百度明星图片下载专家

SKILL生活服务
生活服务 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

一站式明星高清图片批量采集师。从百度图片搜索批量下载指定明星高清原图,支持多搜索词变体覆盖、MD5去重、断点续下、重试机制、分辨率过滤、反封禁等能力。

一句话选型结论

按资料字段整理

百度明星图片下载专家是生活服务类的 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。

分类生活服务 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_b5d3cfad/star-pic-collector
  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

生活服务
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_b5d3cfad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 1791620766
正文体量7.0 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
行程与攻略

按目的地和天数排行程。

日常信息查询

查天气、交通、办事信息。

生活事务整理

把琐事整理成清单逐项处理。

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

  • 需要在生活服务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
百度明星图片下载专家当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
食谱批量下载文件夹 联网访问 GitHub 仓库 28.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
食谱创建演示文稿 未标注权限 GitHub 仓库 28.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
recipe 备份 sheet AS CSV 联网访问 GitHub 仓库 27.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
recipe create Gmail filter 邮件管理 未标注权限 GitHub 仓库 27.8 万 Codex、Claude、Cursor 有
配方观察驱动器变化 联网访问 GitHub 仓库 27.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

7.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

name: baidu-star-image-downloader
description: 从百度图片搜索批量下载指定明星高清原图,支持多搜索词变体覆盖、flipboard API、MD5去重、断点续下、重试机制、分辨率过滤。
trigger_keywords:
- 百度
- 图片
- 下载
- 明星
- 写真
- 壁纸
- 原图
- 高清
- 批量
- 爬图
- 搜图
- 扒图
version: "3.2"
author: Marvis (QClaw优化)
platforms:
- cli
- python3
input_schema:
star_name:
type: string
required: true
description: 明星中文全名
output_dir:
type: string
required: true
description: 图片输出目录绝对路径
search_terms:
type: array
required: false
description: 自定义搜索词列表
default: []
min_resolution:
type: integer
required: false
description: 最小分辨率(宽和高均需满足此值),默认512px
default: 512
min_size_kb:
type: integer
required: false
description: 最小文件大小(KB),默认10KB
default: 10
batch_size:
type: integer
required: false
description: 每批下载后暂停的张数,默认80
default: 80
pause_seconds:
type: integer
required: false
description: 每批暂停时长(秒),默认30
default: 30
max_workers:
type: integer
required: false
description: 最大并发线程数,默认10
default: 10
max_retries:
type: integer
required: false
description: 单URL最大重试次数,默认3
default: 3
output_schema:
images:
type: array
description: 去重编号后的图片文件路径列表
count:
type: integer
description: 最终唯一图片数量
total_size_mb:
type: number
description: 总文件大小(MB)
report:
type: string
description: 下载报告文件路径(UTF-8 BOM编码)


百度明星图片下载 Skill v3.2

> v3.2更新:修复URL追加写入bug、恢复默认分辨率512px(早年图片分辨率不高)


功能特性

# 功能 说明
✅ 多搜索词变体 11个搜索词,覆盖写真/套图/壁纸/古装/剧照等
✅ 智能断点续抓 边抓取边保存,中断后可继续
✅ Cookie管理 自动获取百度Cookie,避免403
✅ MD5去重 跨搜索词自动去重
✅ 断点续下 每批次保存检查点,中断后可从上次位置继续
✅ 重试机制 失败请求自动重试,默认3次,指数退避
✅ 质量过滤 分辨率过滤(默认≥512px)+ 文件大小过滤
✅ 分批下载 可配置批次大小和暂停时间,防IP封禁
✅ 多线程下载 默认10线程,可配置
✅ UTF-8 BOM报告 PowerShell中文显示无乱码
✅ 详细统计 含尺寸分布、格式统计、重试统计

依赖安装

pip install requests Pillow

执行流程

Step 1: 抓取URL

python scripts/fetch_urls.py "明星名字" "输出目录"

示例:

python scripts/fetch_urls.py "刘诗诗" "C:\prj\images\lss"

Step 2: 批量下载

python scripts/download.py "输出目录\urls.txt" "输出目录"

