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ms-ai艾女士

Agent Skill

ms-ai 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

5,316

周安装

213

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,721
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ms-ai(艾女士)
来源仓库:https://github.com/luhuiwang/ms-ai
安装命令:
openclaw skills install ms-ai
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ms-ai

简介

ModelScope AI 技能:生图、改图、析图、生文。支持文生图、图生图、视觉理解、文本生成,遇到限速自动轮换模型。

SKILL.md

name
ms-ai
version
1.1.1
description
|
author
小老弟
category
ai-generation
tags

MS-ai — ModelScope AI 技能

通过 ModelScope API 进行文生图、图生图、视觉理解和文本生成,遇到 429 限速自动轮换模型。

前置条件

1. 安装依赖

pip install requests Pillow

2. 配置 API Key

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json,在 skills.entries 下添加:

{
  "skills": {
    "entries": {
      "ms-ai": {
        "enabled": true,
        "env": {
          "MODELSCOPE_API_KEY": "ms-key1,ms-key2,ms-key3"
        }
      }
    }
  }
}
多个 Key 用逗号 , 分隔。当一个 Key 的所有模型都失败时,自动切换到下一个 Key 重试全部模型。
💡 也可以使用环境变量 export MODELSCOPE_API_KEY=key1,key2,但推荐用 Skill 级别配置,更整洁且仅对该 Skill 生效。
⚠️ 本技能调用 ModelScope API 会消耗额度。如果用户没有明确说"使用ms-ai",必须先告知并确认后再执行。

功能概览

功能脚本说明
文生图generate.py文字描述 → 图片
图生图generate.py --image上传图片 + 描述 → 修改后的图片
视觉理解vision.py分析图片内容、OCR、场景识别
文本生成text.py多模型对话/文本生成

图片生成 (generate.py)

# 文生图(默认 1920x1080 横屏)
python3 <skill_dir>/scripts/generate.py --prompt "一只金色的猫" --output cat.jpg

# ⭐ 推荐:用 --aspect 指定场景(agent 首选方式)
python3 <skill_dir>/scripts/generate.py --prompt "PPT封面" --aspect ppt --output slide.png
python3 <skill_dir>/scripts/generate.py --prompt "抖音短视频" --aspect douyin --output video.png
python3 <skill_dir>/scripts/generate.py --prompt "竖版海报" --aspect poster --output poster.png

# 也可以直接传宽高比
python3 <skill_dir>/scripts/generate.py --prompt "风景画" --aspect 16:9 --output landscape.jpg

# 图生图
python3 <skill_dir>/scripts/generate.py --prompt "给狗戴上生日帽" --image dog.png --output result.jpg

# 精确指定像素尺寸(最高优先级)
python3 <skill_dir>/scripts/generate.py --prompt "自定义" --width 2560 --height 1440 --output custom.jpg
参数说明默认值
--prompt描述文字(必填)
--output输出文件路径output.jpg
--model指定模型(别名或完整ID)自动轮换
--image输入图片(图生图,可多次指定)
--aspect宽高比预设或场景名(推荐)
--width图片宽度1920
--height图片高度1080
--loraLoRA 模型 ID
📐 优先级--aspect > --width/--height > 默认 1920×1080

🎯 场景→尺寸速查表(Agent 必读!)

生图前必须根据使用场景选择正确的 --aspect 参数:

场景--aspect尺寸说明
PPT / 幻灯片ppt16:91920×1080横屏演示
横屏视频video-h16:91920×1080YouTube、B站
竖屏短视频video-v / douyin / 9:161080×1920抖音、快手、Reels
文章/视频封面cover16:91920×1080公众号、头条
微信公众号weixin16:91920×1080图文封面
竖版海报poster2:31200×1800活动海报、宣传
社交媒体social1:11024×1024微博、朋友圈
头像avatar1:11024×1024个人头像
电影画幅cinema21:92560×1080超宽屏
摄影/印刷photo3:21800×1200标准摄影
A4 文档print-a43:41152×1536竖版文档
iPad 横屏4:31536×1152传统比例
⚠️ Agent 调用规则:每次生图前,先判断使用场景,再传 --aspect。不确定时默认 16:9(横屏)。

