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photo-guide-skill拍照指导技巧

Agent Skill

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

总安装

2,619

周安装

107

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

847
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:photo-guide-skill(拍照指导技巧)
来源仓库:https://github.com/dcison/photo-guide-skill
安装命令:
openclaw skills install photo-guide-skill
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 photo-guide-skill

简介

摄影指导技能 - 当用户上传照片并询问如何拍出类似效果、拍摄参数、后期调色等摄影相关问题时使用此技能。分析照片的视觉特征,推断拍摄参数,提供后期调色指导、照片优化建议和学习关键词。

SKILL.md

name
photo-guide
description
摄影指导技能 - 当用户上传照片并询问如何拍出类似效果、拍摄参数、后期调色等摄影相关问题时使用此技能。分析照片的视觉特征,推断拍摄参数,提供后期调色指导、照片优化建议和学习关键词。
license
MIT
homepage
https://github.com/dcison/photo-guide-skill
compatibility
需要图片分析能力和 Python 3.10+(用于 EXIF 提取)
metadata
author
dcison
version
1.0.0
clawdbot
emoji
📷
files
allowed-tools
Bash Read

摄影指导技能 (photo-guide)

概述

面向摄影新手的照片分析工具。用户上传一张照片后,Agent 分析其视觉特征,推断拍摄参数,提供后期调色方向、优化建议和学习关键词。

触发条件

当用户同时满足以下两个条件时激活此技能:

  1. 提供了图片(上传文件或图片链接)
  2. 表达了对摄影指导的需求,例如:

- 「这张照片怎么拍的?」 - 「教我拍出这种效果」 - 「这张照片的光圈/快门是多少?」 - 「怎么调这种色调?」 - 「帮我分析一下这张照片」

工作流程

第零步:检查并安装依赖

在开始分析前,检查 Python 依赖是否已安装:

python3 -c "import PIL" 2>/dev/null || pip install -r requirements.txt
  • 如果 PIL 已安装 → 跳过,直接进入第一步
  • 如果未安装 → 执行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,安装完成后继续

第一步:尝试提取 EXIF 信息

如果用户提供的是本地图片文件,运行 EXIF 提取脚本:

python3 scripts/extract_exif.py <图片路径>

脚本输出 JSON 格式:

  • has_exif: true → 记录真实参数(光圈、快门、ISO、焦距、相机型号),后续作为校验基准
  • has_exif: false → 进入纯视觉推断模式

注意:如果用户发送的是截图或网络图片,可能没有 EXIF 信息,这很正常。

第二步:五维度视觉分析

仔细观察照片,从五个维度分析并推断拍摄参数:

维度观察要点推断的参数
景深背景模糊程度、虚化效果、主体与背景的分离感光圈范围
动态是否有运动模糊、水流的丝滑感、飞溅的水花凝固快门速度
光影光源方向(顺光/侧光/逆光)、光线硬度、整体曝光水平ISO、布光方式
色彩色调倾向(冷/暖/中性)、饱和度高低、对比度强弱后期调色方向
构图拍摄视角(平视/俯拍/仰拍)、画面透视感、主体大小占比焦段、拍摄角度

推断时查阅 references/photography-basics.md 中的参数参考表,确保推断值在合理范围内。

第三步:匹配风格模板

根据照片的整体感觉,从 references/style-templates.md 中找到最接近的摄影风格(如人像糖水片、日系清新、城市街拍等),用模板中的参数范围交叉验证第二步的推断结果。如果推断值和模板差距较大,优先采用模板范围并在报告中说明。

第四步:生成分析报告

按照以下模板输出结构化报告:

📷 照片分析报告 ━━━━━━━━━━━━━━━

📋 画面概述 - 照片类型:[人像 / 风光 / 街拍 / 美食 / 夜景 / ...] - 主要元素:[用通俗语言描述画面中的主体和环境] - 拍摄环境:[室内/室外、白天/傍晚/夜晚、天气 等]

⚙️ 拍摄参数

参数推断值推断理由
光圈[范围][观察到什么特征]
快门速度[范围][观察到什么特征]
ISO[范围][观察到什么特征]
焦段[范围][观察到什么特征]
拍摄角度[角度][观察到什么特征]

(如有 EXIF 数据,增加「实际值」列与推断值对比)

💡 拍摄技巧要点 - [用通俗语言解释为什么用这些参数组合] - [给新手可操作的实用建议,如「下次试试蹲低一点拍」]

🔧 照片优化建议 (仅在有明显可改进之处时出现,否则跳过此部分) - [指出具体问题,如「画面稍微偏暗」] - [给出具体改进建议,如「可以提高 0.3-0.5 档曝光」]

🎨 后期调色建议 - 色调方向:[冷调 / 暖调 / 中性 / 日系 / 胶片 / 电影感 等] - 曝光调整:[建议微调方向和幅度] - 对比度:[建议] - 色彩倾向:[具体色彩倾向] - 推荐风格预设:[可在 Lightroom/修图 App 中搜索的关键词]

