Batch Collector

SKILL图像处理
图像处理 未标注权限 许可证不明确

批量文件清单采集器。扫描一个或多个本地文件/目录,或从任务列表加载路径, 按支持的扩展名生成文件元信息清单,供后续文本、表格、文档、图像等采集流程继续处理。 当用户需要批量盘点待采集文件、生成本地文件 manifest、统计输入文件类型或为后续采集算子准备文件清单时使用此 skill。

一句话选型结论

按资料字段整理

Batch Collector是图像处理类的 Agent Skill,安装方式:GitHub 仓库,权限级别未标注,许可证不明确,没有现成安装命令,需按说明手动放置 SKILL.md。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。

分类图像处理 安装方式GitHub 仓库 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 piflow
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

GitHub 仓库
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
  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

    按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放到客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

  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

图像处理
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cas-bigdatalab仓库 piflow · 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GitHub 仓库安装包 cas-bigdatalab/piflow
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 2026-07-09
正文体量6.2 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
改图与修图

按描述调整图片内容与风格。

批量处理图片

统一尺寸、格式与命名。

生成图像说明

给图片补描述与标签。

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

  • 基础信息齐全,可以先按说明装一个试试。

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。
  • 没有现成安装命令,要按安装说明或仓库 README 手动放置。
  • 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

  • 需要在图像处理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
Batch Collector当前 未标注权限 GitHub 仓库 未标注 未标注 无
AI 图像生成 调用外部服务 GitHub 仓库 436.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
OpenAI 图像生成 联网访问 ClawHub 市场 190.7 万 OpenClaw 有
针迹设计品味 调用外部服务 GitHub 仓库 64.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
QQ 空间照片 联网访问 ClawHub 市场 54.3 万 OpenClaw 有
图像 联网访问 ClawHub 市场 52.6 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

6.2 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Batch Collector 批量文件清单采集器

功能概述

本 skill 用于批量扫描本地文件或目录,生成“待采集文件清单”。它不会读取、清洗或解析文件正文,只记录文件路径、文件名、扩展名、大小、采集时间和任务序号等基础元信息。

它适合放在采集流程入口,用来把一批本地资源整理成统一 manifest,再交给 text_collector、table_collector、image_collector 等后续算子继续处理。

触发条件

当用户提出以下需求时,应使用本 skill:

  • 批量盘点本地待采集文件
  • 扫描一个或多个输入目录并生成文件清单
  • 统计输入文件的扩展名分布
  • 为后续采集/解析/校验流程准备 manifest
  • 从任务列表批量加载待处理路径

不处理什么

  • 不读取文件正文
  • 不清洗文本内容
  • 不解析 CSV、JSON、PDF、DOCX 等内部结构
  • 不判断文件内容质量
  • 不执行真实下载、爬取或远程采集

核心参数说明

必需参数

参数 说明
--output 输出文件路径

输入参数

参数 说明
--input 一个或多个文件/目录路径,与 --task_list 二选一
--task_list 任务列表文件,支持 json 或 txt,与 --input 二选一

可选参数

参数 默认值 说明
--recursive false 是否递归扫描子目录
--file_types 脚本默认支持类型 指定允许采集的扩展名,如 txt csv pdf
--batch_size 0 进度报告间隔,0 表示不按批次报告
--output_format jsonl 输出格式:jsonl、json、csv 或 auto

输入文件格式

目录输入

input_dir/
  alpha.txt
  beta.csv
  config.json
  nested/
    deep.md
  skip.exe

文本任务列表

workspace/data/a.txt
workspace/data/b.csv
workspace/data/docs

JSON任务列表

[
  "workspace/data/a.txt",
  "workspace/data/b.csv",
  "workspace/data/docs"
]

输出格式

默认输出 JSONL,每行代表一个被采集到的文件:

{"file_path": "workspace/data/a.txt", "filename": "a.txt", "extension": ".txt", "file_size": 123, "collected_at": "2026-06-10 10:00:00", "task_index": 1, "total_tasks": 2}

字段含义:

字段 说明
file_path 相对输入根目录的文件路径
filename 文件名
extension 扩展名
file_size 文件字节数
collected_at 清单生成时间
task_index 当前文件序号
total_tasks 本次输出文件总数

使用方法

扫描单个目录

python scripts/run_batch_collector.py \
  --input ./data \
  --output ./batch_result.jsonl \
  --recursive true

扫描多个路径

python scripts/run_batch_collector.py \
  --input ./papers ./tables ./images \
  --output ./batch_result.jsonl \
  --recursive true

只采集指定扩展名

python scripts/run_batch_collector.py \
  --input ./data \
  --output ./result.jsonl \
  --file_types txt csv pdf

从任务列表加载路径

python scripts/run_batch_collector.py \
  --task_list ./tasks.txt \
  --output ./batch_result.jsonl

输出示例

命令行输出:

[OK] Batch collection completed!
   Input paths: 1
   Total files collected: 5
   File type distribution:
     - .csv: 1
     - .json: 1
     - .md: 1
     - .txt: 2
   Output: ./batch_result.jsonl

JSONL输出:

{"file_path": ".../alpha.txt", "filename": "alpha.txt", "extension": ".txt", "file_size": 20, "collected_at": "2026-06-10 10:00:00", "task_index": 1, "total_tasks": 5}
{"file_path": ".../beta.csv", "filename": "beta.csv", "extension": ".csv", "file_size": 24, "collected_at": "2026-06-10 10:00:00", "task_index": 2, "total_tasks": 5}

环境要求

本 skill 使用 Python 标准库实现,无需额外安装第三方依赖。请使用项目虚拟环境运行:

.\.venv\Scripts\python.exe scripts/run_batch_collector.py --help

注意事项

  1. --input 和 --task_list 至少提供一个。
  2. --recursive true 才会扫描子目录。
  3. --file_types 只控制扩展名筛选,不检查文件内容是否真实符合该格式。
  4. 输出清单中的 file_path 是后续算子可继续读取的文件路径。
  5. 如果需要正文抽取、表格解析、图像检查或内容校验,应交给后续专用 skill。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Batch Collector怎么安装?

没有现成安装命令:按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放进客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

Batch Collector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。

Batch Collector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。

Batch Collector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。

Batch Collector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。