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找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。

更新于 11-07 00:13

设计与创作

22,302 个结果

add-icon-mapping

为 lobe-icons 中的服务商、模型或智能体添加或修改图标关键词映射。lobe-icons 包含图标组件与映射表,映射表负责把服务商/模型/智能体 id 字符串解析到对应图标组件。当某服务商在 LobeHub 显示回退图标时,通常是缺少映射条目而非缺少图标。需先在 src/<Name>/ 检查品牌图标是否已存在,若已存在,任务只是把它接入映射。映射分布在主包与 react-native 包多份配置文件中,修改时需同步编辑所有适用文件。

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lobe-design

lobe-design 是 LobeHub 的 UI 设计技能,提供单一入口来处理界面设计类指令。它先识别用户指令的颗粒度与场景,将宏观(如整体重做后台)、中等(如补齐列表页交互与空态)或精细(如修正某个按钮颜色)的指令路由到有序的 stage 流水线。技能内置 11 个 stage,覆盖业务理解、项目接入、截图解析、视觉方向、结构与组件、流程与文案、视觉取值、系统统一、细节加固、界面文案和上线审查;并通过 scripts 目录下的脚本完成路由、渐进式加载、抽象指令归一化、lint 检查、项目接入与自查。它强调先理解业务再做设计,组件分层取用与自建,运行期按需加载规则,改代码后跑 lint,最终输出各 stage 交接与任务汇总。

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lottiefiles-animation-review

该技能用于对动画结果进行检查、评审、比较或诊断,依托已安装的 Engine 工具运行。当用户询问动画为何出现差异、失败、渲染效果不佳等问题时使用。其流程强调:先用 engine_docs 了解已安装 Engine 的契约,必要时通过 engine_document 检查、engine_exec 渲染或检查,异步任务则使用 engine_job_status 或 engine_job_result;调用工具前先阅读契约参考。诊断前需检查源文件、结果与报告的异常现象,比较最小的相关产物、帧范围或属性集,区分已确认事实与假设并说明证据,评审期间除非用户要求修复否则不修改动画;若工具返回异步任务,先检查任务结果再报告渲染或导出失败。最后建议最小且安全的下一步操作,并指出缺失的输入。限制包括:不得仅凭元数据声称视觉正确,也不得在诊断中暴露私有文档内容。

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lottiefiles-animation-workflows

该技能提供基于已安装 Engine 工具的动画工作流,用于创建、编辑、保存、导出或管理动画文档。当用户需要构建或修改动画、导出文件或管理动画相关任务时可以使用。工作流通过 engine_docs 发现已安装 Engine 的契约,使用 engine_document 查看文档、engine_exec 修改文档、engine_export 导出、engine_job_status 或 engine_job_result 检查异步任务。调用工具前需先阅读契约参考。若目标文档、修改内容、输出格式或目标位置不明确,应先向用户确认。应先查看文档再修改,只做最小改动,不替换无关内容,写入文件或替换资源前需用户确认目标位置。

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lottiefiles-library-account

该技能用于通过 lf_graphql 查询或检查 LottieFiles 的素材库与账户数据,适用于用户要求查找、列出、查看、上传、更新、删除或整理 LottieFiles 素材库或账户信息的场景。它基于 LottieFiles GraphQL 接口,能力范围与所连接账户自身权限一致,不会授予额外权限。使用前需先阅读接口契约参考,确认当前公开 schema 支持的字段与能力;执行变更类操作前应先检查目标资源及其归属或当前状态,仅请求必需字段、通过变量传值、避免在查询中放入机密信息;列表查询需分页,使用返回的游标和用户确认的数量上限;执行变更或删除前须说明目标与影响,并要求用户明确意图与宿主确认;变更后需检查响应,处理 GraphQL 部分错误并说明哪些数据可靠。禁止绕过权限范围,禁止记录令牌或查询变量,禁止从人类可读标签推断字段或变更名称。

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sgc-professional-portrait

专业形象照精修技能:将单张人物照片处理为精致、可信的职业形象照,重点在于保持本人身份不变。提供克制的皮肤修饰、面部曝光提亮与整体质感清理,可按需去除帽子、修复杂发或替换背景;遇到“变化不明显”“只提亮面部”等迭代反馈时做精准调整,并生成前后对比。适用于日常照转职业头像、证件/简历形象照优化等场景。身份保真优先于美化,不擅自改变脸型、五官、表情、服装与构图。

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lov-image-creator

造图师(Image Maker)是一个按用途生成图像、制作可编辑图文布局或整理图像提示词的技能。它通过自然语言请求触发,可区分生成图、编辑已有图、含排版的设计稿与仅提示词等不同需求,并在执行后回读文件核对构图、文字、参考一致性、尺寸和透明度,再将结果保存到指定位置或项目 output。支持明确输入与结果回读,适合需要图像创作与图文排版辅助的场景。

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lov-motivational-media-creator-claude-version

该技能用于制作2–6分钟励志短片:围绕真实人物或团队“倒下—起来”的经历,先选片型与节拍、写旁白、排时间线,再用参考片实测节奏区间体检时间线与成片。它基于8条参考视频逐片测量切点、响度、语音覆盖与纯音乐段,提供可复跑的测量与体检脚本,并支持按用户长期偏好记录片型、画幅、交付响度与旁白音色。适用于“做励志短片”“按参考片节奏排结构并体检成片”等场景;渲染需交给外部执行器,未清权素材成片最高到review状态。

