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新环境测试

by yuangui · GitHub ↗ · v1.0.1 · MIT-0
cross-platform ⚠ suspicious
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Install in OpenClaw
/install skill-test1
Description
腾讯云对象存储(COS)和数据万象(CI)集成技能。覆盖文件存储管理、AI处理和知识库三大核心场景。 存储场景:上传文件到云端、下载云端文件、批量管理存储桶文件、获取文件签名链接分享、查看文件元信息。 图片处理场景:图片质量评估打分、AI超分辨率放大、AI智能裁剪、二维码/条形码识别、添加文字水印、获取图片EXI...
README (SKILL.md)

腾讯云 COS 技能

一站式管理腾讯云对象存储(COS)和数据万象(CI),通过统一的 Node.js SDK 脚本提供以下能力:

  • 文件存储:上传、下载、列出、删除文件,获取签名下载链接,批量操作,复制
  • 存储桶管理:列出/创建存储桶,ACL、跨域、标签、版本控制、生命周期管理
  • 图片处理:缩放、裁剪、旋转、格式转换、文字水印、质量评估、超分辨率、智能裁剪、二维码识别
  • 内容识别:图片标签识别、OCR 文字识别
  • 文档处理:办公文档转 PDF、文档预览(图片/HTML)
  • 媒体处理:视频智能封面、转码、截帧、媒体信息
  • 内容审核:图片/视频/音频/文本/文档违规检测
  • 智能语音:语音识别、语音合成、音频降噪、人声分离
  • 文件处理:哈希计算、压缩、解压
  • 智能检索 MetaInsight:数据集管理、索引管理、以图搜图、文本搜图、人脸搜索、元数据检索、多模态文档检索
  • 🚀 知识库:一键创建知识库(自动创建桶+数据集+绑定),上传文档到知识库,语义检索知识库内容

所有操作通过 scripts/cos_node.mjs 单一脚本完成,输出 JSON 格式。

首次使用 — 自动设置

当用户首次要求操作 COS 时,按以下流程操作:

步骤 1:检查当前状态

{baseDir}/scripts/setup.sh --check-only

如果 Node.js 和 cos-nodejs-sdk-v5 已安装、环境变量已配置,跳到「操作指南」。

步骤 2:如果未配置,引导用户提供凭证

告诉用户:

我需要你的腾讯云凭证来连接 COS 存储服务。请放心,你的密钥会受到以下保护:

🛡️ 凭证安全保障

  • 默认不落盘:凭证仅存于当前终端会话内存中,关闭终端即消失
  • 可选持久化:如需保存,凭证写入项目本地 .env 文件(仅当前用户可读,权限 600)
  • 支持 AES-256 加密:持久化后可一键加密为 .env.enc,明文自动删除,密钥绑定本机+本用户,拷贝到其他环境无法解密
  • 自动防误提交.env / .env.enc 自动添加到 .gitignore,不会进入版本控制
  • 永远不会在对话中回显你的密钥

🔒 推荐方案:STS 临时凭证(最安全,自带有效期)

  1. SecretId — TmpSecretId
  2. SecretKey — TmpSecretKey
  3. Token — SecurityToken
  4. Region — 存储桶区域(如 ap-guangzhou)
  5. Bucket — 存储桶名称(格式 name-appid)

⚠️ 降级方案:永久密钥(必须使用子账号最小权限密钥)

  1. SecretId / SecretKey / Region / Bucket

可选配置

  • DatasetName — 数据万象数据集名称(仅 MetaInsight 检索需要)
  • Domain / ServiceDomain / Protocol — 自定义域名配置

步骤 3:设置环境变量并运行安装

export TENCENT_COS_SECRET_ID="\x3CSecretId>"
export TENCENT_COS_SECRET_KEY="\x3CSecretKey>"
export TENCENT_COS_TOKEN="\x3CToken>"  # STS 临时凭证才需要
export TENCENT_COS_REGION="\x3CRegion>"
export TENCENT_COS_BUCKET="\x3CBucket>"

# 默认模式:凭证仅存于当前 session,关闭终端后需重新 export
{baseDir}/scripts/setup.sh --from-env

# 持久化模式:凭证写入项目本地 .env 文件,下次自动读取
{baseDir}/scripts/setup.sh --from-env --persist

脚本会自动安装 cos-nodejs-sdk-v5 到项目本地 node_modules/ 并验证连接。

持久化说明--persist 会将凭证写入项目目录下的 .env 文件(权限 600),并自动添加到 .gitignorecos_node.mjs 启动时会自动读取 .env(环境变量优先于 .env 文件)。清理凭证:rm -f .env


操作指南

所有操作通过单一脚本 scripts/cos_node.mjs 完成,输出 JSON 格式。

node {baseDir}/scripts/cos_node.mjs \x3Caction> [--option value ...]

