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Agent Skill · 研究检索

visual-references(视觉参考)

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-references 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 20,918。

总安装 5,042周安装 202GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,632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
2.0.4

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-references(视觉参考)
来源仓库:https://github.com/vdkroon/visual-references
安装命令:
openclaw skills install visual-references
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-references

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。

从 Pexels 搜索并下载视觉参考图像。适合风格探索、情绪板和构图研究等场景。visual-references 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。输入关键词即可获取高质量免费图片资源。建议用于激发创作灵感或构建视觉素材库。使用时需遵守 Pexels 许可协议,确认商用授权范围。

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-references;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-references 怎么安装?

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

visual-references 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-references 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-references 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-references 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,042 次,近一周安装 202 次,下载 1,632 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-references 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

  • 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-references

视觉参考 · 本页

5,042—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
visual-references
description
Search and download visual reference images from Pexels to inspire image or video generation. Use when you need style references, mood boards, composition or color palette inspiration before generating an asset.
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"🖼️","requires":{"bins":["python3"],"pip":["requests"],"env":["PEXELS_API_KEY"]}}}

Visual References (Pexels)

Download visual references from Pexels to inspect style, mood, and composition before generating.

When to use

Use when:

  • The brief mentions a specific style, mood, palette, or visual reference ("I want something minimalist", "editorial style", "something like X")
  • The client wants aesthetic coherence with something real or existing
  • The brief is visually vague and searching references would improve the result

Don't use when:

  • The brief is straightforward with no visual ambiguity (colors, text, and layout already defined)
  • You already have references in input_images
  • It's a minor edit of a previously delivered image
  • The brief doesn't mention style and the image is functional/technical

Prerequisites

Requires the PEXELS_API_KEY environment variable (free Pexels API key). The script will fail if the key is not configured. Get one at https://pexels.com/api.

Basic usage

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/visual-references/scripts/visual_ref.py "QUERY" [options]

Options

FlagDefaultDescription
--count N5Number of images
--output DIR/tmp/visual-refsOutput folder
--orientation—landscape, portrait, square
--list-only—List URLs only, no download

Output directory rule (MANDATORY)

ALWAYS use --output /tmp/visual-refs as the output directory. Do NOT invent unique folder names like visual-refs-salon-v2, visual-refs-v3, etc. The script automatically cleans the output folder before each search, so using the same folder every time is safe and prevents accumulation of old references.

Examples

# References for a real estate hero image
python3 visual_ref.py "luxury real estate minimalist nordic" --count 5 --orientation landscape --output /tmp/visual-refs

# Square thumbnails for social media
python3 visual_ref.py "personal branding outdoor golden hour" --count 5 --orientation square --output /tmp/visual-refs

# List only, no download
python3 visual_ref.py "product photography white background" --list-only

IMPORTANT: Usage limits

  • Maximum 3 searches per task. One main query, up to two refinements. Do NOT run dozens of searches looking for the perfect reference.
  • Use --count 5 (not 5) to keep it fast.
  • Pick the best reference from what you get and move on to generation. The references are inspiration, not the final product.

Workflow when you decide to use it

  1. Receive brief with vague style or mentioned inspiration
  2. Translate query to English — Pexels works best in English
  3. Run ONE search with --count 5
  4. Do NOT review or pick — pass ALL 3 references directly to generate_image
  5. Generate with ALL references as input_images (MANDATORY):
   generate_image(
     prompt: "description of the NEW asset to generate (subject, scene, format) — do NOT describe the references, the model sees them",
     input_images: ["/path/to/ref_01_xxx.jpg", "/path/to/ref_02_xxx.jpg", "/path/to/ref_03_xxx.jpg"],
     ...
   )

The generation model sees all references and picks the best style elements. Your prompt describes WHAT to create, not the style — the style comes from the reference images.

IMPORTANT: Do NOT waste tokens reviewing references with read. Do NOT pick a favorite. Pass all downloaded references as input_images and let the generation model decide.

Alternative: user picks references (only when requested)

If the brief explicitly asks to see references first ("enséñame referencias", "muéstrame antes de generar", "quiero elegir yo"), use this flow instead:

  1. Search and download references as usual
  2. Send ALL reference images in a SINGLE message via sessions_send:
   sessions_send(sessionKey="<REPLY_TO>", message="5 referencias de salón editorial:\
\
Archivo: /tmp/visual-refs/ref_01_xxx.jpg\
Archivo: /tmp/visual-refs/ref_02_xxx.jpg\
Archivo: /tmp/visual-refs/ref_03_xxx.jpg\
Archivo: /tmp/visual-refs/ref_04_xxx.jpg\
Archivo: /tmp/visual-refs/ref_05_xxx.jpg\
\
¿Cuál te gusta? Puedo usar una, mezclar varias, o buscar otras.", timeoutSeconds=0)
  1. Wait for user response before generating
  2. Generate with the references the user chose as input_images

CRITICAL: Send references EXACTLY ONCE. Do NOT send them individually AND again in a summary. Do NOT re-send references you already sent. One single message with all file paths, that's it.

Only use this alternative flow when the user EXPLICITLY asks to see references first. Default is always: search → pass all → generate.

Script output

  • Images downloaded to --output as ref_01_<id>.jpg, ref_02_<id>.jpg...
  • refs_meta.json with metadata: path, description, author
  • Attribution printed to stdout (required by Pexels guidelines)

Limits

  • Demo plan: 50 requests/hour — more than enough for creative use
  • Downloaded resolution: ~1080px (regular) — optimal for visual reference
  • Attribution: required for public apps, not for internal/creative use

Effective queries

  • Always in English — better results
  • Be specific: "hero shot luxury car black studio" > "car"
  • Include mood: "cozy home interior warm light bokeh", "cold corporate office minimal"
  • By sector: "restaurant food flat lay", "fashion editorial outdoor", "tech startup office"

平台分布

OpenClaw

85.08%
按下载量换算1,389

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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