القائمة
自动诊断图片的画质、人像、内容问题，按最优顺序串联 image-upscale/beauty-enhance/image-edit/cutout 修复。当用户说修图、变清晰、去水印、去路人、磨皮美颜、修一下这张图、图片模糊、老照片修复时触发。
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/18816132863/xiaoyi-claw-omega-final --skill meitu-image-fixيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
Market prediction skill using Kronos. Use when user needs finance market time-series forecasting or news-aware finance market adjustments.
同花顺i问财综合金融数据查询技能。整合行情查询、财务查询、基金查询、宏观查询、指数查询、A股选股、期货选股、公告搜索、新闻搜索、研报搜索等十大核心能力。支持股票、ETF、基金、期货、宏观经济等多维度金融数据查询，以及公告、新闻、研报等资讯搜索。当用户需要查询股票行情、财务数据、基金信息、宏观数据、选股筛选、公告新闻研报时，使用此技能。
Natural language task and project management. Use when the user talks about things they need to do, projects they're working on, tasks, deadlines, or asks for a project overview / dashboard. Captures tasks from conversation, organises them into projects, tracks progress, and serves a local Kanban dashboard.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | meitu-image-fix |
| description | 自动诊断图片的画质、人像、内容问题，按最优顺序串联 image-upscale/beauty-enhance/image-edit/cutout 修复。当用户说修图、变清晰、去水印、去路人、磨皮美颜、修一下这张图、图片模糊、老照片修复时触发。 |
| version | 1.0.0 |
接收一张有问题的图片，自动诊断画质/人像/内容三类问题，规划最优修复管线，按顺序调用 meitu-cli 工具链完成修复。核心价值是诊断+串联——用户不需要知道该用哪个工具，只需要说"帮我修一下"。
npm install -g meitu-climeitu config set-ak / meitu config set-sk，或 env OPENAPI_ACCESS_KEY / OPENAPI_SECRET_KEY{OPENCLAW_HOME}/workspace/scripts/oc-workspace.mjs，用于输出路径路由路径别名： 下文中
$VISUAL={OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/，$OC_SCRIPT={OPENCLAW_HOME}/workspace/scripts/oc-workspace.mjs
Preflight → [Context: 跳过] → Execute (诊断 → 规划 → 逐步执行) → Deliver
↑ 工具型 skill，无创意上下文需求，始终跳过 Context
meitu --version → 未安装则提示 npm install -g meitu-climeitu auth verify --json → 凭证无效则引导配置node $OC_SCRIPT resolve → 获取 mode, visual, can_read_knowledge, can_record
脚本不存在 → 检查 cwd 有无 openclaw.yaml → 确定 mode；检查 $VISUAL 目录 → 确定 capabilities
can_record = cwd 有 openclaw.yaml AND $VISUAL 存在（两者缺一即 false）node $OC_SCRIPT route-output --skill meitu-image-fix --name tmp --ext tmp
脚本不存在 → 3 级 fallback：
① cwd 有 openclaw.yaml → ./output/
② $VISUAL 存在 → $VISUAL/output/meitu-image-fix/
③ 均无 → ~/Downloads/
mkdir -p {output_dir}工具型 skill，无创意上下文需求，始终跳过 Context，直接到 Execute。