全局可选参数(所有 action 均支持,用于覆盖环境变量中的默认值):

  • --bucket \x3CBucketName> — 指定操作的存储桶(覆盖 TENCENT_COS_BUCKET
  • --region \x3CRegion> — 指定地域(覆盖 TENCENT_COS_REGION
  • --dataset-name \x3CName> — 指定数据集名称(覆盖 TENCENT_COS_DATASET_NAME

初始配置的 Region、Bucket、DatasetName 只是默认值,每次调用都可以通过参数自由指定。

COS 存储操作

# 上传文件
upload --file /path/to/file.jpg --key remote/path/file.jpg

# 上传字符串
put-string --content "文本内容" --key remote/file.txt --content-type "text/plain"

# 下载文件
download --key remote/path/file.jpg --output /path/to/save/file.jpg

# 列出文件
list --prefix "images/" --max-keys 100

# 获取签名 URL
sign-url --key remote/path/file.jpg --expires 3600

# 查看文件信息
head --key remote/path/file.jpg

# 删除文件
delete --key remote/path/file.jpg

# 批量删除
delete-multiple --keys '["file1.txt","file2.txt"]'

# 复制对象
copy-object --source bucket.cos.region.myqcloud.com/source.jpg --key dest.jpg

COS 存储桶管理

⚠️ 安全限制:本技能禁止删除存储桶和清空存储桶操作。

# 列出所有存储桶
list-buckets

# 创建存储桶
create-bucket --bucket mybucket-1250000000 --region ap-guangzhou

# 检查存储桶是否存在
head-bucket --bucket mybucket-1250000000

# 获取/设置存储桶 ACL
get-bucket-acl
put-bucket-acl --acl private

# 获取/设置跨域配置
get-bucket-cors
put-bucket-cors --origin "*" --methods "GET,POST,PUT"

# 获取/设置标签
get-bucket-tagging
put-bucket-tagging --tags '[{"Key":"env","Value":"prod"}]'

# 查询版本控制/生命周期/地域
get-bucket-versioning
get-bucket-lifecycle
get-bucket-location

CI 图片基础处理

# 获取图片元信息
image-info --key images/photo.jpg

# 图片缩放
image-thumbnail --key images/photo.jpg --width 200 --height 200

# 图片裁剪
image-crop --key images/photo.jpg --width 300 --height 300 --gravity center

# 图片旋转
image-rotate --key images/photo.jpg --degree 90

# 格式转换(webp/png/jpg/avif/heif/tpg)
image-format --key images/photo.jpg --format webp

# 添加文字水印(支持中文)
watermark-font --key images/photo.jpg --text "版权所有"

CI AI 图片处理

# 图片质量评估
assess-quality --key images/photo.jpg

# AI 超分辨率
ai-super-resolution --key images/photo.jpg

# AI 智能裁剪
ai-pic-matting --key images/photo.jpg --width 200 --height 200

# 二维码识别
ai-qrcode --key images/qrcode.jpg

CI 内容识别

# 图片标签识别
recognize-image --key images/photo.jpg

# OCR 文字识别
ocr-general --key images/document.jpg

CI 文档处理

# 文档转 PDF(自动轮询等待结果)
create-doc-to-pdf-job --key docs/report.docx

# 查询文档处理任务
describe-doc-job --job-id \x3CjobId>

# 文档预览(转图片)
doc-preview --key docs/report.docx --page 1 --format jpg

# 获取文档在线预览 HTML 链接
doc-preview-html-url --key docs/report.docx

CI 媒体处理

# 视频智能封面(自动轮询等待结果)
create-media-smart-cover-job --key videos/demo.mp4

# 查询媒体处理任务
describe-media-job --job-id \x3CjobId>

# 视频转码
media-transcode-job --key videos/demo.mp4 --format mp4

# 视频截帧
media-snapshot --key videos/demo.mp4 --time 5 --format jpg

# 获取媒体文件信息
media-info --key videos/demo.mp4

CI 内容审核

# 图片同步审核
audit-image --key images/photo.jpg

