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Dynamic access to zai-vision MCP server (8 tools, transport: stdio)
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/Dwsy/zai-vision-skill --skill zai-visionコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | zai-vision |
| description | Dynamic access to zai-vision MCP server (8 tools, transport: stdio) |
This skill provides dynamic access to the zai-vision MCP server with progressive disclosure loading.
Protocol: Standard Input/Output (stdio)
Traditional MCP approach:
This skill approach:
ui_to_artifact - Convert UI screenshots into various artifacts: code, prompts, design specifications, or descriptions.
extract_text_from_screenshot - Extract and recognize text from screenshots using advanced OCR capabilities.
diagnose_error_screenshot - Diagnose and analyze error messages, stack traces, and exception screenshots.
understand_technical_diagram - Analyze and explain technical diagrams including architecture diagrams, flowcharts, UML, ER diagrams, and system design diagrams.
analyze_data_visualization - Analyze data visualizations, charts, graphs, and dashboards to extract insights and trends.
ui_diff_check - Compare two UI screenshots to identify visual differences and implementation discrepancies.
analyze_image - General-purpose image analysis for scenarios not covered by specialized tools.
analyze_video - Analyze video content using advanced AI vision models.
When the user's request matches this skill's capabilities:
Step 1: Identify the right tool from the list above
Step 2: Generate a tool call in this JSON format:
{
"tool": "tool_name",
"arguments": {
"param1": "value1",
"param2": "value2"
}
}
Step 3: Execute via bash:
cd $SKILL_DIR
python3 executor.py --call 'YOUR_JSON_HERE'
⚠️ 重要: Replace $SKILL_DIR with the actual discovered path of this skill directory.
If you need detailed information about a specific tool's parameters:
cd $SKILL_DIR
python3 executor.py --describe tool_name
cd $SKILL_DIR
python3 executor.py --list
cd $SKILL_DIR
python3 executor.py --describe tool_name
cd $SKILL_DIR
python3 executor.py --call '{"tool": "tool_name", "arguments": {"param1": "value"}}'
cd $SKILL_DIR
python3 executor.py --call '{
"tool": "ui_to_artifact",
"arguments": {
"image_source": "/path/to/image.png",
"output_type": "code",
"prompt": "Generate React code"
}
}'
If the executor returns an error:
Context usage comparison:
| Scenario | MCP (preload) | Skill (dynamic) |
|---|---|---|
| Idle | 4000 tokens | 150 tokens |
| Active | 4000 tokens | 5k tokens |
| Executing | 4000 tokens | 0 tokens |
Savings: ~96% reduction in typical usage
This skill was auto-generated from MCP server configuration Generator: mcp-to-skill (simplified)