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Agent Skill · 开发

word-cloud-generator(词云生成器)

word-cloud-generator 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

word-cloud-generator 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为可写文件;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 12,050。

总安装 1,464周安装 61GitHub Stars 53下载 488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:word-cloud-generator(词云生成器)
来源仓库:https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills
仓库路径:skills/word-cloud-generator
安装命令:
npx skills add https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill word-cloud-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 word-cloud-generator

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法和功能范围。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否会触发联网或命令执行。

注意该技能名称“词云生成器”为功能描述,实际能力以实现文档为准。

来源仓库内路径:skills/word-cloud-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 word-clo…;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

    它需要可写文件,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

word-cloud-generator 怎么安装?

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

word-cloud-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。

word-cloud-generator 需要什么权限?

权限级别是可写文件。该 Skill 可能写入或修改本地文件,使用前需要确认目标目录和修改范围。

word-cloud-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。

word-cloud-generator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,464 次,近一周安装 61 次,下载 488 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。

word-cloud-generator 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

  • 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。

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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
word-cloud-generator

词云生成器 · 本页

1,46453可写文件MIT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

Word Cloud Generator

Create visually appealing word clouds from text, files, or word frequency dictionaries. Customize shapes, colors, fonts, and export to multiple formats.

Quick Start

from scripts.wordcloud_gen import WordCloudGenerator

# From text
wc = WordCloudGenerator("Python is amazing. Python is powerful. Code is fun.")
wc.generate().save("cloud.png")

# From file
wc = WordCloudGenerator.from_file("article.txt")
wc.colors("plasma").max_words(100).generate().save("cloud.png")

# From frequency dict
frequencies = {"python": 50, "code": 30, "data": 25, "analysis": 20}
wc = WordCloudGenerator(frequencies=frequencies)
wc.shape("circle").generate().save("cloud.png")

Features

  • Multiple Input Sources: Raw text, text files, or word frequency dictionaries
  • Shape Options: Rectangle, circle, or custom mask images
  • Color Schemes: 20+ matplotlib colormaps or custom color lists
  • Font Selection: Use system fonts or custom font files
  • Stopword Filtering: Built-in English stopwords + custom additions
  • Export Formats: PNG, SVG

API Reference

Initialization

# From text string
wc = WordCloudGenerator("Your text here")

# From frequency dictionary
wc = WordCloudGenerator(frequencies={"word": count, ...})

# From file
wc = WordCloudGenerator.from_file("path/to/file.txt")

Configuration Methods

All methods return self for chaining.

# Shape options
wc.shape("rectangle")           # Default rectangle
wc.shape("circle")              # Circular cloud
wc.shape(mask="logo.png")       # Custom shape from image

# Color schemes (matplotlib colormaps)
wc.colors("viridis")            # Default
wc.colors("plasma")             # Purple-yellow gradient
wc.colors("coolwarm")           # Blue-red diverging
wc.colors("Set2")               # Categorical colors
wc.colors(custom=["#FF0000", "#00FF00", "#0000FF"])  # Custom colors

# Font settings
wc.font("/path/to/font.ttf")    # Custom font file

# Stopwords
wc.stopwords(use_default=True)                    # Use built-in stopwords
wc.stopwords(words=["custom", "words"])           # Add custom stopwords
wc.stopwords(words=["the", "and"], use_default=False)  # Only custom

# Word limits
wc.max_words(200)               # Maximum words to display (default: 200)
wc.min_word_length(3)           # Minimum word length (default: 1)

# Size
wc.size(800, 400)               # Width x Height in pixels

Generation and Export

# Generate the word cloud
wc.generate()

# Save to file
wc.save("output.png")           # PNG format
wc.save("output.svg")           # SVG format (auto-detected)
wc.save("output.png", format="png")  # Explicit format

# Display (matplotlib)
wc.show()

# Get word frequencies
freqs = wc.get_frequencies()    # Returns dict of word: frequency

Color Schemes

Popular Colormaps

NameDescription
viridisBlue-green-yellow (default)
plasmaPurple-orange-yellow
infernoBlack-red-yellow
magmaBlack-purple-white
cividisBlue-yellow (colorblind-safe)
coolwarmBlue-white-red
RdYlBuRed-yellow-blue
SpectralRainbow spectrum
Set1Bold categorical
Set2Muted categorical
Pastel1Soft categorical
Dark2Dark categorical