# 图片异步审核任务
audit-image-job --key images/photo.jpg

# 视频审核任务
audit-video-job --key videos/demo.mp4

# 音频审核任务
audit-audio-job --key audio/song.mp3

# 文本审核任务
audit-text-job --content "待审核的文本内容"

# 文档审核任务
audit-document-job --key docs/report.docx

# 查询审核任务结果(--type 可选 image/video/audio/text/document)
describe-audit-job --job-id \x3CjobId> --type image

CI 智能语音

# 语音识别
speech-recognition-job --key audio/meeting.mp3 --engine 16k_zh_video

# 语音合成(文字转语音)
tts-job --text "你好,欢迎使用腾讯云"

# 音频降噪
noise-reduction-job --key audio/noisy.mp3

# 人声分离
voice-separate-job --key audio/song.mp3

CI 文件处理

# 文件哈希计算(md5/sha1/sha256)
file-hash --key docs/report.docx --type md5

# 文件压缩
file-compress-job --prefix "images/" --format zip

# 文件解压
file-uncompress-job --key archive.zip --prefix "output/"

# 查询文件处理任务
describe-file-job --job-id \x3CjobId>

CI MetaInsight

数据集管理

# 列出所有数据集
list-datasets

# 创建数据集(模板:Official:COSBasicMeta / Official:ImageSearch / Official:FaceSearch)
create-dataset --name my-dataset --template "Official:ImageSearch" --description "图片搜索"

# 查询数据集详情
describe-dataset --name my-dataset

# 绑定存储桶到数据集(默认 Mode=1 存量索引,自动索引桶内已有文件)
create-dataset-binding --name my-dataset
create-dataset-binding --name my-dataset --uri "cos://other-bucket-1250000000"

# 仅增量索引(Mode=0,只索引绑定后新上传的文件)
create-dataset-binding --name my-dataset --mode 0

# 查询数据集的绑定关系
describe-dataset-bindings --name my-dataset

索引管理

# 创建文件元数据索引
create-file-meta-index --name my-dataset --uri "cos://bucket/images/photo.jpg" --media-type image

# 查询文件元数据索引
describe-file-meta-index --name my-dataset --uri "cos://bucket/images/photo.jpg"

# 删除文件元数据索引
delete-file-meta-index --name my-dataset --uri "cos://bucket/images/photo.jpg"

检索(需预建数据集)

三种检索需要不同模板的数据集,通过环境变量或 --dataset 参数分别指定:

检索类型 所需数据集模板 环境变量
图片检索(以图搜图/文本搜图) Official:ImageSearch TENCENT_COS_DATASET_IMAGE_SEARCH
人脸搜索 Official:FaceSearch TENCENT_COS_DATASET_FACE_SEARCH
元数据检索 Official:COSBasicMeta TENCENT_COS_DATASET_META

TENCENT_COS_DATASET_NAME 作为图片检索的兜底值。所有 action 都支持 --dataset 参数覆盖。

# 以图搜图(ImageSearch 数据集)
image-search-pic --uri "https://example.com/query.jpg"

# 文本搜图(ImageSearch 数据集)
image-search-text --text "蓝天白云"

# 人脸搜索(FaceSearch 数据集)
face-search --uri "cos://bucket/photo.jpg" --max-face-num 1 --limit 10 --threshold 80

# 元数据检索 — 简单查询(任意数据集)
dataset-simple-query --dataset my-dataset --sort CustomId --order desc --max-results 50
dataset-simple-query --dataset my-dataset --query '{"Operation":"eq","Field":"ContentType","Value":"image/jpeg"}'

# 多模态检索 — 文档检索(DocSearch 数据集)
hybrid-search --text "包含一颗大树的文档" --dataset docsearch --templates DocSearch --limit 10
hybrid-search --text "关键词" --dataset docsearch --filter '{"$and":[{"MediaType":{"$in":["image","document"]}},{"Size":{"$gt":123}}]}'

🚀 知识库(快捷功能)