示例:

python scripts/download.py "C:\prj\images\lss\urls.txt" "C:\prj\images\lss"

Step 3: 查看报告

type "C:\prj\images\lss\download_report.txt"

配置参数

fetch_urls.py

参数 说明 默认值
star_name 明星名字 -
output_dir 输出目录 -
custom_terms... 自定义搜索词 11个默认词

download.py

参数 说明 v3.2默认值
--min-resolution 最小分辨率(px) 512
--min-size-kb 最小文件大小(KB) 10
--batch-size 每批下载数量 80
--pause-seconds 每批暂停秒数 30
--max-workers 最大并发线程数 10
--max-retries 最大重试次数 3

推荐参数组合:

场景 推荐命令
默认(均衡) python download.py urls.txt "输出目录"
高质量图片 python download.py urls.txt "输出目录" --min-resolution 1024 --min-size-kb 50
快速下载 python download.py urls.txt "输出目录" --max-workers 20 --batch-size 100 --pause-seconds 60

默认搜索词(11个)

# 搜索词 # 搜索词
1 {star_name} 7 {star_name} 剧照
2 {star_name} 写真 8 {star_name} 杂志
3 {star_name} 套图 9 {star_name} 活动
4 {star_name} 高清 10 {star_name} 时尚
5 {star_name} 壁纸 11 {star_name} {role}
6 {star_name} 古装

实测数据

明星 版本 搜索词 URL数 下载数 成功率 总容量
刘亦菲 v2.0 15 203 203 100% 80 MB
陈都灵 v2.0 1 353 353 100% 125 MB
白鹿 v2.0 多词 1,363 1,325 97.2% 690 MB
刘亦菲 v2.0 11 2,866 2,795 97.5% 467 MB
陈都灵 v2.0 10 3,129 2,797 89.4% 750 MB
唐嫣 v3.1 9 15,014 13,041 98.0% 2,536 MB
刘诗诗 v3.2 10 16,443 9,555 58.1% 2,574 MB

> 刘诗诗成功率较低,主要因大量百度缩略图被分辨率过滤。


注意事项

# 规则 严重度
1 百度高频请求敏感,务必分批下载 🔴
2 每批暂停时间建议≥30秒 🔴
3 分辨率门槛默认512px,可根据需求调整 🟡
4 不要仅用主词,11词变体比单主词多3-5倍URL 🟡
5 第三方CDN(douyinpic等)可能403,已自动处理 🟡
6 断点续下由.download_checkpoint.json驱动 🟢

故障排查

Q1: URL数量比预期少很多?

原因:v3.0及之前版本存在bug,每次保存URL时覆盖写入,只保留最后一个搜索词。

解决:v3.2已修复,使用追加模式('a')写入。

Q2: 断点续下不生效?

检查:.download_checkpoint.json 文件是否存在。

解决:删除检查点文件可从头开始:

Remove-Item "C:\prj\images\lss\.download_checkpoint.json"

Q3: 报告中文乱码?

原因:使用了非UTF-8方式打开。

解决:v3.2使用UTF-8 BOM,直接用type命令:

type "C:\prj\images\lss\download_report.txt"

文件清单

baidu-star-image-downloader/
├── SKILL.md
├── README.md
├── CHANGELOG.md
├── scripts/
│   ├── fetch_urls.py    # URL抓取 v3.2
│   ├── download.py      # 下载 v3.2 ⭐
│   └── monitor.py       # 进度监控
├── install.bat
└── requirements.txt

更新历史

  • v3.2 (2026-06-16): 修复URL追加写入bug、恢复默认分辨率512px
  • v3.1 (2026-06-16): 断点续下、重试机制、UTF-8 BOM报告
  • v3.0 (2026-06-15): flipboard API、断点续抓、多线程
  • v2.0: 初始版本

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
百度明星图片下载专家怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_b5d3cfad/star-pic-collector。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

百度明星图片下载专家支持哪些客户端?

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。

百度明星图片下载专家权限高吗,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。

百度明星图片下载专家收费吗?

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。

百度明星图片下载专家用什么许可证?

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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