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

visual-keywords 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。

visual-keywords 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。

visual-keywords 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

visual-keywords 用的人多吗?

公开数据是累计安装 710 次,近一周安装 29 次,下载 227 次,GitHub 2 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。

visual-keywords 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。
  • 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

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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-keywords

视觉关键词 · 本页

7102只读未明确通过

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

Visual Keywords

Analyze the provided visual content and generate a dense string of searchable keywords. This is intended to make images and media easier to fuzzy search during recall, not to act as alt text or prose description. Specify the type:

  • Aesthetic/Image keywords — For design work, photos, illustrations, UI screenshots
  • Font keywords — For typeface specimens, font families, typography examples

For Aesthetic/Image Keywords

Analyze and extract keywords for visual elements, style, composition, and emotional impact.

Analysis Framework

  • Subjects/Motifs: Main elements, objects, themes (portrait, landscape, geometric shapes, etc.)
  • Mood/Adjectives: Emotions and aesthetics evoked (cheerful, gloomy, elegant, grungy, etc.)
  • Medium/Context: Type of visual (photo, illustration, 3D render, graphic design, UI, etc.)
  • Style/Genre: Artistic influences, design paradigms (Art Nouveau, brutalist, steampunk, etc.)
  • Color Palette: Dominant colors and schemes (pastels, neon, earth tones, monochrome, etc.)
  • Composition: Layout, perspective, symmetry, visual flow (closeup, isometric, minimalist, etc.)
  • Emotional Impact: Intended feelings (awe, mystery, calm, nostalgia, unease, etc.)
  • Details: Settings, techniques, textures, lighting, time period

Output Format

Synthesize into a dense string of keywords using concise, shorthand style. Omit articles, prepositions, and grammatical connectors. Avoid prose or alt-text style descriptions. Focus entirely on maximizing keyword matching for fuzzy search. ~100-150 words per image in a code block.

Example:

majestic dragon craggy cliffside wings outspread tail coiled glowing crystal orb fantasy concept art intricate scales spines horns luminous full moon starry night sky deep blues purples orange accents dramatic cinematic composition close-up head distant body background polished painterly aesthetic atmospheric haze lighting effects highly detailed digital illustration awe power magic wonder adventure

For Font Keywords

Analyze typeface characteristics, stylistic influences, emotional impact, and usage contexts for keyword extraction.

Analysis Framework

  • Category: Primary classification (serif, sans-serif, display, script, monospace)
  • Weights/Proportions: Range shown (thin to heavy, compressed to wide)
  • Distinctive Features: Unique letter shapes, strokes, terminals, details
  • Similar Fonts: Comparable well-known typefaces for reference
  • Mood/Personality: Emotions evoked; how it changes across weights
  • Era/Influences: Time periods, design movements, cultural traditions
  • Formality/Aesthetics: Overall character (playful, mechanical, organic, sophisticated, etc.)
  • Expressive Genres: Fiction/story vibes this font suits (cyberpunk, horror, coming-of-age, etc.)
  • Non-Fiction Uses: Academic fields, journalistic beats, professional contexts
  • Medium Suitability: Publications, products, design projects (billboards, textbooks, etc.)
  • Use Cases & Pairings: Specific contexts; complementary visual treatments

Output Format

Synthesize into information-dense keyword strings. Omit sentences and conversational filler. The goal is searchability and recall. ~150-300 words in a code block.

Example:

hand-brushed sans-serif 2 weights italics energetic uneven strokes ragged edges wobbly baseline similar Architype Van Doesburg Boisterous Inline exuberant spontaneous unfiltered manic raw impulsive intensity graffiti guerrilla postering untamed creative outpouring playful unhinged era influences Futurist anti-art abstract expressionism punk DIY aesthetic genres psychedelic thrillers transgressive fiction introspective autobiographies underground comics beat poetry indie films lo-fi zines edgy fashion progressive activism unmediated transmission thoughts page unapologetic statement identity visceral urgency display sizes electric dynamism smaller sizes pairings xerox-distressed photos low-res bitmaps anarchic collages fluorescent colors brash auteur-driven designs fringe publications experimental music street art youth-oriented brands

Provide the visual content and specify which type of keywords you need.

平台分布

Codex

35.42%
按下载量换算80

Claude

28.68%
按下载量换算65

Cursor

19.02%
按下载量换算43

Gemini CLI

9.41%
按下载量换算21

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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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