什么是 visual-keywords?
生成关键字丰富的字符串作为视觉参考,以优化模糊搜索和召回。专注于可搜索性和关键字匹配,而不是散文或替代文本。 来源:nweii/agent-stuff。
生成关键字丰富的字符串作为视觉参考,以优化模糊搜索和召回。专注于可搜索性和关键字匹配,而不是散文或替代文本。
通过命令行快速安装 visual-keywords AI 技能到你的开发环境
来源:nweii/agent-stuff。
Analyze the provided visual content and generate a dense string of searchable keywords. This is intended to make images and media easier to fuzzy search during recall, not to act as alt text or prose description. Specify the type:
Analyze and extract keywords for visual elements, style, composition, and emotional impact.
Synthesize into a dense string of keywords using concise, shorthand style. Omit articles, prepositions, and grammatical connectors. Avoid prose or alt-text style descriptions. Focus entirely on maximizing keyword matching for fuzzy search. 100-150 words per image in a code block.
生成关键字丰富的字符串作为视觉参考,以优化模糊搜索和召回。专注于可搜索性和关键字匹配,而不是散文或替代文本。 来源:nweii/agent-stuff。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/nweii/agent-stuff --skill visual-keywords生成关键字丰富的字符串作为视觉参考,以优化模糊搜索和召回。专注于可搜索性和关键字匹配,而不是散文或替代文本。 来源:nweii/agent-stuff。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/nweii/agent-stuff --skill visual-keywords 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/nweii/agent-stuff