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linyuebanzi-knowledge-card

该技能用于将任意学科知识点制作成竖版(9:16)知识卡片,面向豆包工作等自带生图能力的 Agent 平台,无需配置 API Key。用户只需输入知识点名称(如“声现象”“勾股定理”“光合作用”),技能会自动推断学科、年级与章节,拆解 3-5 个核心子概念,生成提纲供确认,再按莫兰迪低饱和色卡构建提示词并调用平台内置生图能力出图。流程包含提示词层学科准确性自检与成图视觉复核两道防线,支持一句话修改、勘误回流与批量生成。

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brand-guidelines

该技能用于将 Anthropic 官方品牌色彩与字体应用到任何可从 Anthropic 视觉风格中受益的产物上,适用于需要品牌一致性的场景。它提供官方品牌识别与样式资源,包括主色、强调色与字体规范:主色为深色 #141413、浅色 #faf9f5、中灰 #b0aea5、浅灰 #e8e6dc;强调色为橙色 #d97757、蓝色 #6a9bcc、绿色 #788c5d。字体方面,标题使用 Poppins(回退 Arial),正文使用 Lora(回退 Georgia)。功能包括智能字体应用(对 24pt 及以上标题应用 Poppins,正文应用 Lora,自定义字体不可用时自动回退,保持跨系统可读性)、文本样式与基于背景的智能配色、以及非文本形状使用强调色并循环橙色、蓝色、绿色。技术上使用系统已安装字体,无需安装,建议预先安装 Poppins 与 Lora 以获得最佳效果;颜色通过 python-pptx 的 RGBColor 类以 RGB 值精确应用,保持跨系统颜色保真。关键词:品牌、企业识别、视觉识别、后处理、样式、品牌色、排版、Anthropic 品牌、视觉格式、视觉设计。具体安装方式与使用步骤暂未提供。

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canvas-design

canvas-design 是一个用于创作视觉艺术的设计技能,最终输出为 .png 或 .pdf 文档,并附带设计哲学说明文件。它适用于用户提出制作海报、艺术作品等需求时使用。该技能的工作流程分为两步:先创建一个设计哲学(美学运动)并以 .md 文件输出,再将该哲学在画布上以视觉方式表达,生成 .pdf 或 .png 文件。设计理念强调视觉表达、空间沟通、艺术诠释和极简文字,要求作品呈现为精心打磨、反复推敲、出自顶尖水平的匠心之作。最终产物以单页高视觉化设计为主,除非用户要求更多页数;通常使用重复图案和规整形状,并将文字作为视觉元素而非段落。画布创作需使用 ./canvas-fonts 目录中的字体,并确保所有元素在画布边界内,留有适当边距,不重叠、不越界。

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prepare-app-icons

prepare-app-icons 是一个把现有应用图标或 Logo 转换为多平台图标资源的技能。它不会从零设计新品牌标识,而是围绕已有美术素材生成 Apple 应用图标、Android 自适应启动图标以及网页 favicon 等平台所需的导出文件。该技能强调保留原有图形的身份特征、比例、颜色与有意的细节,并针对不同平台分别合成图层、留白与尺寸。使用时会先确认素材来源与目标平台,检查现有 Xcode 图标目录、Android 资源、Web manifest 与框架图标配置,复用已有的命名与集成约定。导出前需查阅各平台官方指引,记录检查日期与来源。导出工具负责确定性的尺寸缩放、框架、alpha 合成与格式转换,会保留源文件与可编辑矢量。它还可通过辅助工具处理 iOS/iPadOS PNG 目录、Apple 前景交接层、Android 资源、favicon、触摸图标及可选的 PWA/Play 资源,并输出资源报告与预览图。该技能不负责依据最新指引验证外形,几何合规不等于品牌质量或系统原生渲染效果。

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tgw-image

TGW Image 是一个基于本机系统 imagegen CLI 调用 gpt-image-2 生成位图图片资产的生图 Skill,作为 TGW 的 Image 生图执行入口。它主要负责把用户的画面需求整理成结构化提示词,并通过本机脚本生成 PNG、JPG、WebP 等位图图片。该 Skill 会在首次使用时检查 API 环境,缺少 OPENAI_API_KEY 时停止并给出配置引导,不进行假装生成。配置方面,真实 API Key 只允许来自当前 shell 环境、macOS Keychain 或用户临时输入,不会写入项目文件、仓库、日志或命令历史。用户可通过 /TGW-image-init 明确配置,把 Key 写入 macOS Keychain,并将 OPENAI_BASE_URL 规范为 OpenAI 兼容的 /v1 地址。生成物默认输出到运行项目的 tgw-exports/imagegen/ 目录。生成完成后会进行文件存在、类型、大小、尺寸和视觉检查的验收,并报告保存路径与实际情况。该 Skill 主要用于插画、海报、封面、产品图、社媒图、概念视觉和视觉草图等位图生成场景,不处理 SVG、HTML/CSS/canvas 绘图、Logo 定稿、图表代码等可编辑矢量任务,也不负责已有图片编辑、透明背景或复杂抠图,这些情况会转回系统 imagegen Skill 的对应流程。

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appstore-assets

appstore-assets 是一个用于生成 App Store 素材的技能:可从应用代码库或落地页出发,为 iPhone、iPad 和 Mac 生成上传所需的 App Store 截图,以及可选的创意素材(头部/搜索图),也可以对已有素材集重新渲染。素材由无头 Chrome 从 HTML 渲染,并按 Apple 规范校验。核心原则是只展示已发布应用真实具备的功能,不虚构 UI、功能或宣传语。技能提供从分支选择、信息发现、规范刷新、方案审批、构建、渲染校验、评审到交付的完整流程,并要求在各步骤输出完成报告与最终结果。它不适用于撰写商店文案、审核审查、应用图标、预览视频或 Google Play 素材。

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