图片清晰

SKILL前端设计
前端设计 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

QingXi 是一款基于 Real-ESRGAN 的本地图片高清化 Skill,可将照片和插画放大为高清 2 倍或超清 4 倍,适合文章配图、排版与打印。它会保留原图,不主动改变构图、调色或美颜,并支持批量与大图处理。

一句话选型结论

按资料字段整理

图片清晰是前端设计类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类前端设计 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_597cf316/qingxi
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

前端设计
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_597cf316仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791653318
正文体量2.6 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
出页面与组件

按描述生成页面结构和组件草稿。

调整样式与布局

改间距、配色与响应式布局。

生成设计说明

把设计稿整理成开发能接的说明。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在前端设计场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
图片清晰当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
前端设计 只读 GitHub 仓库 882.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
Vercel 组合模式 联网访问 GitHub 仓库 385.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
Vercel React native skills 前端 只读 GitHub 仓库 246.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
adapt 搜索 浏览器控制 GitHub 仓库 202.7 万 Codex、Claude、Cursor 有
使用我的浏览器 浏览器控制 GitHub 仓库 184.8 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

2.6 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

清晰 · QingXi

Run the bundled Python script; do not recreate the processing workflow or load its source for routine use. Requires Windows x64, Python 3.11+, Pillow and a working Vulkan GPU. Use an existing verified Python environment. Read README.md only for setup/errors; report missing requirements instead of building an installer or switching to cloud/CPU processing.

Run

Resolve the skill directory and invoke:

python "<skill-dir>/scripts/qingxi.py" "<absolute-image-or-folder>" --kind photo
python "<skill-dir>/scripts/qingxi.py" "<image>" --kind illustration --preset ultra --format png
  • Default HD is 2x width/height; Ultra is 4x. Both use realesrgan-x4plus; HD downsamples the 4x result. No extra sharpening or face restoration.
  • Inspect the image to choose --kind photo or illustration. Photo output is JPEG quality 95, 4:4:4; illustration/alpha output is PNG. Script auto mode uses file extensions, not visual classification.
  • PNG is lossless encoding, not unchanged AI pixels. Preserve composition and overall color; do not promise authentic recovery of unreadable details.
  • --output-dir selects destination. Otherwise outputs go beside inputs in 清晰_QingXi. Originals and existing results are never overwritten; folders are top-level snapshots, excluding current/legacy outputs.
  • First uncached run downloads the fixed official engine/model ZIP and checks its hash. Subsequent runs reuse the cache. --offline forbids downloads; --archive imports the specified official ZIP. Never remove model caches during cleanup.
  • Support 8-bit JPG/PNG/WebP/BMP and single-page RGB/gray TIFF. Reject RAW, CMYK, high-bit-depth and multi-frame input until conversion is agreed.
  • Preserve applicable ICC/EXIF, apply orientation and write 300 DPI metadata. Alpha is interpolated, not AI-generated. Large images use overlapping blocks and resource preflight; do not silently resize input.

Deliver

The script checks hashes, dimensions and output decoding, records failures and creates a local comparison for the first successful image. View it for text deformation, smoothing, false texture and halos. Keep successful batch outputs; do not rerun them without cause. Return output/comparison links, actual dimensions and relevant caveats. Never claim a clarity multiplier or that 300 DPI guarantees print quality.

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
图片清晰怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_597cf316/qingxi。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

图片清晰支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

图片清晰权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

图片清晰收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

图片清晰用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。