视觉理解 (vision.py)

python3 <skill_dir>/scripts/vision.py --image photo.jpg --prompt "描述这张图片"
python3 <skill_dir>/scripts/vision.py --image screenshot.png --prompt "图片里有什么文字?"
参数说明默认值
--prompt分析提示词(必填)
--image输入图片路径
--model指定模型自动轮换
--stdin-b64从 stdin 读取 base64 图片
--image--stdin-b64 二选一。涉及视觉理解任务时优先使用此脚本。

文本生成 (text.py)

python3 <skill_dir>/scripts/text.py --prompt "解释量子计算"
python3 <skill_dir>/scripts/text.py --prompt "写一首诗" --stream
python3 <skill_dir>/scripts/text.py --prompt "继续" --history history.json --output history.json
参数说明默认值
--prompt用户输入(必填)
--model指定模型自动轮换
--max-tokens最大输出 token 数4096
--temperature温度(0-2)0.7
--stream流式输出关闭
--history历史消息 JSON 文件

模型配置

文生图模型

优先级模型 ID别名
1FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.1firered
2Qwen/Qwen-Image-2512qwen
3Qwen/Qwen-Image-Edit-2511edit
4Tongyi-MAI/Z-Image-Turboturbo

视觉理解 / 文本生成模型

优先级模型 ID别名
1moonshotai/Kimi-K2.5kimi
2ZhipuAI/GLM-5glm
3MiniMax/MiniMax-M2.5minimax
4Qwen/Qwen3.5-397B-A17Bqwen
5XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash(仅text)mimo

轮换机制(Key × 模型双重轮换)

策略:先换 Key,每个 Key 试完所有模型,再换下一个 Key

  1. 使用 Key1,按优先级依次尝试所有模型
  2. Key1 的所有模型都失败 → 切换到 Key2,重新尝试所有模型
  3. 所有 Key × 所有模型都失败 → 报错退出

总共最多尝试 n_keys × n_models 次。遇到 429 限速等待 10 秒后换下一个模型。

故障排除

问题原因解决方案
未设置 MODELSCOPE_API_KEY未配置 API Keyskills.entries.ms-ai.env 中配置
429 Too Many Requests频率限制脚本自动轮换,等待重试
所有模型都失败额度用尽或全部限速等待后重试
ImportError: requests缺少依赖pip install requests Pillow

更新日志

v1.2.0 (2026-03-26)

  • --aspect 预设参数:支持宽高比(16:9, 9:16 等)和场景名(ppt, douyin, poster 等)
  • 默认尺寸:从 1024×1024 改为 1920×1080(16:9 横屏,覆盖 PPT/视频/封面等主流场景)
  • 场景速查表:SKILL.md 新增 场景→尺寸 对照表,agent 一眼选对
  • 支持 8 种宽高比 + 13 个场景别名

v1.1.0 (2026-03-24)

  • Key 轮换:支持多个 API Key(逗号分隔),所有模型失败后自动切换下一个 Key
  • 新增 common.py 共享模块,统一 Key + 模型双重轮换逻辑
  • 轮换策略:先换 Key → 每个 Key 试完所有模型 → 再换下一个 Key

v1.0.2 (2026-03-24)

  • 配置方式统一为 Skill 级别 env(openclaw.json skills.entries)
  • 文档结构优化

v1.0.1 (2026-03-24)

  • 移除 openclaw.json tools 自定义键配置

v1.0.0 (2026-03-24)

  • 首次发布:文生图、图生图、视觉理解、文本生成
  • 模型自动轮换(429 限速处理)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

75.46%
按下载量换算1,299

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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