byted-mediakit-image 是面向图片处理场景的 MediaKit Skill，来源于 volcengine/mediakit-cli，主要通过 mediakit-cli image 系列命令完成单张或批量图片的视觉处理、质量优化、内容理解与基础编辑。
用途方面，该 Skill 覆盖图片尺寸缩放与体积治理、元信息探测、裁剪旋转翻转与圆角、颜色与锐化清晰度调整、负片、模糊与马赛克打码、水印、背景移除、文字识别、画质评估与智能裁剪等目标，适用于图片优化、图片理解与图片隐私保护等方向。若对象和目标族已明确属于这些方向但具体做法不确定，可先加载本 Skill 探索。
使用规则方面，需先读取 ../byted-mediakit-shared/SKILL.md 并执行统一前置检查；该共享 Skill 缺失时应停止并提示安装。只能从工具列表中选择 image 域工具，相似能力按各工具的能力描述和参数边界区分。执行前按需读取对应 reference，参数与结果说明来自同一份已审核文案，完整机器合同以当前 CLI --schema 为准。缺少必填参数、鉴权环境变量或真实输入资源时，应向用户索取；通用可选字段只能透传用户明确提供的值，其他可选字段可由明确意图准确确定，但不得伪造。执行时需设置 MEDIAKIT_SURFACE=skill，并把 MEDIAKIT_RUNTIME 设置为当前 Agent 宿主，避免 CLI 无法可靠识别父级 Agent。
主要能力方面，工具列表包括：add-image-watermark（为图片添加图文明水印，适用于版权标识与素材分发防盗链场景）、adjust-image-color（调整亮度、对比度、饱和度，支持调亮、调暗、增强/减弱对比度、增强/减弱饱和度 6 种快速调整效果）、compress-image（有损图像压缩与格式转换）、crop-image（方向裁剪、定向裁剪、自定义裁剪或内切圆裁剪）、enhance-image（基于内容理解提升分辨率、清晰度与色彩表现）、erase-image（自动检测并擦除文字或常见图标，并用智能填充修复）、evaluate-image-quality（主客观画质和美学评分）、face-blur-image（自动检测所有人脸并马赛克处理）、flip-image（水平或竖直翻转）、gaussian-blur-image（高斯模糊）、image-ocr（通用印刷体文字识别，支持简体中文和英文，提供文本块位置坐标与置信度参考）、invert-image（负片/反相）、mosaic-image（整图或指定矩形区域马赛克打码，可调像素格形状与大小）、probe-image-metadata（查询 metadata、avghue、alpha、blurhash 四种图像信息）、remove-image-background（自动识别主体并移除背景生成透明底图）、resize-image（按指定宽高精确缩放，或按长边、短边、等比模式缩放）、rotate-image（设置旋转角度和旋转背景样式）、round-corner-image（四角添加正圆或椭圆圆角）、sharpen-image（锐化增强边缘细节与整体清晰度）、slim-image（质量优先的图片瘦身）、smart-crop-image（自动识别人脸区域并适配指定尺寸裁剪，支持普通人脸和动漫人脸，未识别到人脸时可按预设降级策略输出）。
使用方式方面，各工具均通过 mediakit-cli image <工具名> 形式的命令调用，例如 mediakit-cli image resize-image、mediakit-cli image image-ocr 等，详细参数与结果说明参见对应 reference 文档。图片体积治理与跨域路由上，用户强调尽量不掉画质、质量优先、高质量缩小体积且未给出精确体积上限、质量值或格式转换要求时，先读取 reference/families/image-size-reduction.md，优先选择 slim-image；用户明确给出 quality、max_size、output_format、要求格式转换或明确接受 PNG 有损压缩时，按同一 family guide 选择 compress-image；用户只说压缩、变小且无法判断质量优先还是精确体积、质量或格式控制时，先澄清。若只说有图片而未说明业务目标，应先澄清。把多张图片做成视频、给视频叠图或视频画面裁剪应路由到 editing；视频抽帧、视频理解、视频增强或视频字幕擦除应路由到 video。
适用场景方面，包括素材基础优化与统一视觉风格、多端尺寸适配与缩略图生成、电商素材优化、UGC 画质增强、封面海报二创、质量监控与低质图筛查、内容审核、推荐排序、训练数据清洗、社交平台内容审核、街景或监控画面脱敏、新闻媒体素材处理、AI 训练数据集脱敏、隐私信息弱化与敏感内容遮挡、头像与卡片与电商主图圆角等。
限制方面，各工具均标注支持模式为 Cloud，依赖 CLI 与相应鉴权环境变量；执行前需具备统一前置检查与对应 reference 文档；完整机器合同以当前 CLI --schema 为准。资料未提供收费、价格、平台覆盖范围、具体效果指标与详细使用步骤，暂未提供相关信息。