诊断：看图 + 听用户
从两个信息源判断问题：
视觉分析（用 Read 工具读取图片，多模态识别问题）：
| 观察到的现象 | 标记 |
|---|---|
| 分辨率低 / 明显模糊 / 压缩锯齿 / 噪点多 | quality:blur |
| 可见水印 / 半透明文字叠印 | content:watermark |
| 画面中有不属于主体的路人/杂物 | content:unwanted-object |
| 文字内容有错别字 | content:text-error |
| 背景有瑕疵（杂乱/破损/穿帮） | content:bg-flaw |
| 人脸可见 + 肤质粗糙/暗沉/痘印明显 | portrait:skin |
| 人脸可见 + 五官可优化 | portrait:feature |
用户意图解析（用户说的话直接映射到标签）：
| 用户表述 | 标记 |
|---|---|
| "变清晰""超清""高清""模糊""画质差""老照片" | quality:blur |
| "去水印""水印" | content:watermark |
| "去掉路人""去杂物""消除 XX" | content:unwanted-object |
| "改文字""改错字""把 X 改成 Y" | content:text-error |
| "背景修干净""背景杂乱" | content:bg-flaw |
| "磨皮""美颜""祛痘""提亮""皮肤" | portrait:skin |
| "变精致""五官调整" | portrait:feature |
| "去背景""抠图""透明背景" | cutout |
| "修一下""帮我处理一下"（模糊指令） | 完全依赖视觉分析 |
合并两个信息源，得到最终问题列表。
规划修复管线
执行顺序（硬约束——顺序错误会严重影响效果）：
Phase 1: image-upscale 先提升画质，后续操作在清晰图上效果更好
Phase 2: image-edit / cutout 内容修复在高清底图上精度更高
Phase 3: beauty-enhance 美颜放最后，避免被前面步骤的重编码破坏
管线路由表：
| 问题标签 | Phase | 工具 | 命令 |
|---|---|---|---|
quality:blur | 1 | image-upscale | meitu image-upscale |
content:watermark | 2 | image-edit | meitu image-edit --model praline |
content:unwanted-object | 2 | image-edit | meitu image-edit --model praline |
content:text-error | 2 | image-edit | meitu image-edit --model praline |
content:bg-flaw | 2 | image-edit | meitu image-edit --model praline |
cutout | 2 | image-cutout | meitu image-cutout |
portrait:skin | 3 | beauty-enhance | meitu image-beauty-enhance |
portrait:feature | 3 | beauty-enhance | meitu image-beauty-enhance |
Phase 2 内有多个 edit 操作时，逐条串行执行（每条用上一步输出的 URL）。 cutout 与其他 Phase 2 操作共存时：先 edit 再 cutout（去背景应在内容修好之后）。
向用户确认管线（多步修复时）：
列出诊断结果和计划步骤，获得确认后再执行：
诊断结果：图片模糊 + 有水印 + 人脸肤质粗糙 修复计划：① 超清 → ② 去水印 → ③ 自然美颜 确认开始？
用户只提了单一问题且诊断无歧义 → 跳过确认，直接执行。
逐步执行
链式调用机制：
每步加 --json，解析返回 JSON 的 media_urls[0] 作为下一步的 --image 输入。仅最后一步加 --download-dir {output_dir} 保存到本地。加了 --download-dir 后，JSON 输出会多一个 downloaded_files 数组，直接取 downloaded_files[0].saved_path 获取下载文件的完整路径，Deliver 阶段再 rename。
URL 传递 fallback：如果下一步用 media_urls[0] 作为 --image 失败（UPLOAD_ERROR），先下载到系统临时目录再用本地路径重试：
curl -sL -o /tmp/meitu-fix-step{N}.{ext} {url}
meitu <command> --image /tmp/meitu-fix-step{N}.{ext} ...