重要:这是一组面向用户口语化描述的快捷流程。用户不需要知道底层命令,只需用自然语言描述意图。

用户意图识别

用户可能的说法 对应操作
"帮我创建一个知识库" "建一个知识库" "我想做个文档库" → 执行 create-knowledge-base
"上传到知识库" "把文件放进知识库" "往知识库里加文档" → 执行 upload(指向知识库对应的桶)
"查询知识库" "从知识库找" "搜索知识库" "知识库里有没有关于XX的内容" → 执行 hybrid-search(指向知识库对应的数据集)

流程 1:创建知识库

当用户说"创建知识库"/"建一个知识库"/"我想做个文档库"时:

  1. 如果用户没指定名称 → 询问用户想给知识库起什么名字
  2. 执行创建:
create-knowledge-base --name \x3C用户指定的名称>
  1. 自动完成三步:创建存储桶 → 创建 DocSearch 数据集 → 绑定
  2. 记住本次创建的知识库信息(桶名、地域、数据集名),后续上传/查询时直接使用
  3. 告诉用户:

✅ 知识库「\x3C名称>」已创建!

  • 你可以把文档(PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等)上传到这个知识库
  • 上传后系统会自动建立索引(需要几秒到几分钟)
  • 之后你可以直接说"从知识库里搜一下XXX"来查询内容

流程 2:上传到知识库

当用户说"上传到知识库"/"把文件放进知识库"/"往知识库里加文档"时:

判断使用哪个知识库:

  1. 如果本次对话中已创建/使用过知识库 → 直接使用该知识库的桶和地域
  2. 如果不确定 → 执行 list-datasets 列出所有数据集,筛选 TemplateId 为 Official:DocSearch 的数据集:
    • 只有 1 个 DocSearch 数据集 → 直接使用它,通过数据集绑定关系推断对应的桶
    • 有多个 DocSearch 数据集 → 列出让用户选择
    • 没有 DocSearch 数据集 → 告诉用户"你还没有知识库,要帮你创建一个吗?"
  3. 确定知识库后,执行上传:
upload --file \x3C用户的文件路径> --key \x3C文件名> --bucket \x3C知识库桶名> --region \x3C知识库地域>
  1. 告诉用户:

✅ 文件已上传到知识库「\x3C名称>」,索引建立中,稍后即可检索。

流程 3:查询知识库

当用户说"查询知识库"/"从知识库找XX"/"搜索知识库"/"知识库里有没有关于XX的"/"从知识库里搜一下"时:

判断使用哪个知识库:

  1. 如果本次对话中已创建/使用过知识库 → 直接使用该知识库的数据集
  2. 如果不确定 → 执行 list-datasets 列出所有数据集,筛选 TemplateId 为 Official:DocSearch 的数据集:
    • 只有 1 个 DocSearch 数据集 → 直接使用它
    • 有多个 DocSearch 数据集 → 列出让用户选择(展示名称和文件数)
    • 没有 DocSearch 数据集 → 告诉用户"你还没有知识库,要帮你创建一个吗?"
  3. 确定知识库后,执行检索:
hybrid-search --text "\x3C用户的查询内容>" --dataset \x3C知识库数据集名> --templates DocSearch
  1. 结果呈现(不要直接输出 JSON,用友好格式):
    • 按相关度排序展示检索结果
    • 每条结果展示:相关度分数 + 来源文件名 + 匹配内容摘要
    • 如果没有匹配结果 → 告诉用户"知识库中没有找到相关内容,你可以上传更多文档试试"

CI 通用请求(扩展入口)

用于调用尚未封装为独立 action 的 CI 能力:

ci-request --method POST --path "image/auditing" --body '\x3Cxml>...\x3C/xml>'
ci-request --method GET --path "jobs/\x3CjobId>"

