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Agent Skill · 开发

xhs-md2img(XHS md2img 开发)

xhs-md2img 用于补充开发相关能力,适合在 Local Agent 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

xhs-md2img 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为操作浏览器;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 16,500。

总安装 494周安装 21下载 173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。
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:xhs-md2img(XHS md2img 开发)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:xhs-md2img
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

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。

用于补充开发相关能力,支持 Local Agent 承接开发任务。适合在需要让 Agent 处理开发事项时使用。可结合来源仓库和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件操作。xhs-md2img 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:xhs-md2img

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 xhs-md2img。

  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

    它需要操作浏览器,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

xhs-md2img 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 xhs-md2img。

xhs-md2img 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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。

xhs-md2img 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

xhs-md2img 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。

xhs-md2img 用的人多吗?

公开数据是累计安装 494 次,近一周安装 21 次,下载 173 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。

xhs-md2img 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 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 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

  • 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 Local Agent,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。

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
xhs-md2img

XHS md2img 开发 · 本页

494—操作浏览器未明确通过

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

xhs-md2img

Convert Markdown text into beautiful Xiaohongshu (XHS) style card images. Supports 5 color themes, automatic pagination, smart LLM-powered title extraction, and AI-generated decorative backgrounds.

Overview

This skill renders Markdown content as multi-page card images optimized for Xiaohongshu (Little Red Book) posts. It handles the full pipeline from raw text to publish-ready PNG images.

Use cases:

  • Convert long-form content into XHS-ready multi-image posts
  • Generate styled card images from Markdown articles
  • Create visually appealing social media graphics with AI backgrounds

Quick Start

Minimal input — just provide Markdown text:

{
  "markdown": "## 5个提升效率的方法\n\n**1. 番茄工作法** — 25分钟专注 + 5分钟休息\n\n**2. 任务批处理** — 把相似的事情集中做\n\n> 效率不是做更多的事,而是用更少的时间做对的事。"
}

This produces a single card image with the default (white) theme.

Input Parameters

See templates/input-schema.json for the full JSON Schema. Key parameters:

ParameterTypeDefaultDescription
markdownstring*(required)*Markdown content. Use --- for manual page breaks.
titlestring*(auto-extracted)*Cover title. If omitted, LLM extracts one from content.
authorstring—Author name shown on cover.
descriptionstring—Cover subtitle/description.
themeenum"default"Color theme: default, monokai, nord, sakura, mint.
font_familyenum"sans-serif"Font: sans-serif, serif, wenkai.
paddingenum"medium"Card padding: small, medium, large.
show_coverbooleantrueWhether to show cover block.
bg_styleenum"ai_art"Background: ai_art (AI-generated) or none (solid color).

Rendering Pipeline

The rendering pipeline has 5 stages:

1. Smart Format (LLM)

If the input is plain text (not already Markdown), the LLM reformats it:

  • Title extraction: Extracts a short, punchy cover title (10-20 chars)
  • Body formatting: Adds Markdown structure (## headings, **bold**, - lists, > quotes)
  • Constraint: The LLM is strictly forbidden from modifying any original text content — it can only add Markdown formatting marks

The LLM prompt enforces: all emojis, hashtags, special symbols, and wording must be preserved verbatim. Only Markdown formatting (##, **, -, >, blank lines) may be added.

2. Markdown to HTML

Uses python-markdown with extensions:

  • tables, fenced_code, codehilite (Pygments), nl2br, sane_lists, smarty, attr_list, md_in_html, toc
  • XHS hashtags (#tag#) are converted to styled pill badges

3. HTML/CSS Card Construction

Builds a full HTML page with CSS styling per theme. Each card is a fixed-size div (375x500px base, exported at 3x = 1125x1500px). See templates/card-template.html for the template structure.

Card structure:

.xhs-card (fixed size, background color)
├── .bg-art (optional AI background, low opacity overlay)
└── .card-inner (z-index:1, above background)
    ├── .cover-block (title, author, description — first page only)
    └── .prose-content (rendered Markdown HTML)

4. Auto-Pagination (Playwright JS)

Content that overflows a single card is automatically split across multiple pages:

  1. Playwright measures each top-level element's height in the browser
  2. Elements are grouped into pages that fit the card height
  3. New card divs are created in the DOM with cloned background art
  4. Page numbers (1 / N) are added to each card
  5. The last card is shrunk to fit its content (avoids large empty space)

5. Screenshot & Upload

Each .xhs-card div is screenshotted as PNG via Playwright. Images are uploaded to Alibaba Cloud OSS if configured, otherwise returned as base64 data URIs.

Theme System

5 built-in themes with carefully tuned palettes. See references/themes.md for full hex values.

ThemeBackgroundFeel
defaultWhite #ffffffClean, professional
monokaiDark #272822Tech, developer-oriented
nordDeep blue #2e3440Nordic minimalist
sakuraSoft pink #fff5f5Warm, feminine
mintLight green #f0faf4Fresh, natural

AI Background Generation

When bg_style: "ai_art", the skill generates a subtle decorative background image:

  1. Prompt generation: LLM creates an image prompt based on the card's text content and theme
  2. Image generation: Routes to one of two providers automatically:

- Gemini (if LLM_API_KEY points to googleapis.com): Native Gemini API, returns base64 data URI, synchronous - DashScope wanx (if DASHSCOPE_API_KEY is set): Async submit + poll, returns URL

  1. Compositing: Background is overlaid at very low opacity (8-18% depending on theme) behind the card content

See references/api-reference.md for API details.

Prompt constraints: Generated backgrounds are always abstract decorative elements (watercolor, bokeh, geometric lines, plant silhouettes) — never text, faces, or specific objects.

Output Format

{
  "__type": "xhs_card_images",
  "title": "Extracted or provided title",
  "theme": "default",
  "total_pages": 3,
  "pages": [
    {
      "index": 0,
      "page": 1,
      "total_pages": 3,
      "width": 1125,
      "height": 1500,
      "size_bytes": 123456,
      "url": "https://...",
      "oss_uploaded": true
    }
  ]
}

If OSS is not configured, each page includes data_uri instead of url, with oss_uploaded: false.

Privacy & External Endpoints

This skill makes network calls to:

EndpointPurposeData sent
LLM API (configurable)Smart formatting, BG prompt generationText content (title + body summary)
DashScope wanx APIAI background image generationEnglish image prompt (no user content)
Gemini APIAI background image generation (alternative)English image prompt (no user content)
Alibaba Cloud OSSImage upload (optional)Generated PNG images

No user content is sent to image generation APIs — only LLM-generated English art prompts describing abstract decorative elements.

平台分布

Local Agent

79.24%
按下载量换算137

安全审计

Socket

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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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