智能图片压缩

SKILL开发
开发 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

图片压缩技能。使用 Python Pillow 库对 PNG/JPG/WebP 图片进行智能压缩,可在保持清晰度基本不变的前提下将图片体积压缩 70% 左右。自动分析图片特征选择最佳压缩策略(JPEG 质量调优、PNG 调色板优化、WebP 转换、等比例缩放等)。当用户提到"压缩图片"、"图片太大"、"缩小图片"、"优化图片体积"、"图片变小"等关键词时触发。

一句话选型结论

按资料字段整理

智能图片压缩是开发类的 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。

分类开发 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_72991e7a/smart-image-compressor
  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

开发
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_72991e7a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 1791725376
正文体量5.3 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
写代码与改 bug

按需求补代码、定位并修掉报错。

读仓库与生成改动

让模型读懂项目结构,再给出可落地的改动。

跑测试与排查故障

按现象排查问题,补测试用例并复跑。

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

  • 需要在开发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
智能图片压缩当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
技能审查员 浏览器控制 ClawHub 市场 877.9 万 OpenClaw 有
Vercel React 最佳实践 浏览器控制 GitHub 仓库 849.1 万 Codex、Claude、Cursor 有
GitHub 代码协作 联网访问 ClawHub 市场 763.3 万 OpenClaw 有
网页设计指南 联网访问 GitHub 仓库 668.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
本体论 只读 ClawHub 市场 663.7 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

5.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Image Compressor - 智能图片压缩

概述

本 skill 使用 Python Pillow 库对图片进行智能压缩,在不明显损失视觉质量的前提下大幅减小文件体积。

典型效果:
| 图片类型 | 典型压缩率 | 视觉质量 |
|---------|-----------|---------|
| 照片/JPEG | 70-85% | 几乎无感知差异 |
| 截图/PNG | 60-80% | 几乎无感知差异 |
| WebP | 65-80% | 几乎无感知差异 |
| 含文字截图 | 50-70% | 文字清晰可辨 |


工作流程

第一步:检查依赖

首次使用自动安装 Pillow(如果需要):

pip install Pillow -q

可以先用 python -c "from PIL import Image; print('OK')" 检查是否已安装。

第二步:调用压缩脚本

压缩一张图片:

python scripts/compress_image.py <图片路径> [选项]

基本用法:

# 默认压缩(自动检测格式,目标压缩 70%)
python scripts/compress_image.py photo.jpg

# 指定质量
python scripts/compress_image.py photo.jpg --quality 40

# 指定输出格式为 WebP
python scripts/compress_image.py photo.png --format webp

# 限制最大宽度 1200px 并压缩
python scripts/compress_image.py photo.jpg --max-width 1200

# 指定输出路径
python scripts/compress_image.py photo.jpg --output compressed.jpg

第三步:展示结果

压缩完成后,向用户展示压缩报告:

📊 压缩结果
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📁 原始: 2.3 MB
📁 压缩后: 687.2 KB
📉 压缩率: 70.1%
🖼️  格式: PNG → JPEG
⚙️  质量参数: 45
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

如果用户需要,可以同时展示压缩前后的图片对比(用 Read 工具读取两张图片让用户直观感受差异)。


核心压缩策略

脚本 scripts/compress_image.py 实现了以下策略,按优先级自动选择:

策略 1:JPEG 质量调优(默认用于照片类)

  • 将质量从 75-95(典型原图)降到 30-55
  • 自动二分搜索最佳质量值来精确匹配目标压缩率
  • 剔除 EXIF 元数据(可保留)
  • 可选的等比例缩放

策略 2:PNG 深度优化

  • 对有透明通道的 PNG 保持 PNG 格式,启用 optimize=True
  • 对无透明的 PNG 自动建议转换为 JPEG
  • 对索引色 PNG 优化调色板

策略 3:WebP 转换(最佳压缩比)

  • 用 WebP 格式可以获得 JPEG 同等质量下再小 25-35% 的体积
  • 但注意:WebP 兼容性略差(不支持微信等老平台)

策略 4:等比例缩放

  • 当图片尺寸过大时(如 4000x3000),先缩放到合理尺寸再压缩
  • 默认不缩放,通过 --max-width 参数控制

交互指南

快速模式(用户给出明确路径)

用户:帮我压缩这张图片 D:\photos\IMG_001.jpg
→ 直接执行压缩脚本,展示结果
→ 询问是否满意,需要调整参数再试一次

探索模式(用户没给路径)

用户:图片太大了帮我压缩一下
→ 询问图片位置
→ 确认压缩目标(质量优先还是体积优先)
→ 执行压缩
→ 展示前后对比

批量模式(多个文件)

用户:帮我把这个文件夹里所有图片压缩了
→ 用 Glob 查找文件夹中的所有图片文件 (*.jpg, *.jpeg, *.png, *.webp)
→ 逐个压缩
→ 汇总展示结果

对比展示

压缩完成后,Read 原始图片和压缩后图片让用户直观对比质量差异。


常用参数速查

参数 说明 默认值 推荐值
--quality JPEG/WebP 质量 50 30-60
--target-ratio 目标压缩后/前的比例 0.3 0.2-0.4
--format 输出格式 自动选择 jpg/png/webp
--max-width 最大宽度(px) 不限 1920/1200
--keep-exif 保留 EXIF 信息 否 --

常用组合

# 极致压缩(体积优先)
python scripts/compress_image.py photo.jpg --quality 25 --target-ratio 0.15

# 高质量压缩(画质优先)
python scripts/compress_image.py photo.jpg --quality 70 --target-ratio 0.5

# 网络用图(1920宽 + WebP)
python scripts/compress_image.py photo.jpg --max-width 1920 --format webp --quality 50

# 微信分享(保持 JPG 兼容性)
python scripts/compress_image.py photo.jpg --max-width 1200 --quality 45

重要约束

  1. 不下采样过度 - 质量低于 15 时警告用户画质损失明显
  2. 检查输出 - 压缩完成后必须检查输出文件是否有效
  3. 透明处理 - PNG 透明通道转换为 JPEG 时用白色背景填充,必须告知用户
  4. 不破坏原图 - 默认输出为 原文件名_compressed.扩展名,不覆盖原图
  5. 诚实报告 - 如果原图已经很小(<100KB),如实告知压缩空间有限

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
智能图片压缩怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_72991e7a/smart-image-compressor。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

智能图片压缩支持哪些客户端?

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。

智能图片压缩权限高吗,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。

智能图片压缩收费吗?

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。

智能图片压缩用什么许可证?

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。