中间文件必须存放在 /tmp/ 或系统临时目录，禁止存入 skill 文件夹或源文件所在目录。管线完成后清理：rm -f /tmp/meitu-fix-step*.{ext}。
Phase 1: 超清 — image-upscale
根据图片主体选择 model_type：
| 主体类型 | --model_type | 判断依据 |
|---|---|---|
| 人像为主 | 0 | 人脸是视觉焦点 |
| 商品/物品 | 1 | 产品、食物、实物特写 |
| 图形/截图 | 2 | UI 截图、文字图、插画、图标 |
| 不确定 | 省略 | 让服务端自动检测 |
meitu image-upscale --image {input} --model_type {type} --json
解析：ok: true → media_urls[0] 传入下一步。
ok: false → 记录错误，用原图继续后续步骤（upscale 失败不阻塞管线）。
Phase 2: 内容修复 — image-edit / image-cutout
每个 content 问题对应一条 edit 指令，逐条串行：
| 问题 | --prompt 示例 | 注意 |
|---|---|---|
| 水印 | "去除图片中的水印" | 水印面积大可能需要 2 轮 |
| 路人/杂物 | "消除画面中的路人" / "去掉右下角的杂物" | 描述具体位置效果更好 |
| 文字错误 | "将文字'XXX'改为'YYY'" | 指明原文和改后文 |
| 背景瑕疵 | "修复背景中的破损区域" | 描述具体区域 |
meitu image-edit --image {prev_url} --prompt "{instruction}" --model praline --json
每步取 media_urls[0] 传给下一步。
如果问题是去背景（cutout）：
meitu image-cutout --image {prev_url} --json
Phase 3: 美颜 — image-beauty-enhance
meitu image-beauty-enhance --image {prev_url} --beatify_type {type} --json
| 用户诉求 | --beatify_type |
|---|---|
| 自然修饰 / 轻微瑕疵 / 日常照 | 0（自然） |
| 明确要求强效 / 瑕疵严重 / 商业用途 | 1（强效） |
| 未明确说明 | 默认 0 |
约束：beauty-enhance 仅支持真实单人肖像。以下情况跳过此步骤并告知用户：
服务端拒绝时返回 CONTENT_REQUIREMENTS_UNMET（code 98501），直接跳过即可。
同时有 portrait:skin 和 portrait:feature → 一次 beauty-enhance 即可覆盖（不需要调两次）。
最后一步下载： 管线最后一个命令加 --download-dir {output_dir}，直接保存结果文件到本地。
错误处理
每步独立处理，单步失败不阻塞管线：
L1: 简化 prompt — 移除修饰语，保留核心指令（edit 步骤适用）
L2: 省略可选参数 — 如 model_type 让服务端自动判断
L3: 跳过当前步骤 — 用上一步结果继续后续管线
L4: 连续 2 步失败 → 停止管线，将最后一个成功步骤的结果下载到 {output_dir} 交付，并说明哪些步骤未完成
L5: 首步即失败 → 检查凭证/余额，报错含 code + hint
特殊错误码：
ORDER_REQUIRED → 提示用户充值，提供 action_urlCREDENTIALS_MISSING → 提示配置 AK/SKoutput_dir 已在 Preflight 预解析，Execute 最后一步的 --download-dir 已直接写入该目录，Deliver 仅做 rename。
node $OC_SCRIPT rename --file {path} --name {effect}
脚本不存在 → mv {output_dir}/{task_id_file} "{output_dir}/{date}_{effect}.{ext}"
can_record = cwd 有 openclaw.yaml AND $VISUAL 存在（两者缺一即 false）→ false 时跳过。一次性模式下反馈仅当前对话有效。
User approved style →
node $OC_SCRIPT read-observations → Agent 检查语义相似 key →
node $OC_SCRIPT write-observation --key "..." --scope-hint "..." --project "..."
→ promotion_ready? → 非阻塞提议晋升（在回复末尾提及："你在 N 个项目中都偏好 X，要保存吗？"）→ confirmed → write target + delete-observation
User rejected ("不要 XX") → has openclaw.yaml → ask scope → project: DESIGN.md Constraints / universal: quality.yaml（需用户确认） no openclaw.yaml → current task only
No feedback → skip entirely（不读 observations.yaml，zero overhead）。
{date}_{修复摘要}.{ext}
2026-03-23_upscale.jpg2026-03-23_upscale+remove-watermark+beauty.jpg本 skill 只做修复——让一张已有的图变得更好。不做创作类任务：
| 不做 | 转交 |
|---|---|
| 风格转绘（变漫画/油画/3D） | meitu-stylize |
| 换背景/换场景（创意替换） | meitu-product-swap |
| 海报排版/加文字布局 | meitu-poster |
| AI 写真/人像生成 | meitu-portrait |
边界判断：用户意图是"修好这张图的问题" → 本 skill。用户意图是"把这张图变成另一种东西" → 告知用户并建议对应 skill。