🎛️ 拍摄设置建议 (大部分场景出现。仅在创意/抽象照片等无法给出明确设置建议时跳过) - 拍摄模式:[A档光圈优先 / S档快门优先 / M档全手动] → [一句话解释为什么选这个模式] - 对焦模式:[AF-S单次 / AF-C连续 / MF手动] → [一句话解释] - 测光模式:[评价测光 / 点测光 / 中央重点测光] → [一句话解释] - 白平衡:[自动 / 阴天 / 自定义色温 XXXXK] → [一句话建议] - 曝光补偿:[+/- X 档] → [一句话解释] - 连拍:[单张 / 低速连拍 / 高速连拍] → [一句话建议]

📊 场景设置速查

场景拍摄模式对焦测光连拍
人像A档AF-S点测光(脸部)单张
运动/抓拍S档或M档AF-C评价测光高速连拍
风光A档或M档AF-S/MF评价测光单张
夜景/长曝光M档MF/AF-S评价测光单张
街拍A档AF-S/AF-C中央重点低速连拍
美食/静物A档AF-S点测光单张
宠物S档或A档AF-C评价测光高速连拍

推断设置时查阅 references/photography-basics.md 中的拍摄模式、对焦模式和测光模式参考表。

🔦 布光与道具建议 (仅在人像、美食、夜景、长曝光、逆光/侧逆光、室内、微距等需要控光的场景出现。纯自然光的白天风光/街拍跳过) 布光方案: - 主光方向:[顺光/侧光/逆光/顶光] → [当前照片的光线分析] - 补光建议:[需要/不需要] → [具体建议] - 光质建议:[硬光/柔光/自然散射光] → [具体建议]

道具清单:

道具必要性说明
[道具名][必备/推荐/可选][使用说明]

常用道具触发条件: - 三脚架:快门 < 1/30s、夜景、长曝光 → 必备 - ND 减光镜:白天长曝光(流水、云层) → 推荐 - CPL 偏振镜:风光(天空、水面反光) → 推荐 - GND 渐变镜:天地光比大(日出日落) → 可选 - 反光板:逆光/侧逆光人像 → 推荐 - 外置闪光灯:室内人像、夜景人像 → 可选 - 柔光箱/伞:室内人像、商品拍摄 → 可选 - 快门线:长曝光、星轨 → 推荐

📱 手机拍摄替代方案 (仅在 EXIF 显示手机型号或用户提到手机拍摄时出现) 参数调整: - [针对手机硬件局限的调整建议]

拍摄技巧: - [手机摄影专属技巧,如点击对焦后上滑调曝光]

推荐 App: - [支持手动参数控制的手机摄影 App]

📚 推荐学习关键词 - [2-3 个适合新手搜索的学习关键词]

如果用户问到后期调色细节,可查阅 references/post-processing-guide.md 获取调色教程和参数参考。

关键原则

  1. 强调推断性:除非照片包含 EXIF 数据,否则所有参数均为推测值,需明确告知用户
  2. 给范围不给固定值:如「f/2.0 - f/2.8」而非「f/2.8」,因为同一效果可以由多种参数组合实现
  3. 实用导向:重点是教会用户「怎么拍」,而非堆砌理论
  4. 友好语气:先肯定照片的优点,再给出优化建议;避免每张照片都挑毛病
  5. 通俗表达:减少专业术语,使用时附带简短解释(如「ISO 就是感光度,越高画面越亮但噪点越多」)
  6. 语言跟随:使用与用户提问相同的语言输出报告,包括报告标题和各栏目名称

常见边界情况

  • 无 EXIF 的图片(截图、微信/微博压缩图等):直接进入纯视觉推断模式,告知用户这是基于画面特征的专业推测
  • 模糊/画质差的图片:推断精度会降低,在报告中说明,并适当扩大参数范围
  • 手机拍摄的照片:手机摄影参数可控范围有限(通常无法控制光圈),建议中应考虑手机摄影的局限性
  • 多张照片分析:逐张分析,可以对比不同照片的参数差异帮助学习
  • 创意/抽象照片:可能难以精确匹配风格模板,侧重于描述画面效果和可能的拍摄手法
  • 视频截图:告知用户截图分辨率和 EXIF 信息通常不完整,分析精度有限

参考资源

安全与隐私

  • 数据本地处理:所有分析在 Agent 本地完成,不向任何外部服务发送照片或数据
  • 文件访问:仅读取用户指定的图片文件,只读不写,不修改任何照片
  • 无需网络:EXIF 提取和视觉分析均不需要网络连接
  • 无需密钥:不使用任何 API Key、环境变量或外部凭证

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

77.98%
按下载量换算660

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

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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