功能对照表

分类 action 说明
存储 upload 上传文件
put-string 上传字符串
download 下载文件
list 列出文件
sign-url 获取签名链接
delete 删除文件
delete-multiple 批量删除
head 文件元信息
copy-object 复制对象
存储桶管理 list-buckets 列出所有存储桶
create-bucket 创建存储桶
head-bucket 检查存储桶是否存在
get-bucket-acl / put-bucket-acl ACL 权限管理
get-bucket-cors / put-bucket-cors 跨域配置
get-bucket-tagging / put-bucket-tagging 标签管理
get-bucket-versioning 查询版本控制
get-bucket-lifecycle 查询生命周期
get-bucket-location 查询存储桶地域
图片基础 image-info 图片元信息
image-thumbnail 缩放
image-crop 裁剪
image-rotate 旋转
image-format 格式转换
watermark-font 文字水印
AI图片 assess-quality 质量评估
ai-super-resolution 超分辨率
ai-pic-matting 智能裁剪
ai-qrcode 二维码识别
内容识别 recognize-image 图片标签识别
ocr-general OCR 文字识别
文档处理 create-doc-to-pdf-job 文档转 PDF
describe-doc-job 查询文档任务
doc-preview 文档预览(转图片)
doc-preview-html-url 文档在线预览链接
媒体处理 create-media-smart-cover-job 智能封面
describe-media-job 查询媒体任务
media-transcode-job 视频转码
media-snapshot 视频截帧
media-info 媒体文件信息
内容审核 audit-image 图片同步审核
audit-image-job 图片异步审核
audit-video-job 视频审核
audit-audio-job 音频审核
audit-text-job 文本审核
audit-document-job 文档审核
describe-audit-job 查询审核结果
智能语音 speech-recognition-job 语音识别
tts-job 语音合成
noise-reduction-job 音频降噪
voice-separate-job 人声分离
文件处理 file-hash 哈希计算
file-compress-job 文件压缩
file-uncompress-job 文件解压
describe-file-job 查询文件任务
MetaInsight 管理 list-datasets 列出数据集
create-dataset 创建数据集
describe-dataset 查询数据集详情
create-dataset-binding 绑定存储桶
describe-dataset-bindings 查询绑定关系
MetaInsight 索引 create-file-meta-index 创建文件索引
describe-file-meta-index 查询文件索引
delete-file-meta-index 删除文件索引
MetaInsight 检索 image-search-pic 以图搜图
image-search-text 文本搜图
face-search 人脸搜索
dataset-simple-query 元数据检索
hybrid-search 多模态检索(文档检索)
通用 ci-request 调用任意 CI API
🚀 知识库 create-knowledge-base "创建知识库" → 一键创建桶+数据集+绑定
upload → 指向知识库桶 "上传到知识库" → 上传文档
hybrid-search → 指向知识库数据集 "查询知识库" → 语义检索文档内容
🚫 禁止 deleteBucket 不允许删除/清空存储桶
🔐 凭证管理 encrypt-env 加密 .env → .env.enc 并删除明文
decrypt-env 解密 .env.enc → .env 还原明文

安全注意事项

凭证处理

凭证存储有三种模式,安全性递增:

模式 存储位置 安全性 用法
默认模式 shell session 环境变量 ⭐⭐⭐ 最安全(关闭终端即消失) setup.sh --from-env
持久化模式 项目 .env 文件(权限 600) ⭐⭐ 便捷但明文 setup.sh --from-env --persist
加密持久化 项目 .env.enc(AES-256-GCM) ⭐⭐⭐ 推荐 --persist,再 encrypt-env

加密存储(推荐)

持久化后执行 encrypt-env 即可加密凭证:

# 1. 先持久化
setup.sh --from-env --persist

# 2. 加密(自动删除明文 .env,生成 .env.enc)
node scripts/cos_node.mjs encrypt-env

# 3. 之后脚本自动从 .env.enc 解密读取,所有功能正常使用
node scripts/cos_node.mjs list

加密原理

  • 算法:AES-256-GCM(认证加密,防篡改)
  • 密钥派生:SHA-256(hostname + username + 项目绝对路径)
  • 加密文件绑定当前机器和用户,拷贝到其他机器/用户无法解密
  • 如需还原明文:node scripts/cos_node.mjs decrypt-env
  • 清理凭证:rm -f .env .env.enc

其他安全要求

  • 永远不要在对话中回显 SecretId/SecretKey
  • 推荐使用 STS 临时凭证(自带有效期,过期自动失效)

最小权限与子账号密钥

⚠️ 永远不要使用主账号密钥

推荐创建专用子账号并授予最小权限策略:

  • QcloudCOSDataReadOnlyAccess — 仅读取
  • QcloudCOSDataFullControl — COS 数据读写
  • 如需数据万象功能,额外添加 QcloudCIFullAccess