Custom Colors

# Hex colors
wc.colors(custom=["#1a1a2e", "#16213e", "#0f3460", "#e94560"])

# Named colors
wc.colors(custom=["navy", "royalblue", "cornflowerblue", "lightsteelblue"])

Shape Masks

Built-in Shapes

wc.shape("rectangle")  # Default
wc.shape("circle")     # Circular
wc.shape("square")     # Square

Custom Mask Images

Use any image where white areas are filled with words:

# Use logo or shape image as mask
wc.shape(mask="company_logo.png")
wc.shape(mask="heart.png")
wc.shape(mask="map_outline.png")

Mask Image Requirements:

  • White (#FFFFFF) areas will be filled with words
  • Black/dark areas will be empty
  • Works best with high-contrast images
  • Recommended: 800x800 pixels or larger

CLI Usage

# Basic usage
python wordcloud_gen.py --text "Your text here" --output cloud.png

# From file
python wordcloud_gen.py --file article.txt --output cloud.png

# With options
python wordcloud_gen.py --file data.txt \
    --shape circle \
    --colors plasma \
    --max-words 150 \
    --output cloud.png

# Custom mask
python wordcloud_gen.py --file speech.txt \
    --mask logo.png \
    --colors Set2 \
    --output branded_cloud.png

# SVG output
python wordcloud_gen.py --text "Hello World" --output cloud.svg

CLI Arguments

ArgumentDescriptionDefault
--textInput text string-
--fileInput text file path-
--outputOutput file pathwordcloud.png
--shapeShape: rectangle, circle, squarerectangle
--maskCustom mask image path-
--colorsColormap nameviridis
--max-wordsMaximum words200
--min-lengthMinimum word length1
--widthImage width800
--heightImage height400
--fontCustom font file-
--no-stopwordsDisable stopword filteringFalse
--stopwordsAdditional stopwords (comma-separated)-

Examples

Basic Word Cloud

text = """
Python is a versatile programming language. Python is used for web development,
data science, machine learning, and automation. Python's simplicity makes it
perfect for beginners while its power serves experts.
"""

wc = WordCloudGenerator(text)
wc.colors("plasma").generate().save("python_cloud.png")

Frequency-Based Cloud

# Word frequencies from analysis
tech_terms = {
    "Python": 100,
    "JavaScript": 85,
    "Machine Learning": 70,
    "API": 65,
    "Database": 60,
    "Cloud": 55,
    "DevOps": 45,
    "Kubernetes": 40,
    "Docker": 38,
    "React": 35
}

wc = WordCloudGenerator(frequencies=tech_terms)
wc.shape("circle").colors("Set2").generate().save("tech_cloud.png")

Branded Word Cloud

# Use company logo as mask
wc = WordCloudGenerator.from_file("company_values.txt")
wc.shape(mask="logo_white_bg.png")
wc.colors(custom=["#003366", "#0066cc", "#3399ff"])
wc.font("/fonts/OpenSans-Bold.ttf")
wc.generate().save("branded_cloud.png")

Article Analysis

# Analyze article removing common words
wc = WordCloudGenerator.from_file("news_article.txt")
wc.stopwords(words=["said", "according", "reported"])  # Add domain stopwords
wc.min_word_length(4)
wc.max_words(100)
wc.colors("RdYlBu")
wc.generate().save("article_themes.png")

# Get top words
top_words = wc.get_frequencies()
for word, freq in list(top_words.items())[:10]:
    print(f"{word}: {freq}")

Dependencies

wordcloud>=1.9.0
matplotlib>=3.7.0
Pillow>=10.0.0
numpy>=1.24.0

Limitations

  • SVG export converts from PNG (not native vector)
  • Very large texts may be slow to process
  • Custom fonts must be TrueType (.ttf) or OpenType (.otf)
  • Mask images work best with simple, high-contrast shapes

平台分布

OpenCode

29.16%
按下载量换算142

Claude Code

24.85%
按下载量换算121

Codex

16.46%
按下载量换算80

Gemini CLI

12.25%
按下载量换算60

Antigravity

7.77%
按下载量换算38

windsurf

3.93%
按下载量换算19

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

可写文件

该 Skill 可能写入或修改本地文件,使用前需要确认目标目录和修改范围。

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。

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