可进一步限制到具体存储桶:

{
  "statement": [{
    "effect": "allow",
    "action": ["cos:*"],
    "resource": ["qcs::cos:\x3CRegion>::uid/\x3CAPPID>:\x3CBucketName>/*"]
  }]
}

安装包说明

本技能通过 npm 安装 cos-nodejs-sdk-v5(腾讯云 COS 官方 Node.js SDK),安装到项目本地 node_modules/,不执行全局安装。

使用规范

  1. 首次使用先运行 {baseDir}/scripts/setup.sh --check-only 检查环境
  2. 所有文件路径--key)为存储桶内的相对路径,如 images/photo.jpg
  3. 异步任务(文档转换、视频封面)脚本会自动轮询结果,也可通过 --job-id 手动查询
  4. 上传后主动获取链接:上传完成后调用 sign-url 返回访问链接
  5. 错误处理:调用失败时先用 setup.sh --check-only 诊断环境问题
  6. 扩展 CI 能力:通过 ci-request action 可调用任意 CI API(内容审核、文件处理等)
  7. 脚本源码scripts/cos_node.mjs
  8. 命令参考references/api_reference.md
Usage Guidance
Install only if you intend to let the agent operate Tencent Cloud COS/CI on your behalf. Use STS or a dedicated sub-account with the narrowest bucket-level permissions, avoid root or broad permanent keys, prefer ephemeral environment variables, and do not use delete, bulk delete, ACL/CORS changes, signed URL generation, or ci-request unless you have reviewed the exact target and effect.
Capability Tags
cryptorequires-sensitive-credentials
Capability Assessment
Purpose & Capability
The stated COS/CI purpose matches most capabilities, including upload, download, image/media/document processing, moderation, search, and knowledge-base workflows; however, delete, bulk delete, ACL/CORS changes, signed URLs, bucket creation, and the generic ci-request entrypoint create high-impact authority beyond simple storage assistance.
Instruction Scope
The skill uses broad activation language for generic cloud upload, download-link generation, and knowledge-base requests, and it does not consistently require explicit user confirmation before destructive, externally visible, or permission-changing operations.
Install Mechanism
Installation is disclosed as a local npm install of cos-nodejs-sdk-v5 through setup.sh, with no global install requested; the setup flow can also create package.json, node_modules, .env, and .gitignore files in the skill directory.
Credentials
Tencent Cloud SecretId/SecretKey access is proportionate for COS/CI automation, but the skill accepts credentials capable of broad object, bucket, CI, moderation, dataset, and knowledge-base operations, so users must scope keys tightly.
Persistence & Privilege
Default credential handling is ephemeral, but optional persistence writes secrets to a local .env file, encrypt-env creates .env.enc, and decrypt-env restores plaintext .env; these behaviors are disclosed but carry meaningful local secret-exposure risk.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install skill-test1
  3. After installation, invoke the skill by name or use /skill-test1
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.1
Tencent Cloud COS & Data Intelligence Skill v1.0.1 - Added comprehensive documentation (SKILL.md) covering all core scenarios: file storage, AI/CI image/media/document processing, content review, speech intelligence, file operations, knowledge base, and multi-modal retrieval. - Detailed instructions for first-time setup, credential management (STS/long-term keys), and security best practices included. - Unified command-line usage and environment configuration guide with examples for each supported operation. - Security section clarifies ephemeral credential handling, .env encryption options, and forbidden/allowed credential types. - Updated trigger keywords and intent coverage for natural language activation of the skill.
Metadata
Slug skill-test1
Version 1.0.1
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is 新环境测试?

腾讯云对象存储(COS)和数据万象(CI)集成技能。覆盖文件存储管理、AI处理和知识库三大核心场景。 存储场景:上传文件到云端、下载云端文件、批量管理存储桶文件、获取文件签名链接分享、查看文件元信息。 图片处理场景:图片质量评估打分、AI超分辨率放大、AI智能裁剪、二维码/条形码识别、添加文字水印、获取图片EXI... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 47 downloads so far.

How do I install 新环境测试?

Run "/install skill-test1" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is 新环境测试 free?

Yes, 新环境测试 is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does 新环境测试 support?

新环境测试 is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created 新环境测试?

It is built and maintained by yuangui (@yinwuzhe); the current version is v1.0.1.

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