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library-curator

搜索 OD Library 中已保存的图片、标志和截图,比较尺寸、标题及来源后选择素材,将其复制到当前项目,并通过返回的相对路径用于正在制作的页面。

原文查看原文说明

Search the OD Library (the global asset registry) and apply matching assets into the current project mid-task. Use when the user asks to reuse an image they captured/uploaded earlier, "pull a logo/screenshot from my library", or to find and drop a stored asset into the page being built.

AI 评分90分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 复用以前保存的截图
  • 将已保存的标志放入页面
  • 查找已有的主视觉图片
  • 导入已上传或生成的素材

中文介绍

功能

library-curator 查找 OD Library 中保存的素材,将其导入当前项目并用于页面。可复用的内容包括通过 OD Clipper 保存的图片、手动上传的素材、智能体生成的媒体,以及设计系统素材。它比较搜索结果的尺寸、标题和来源来选择候选素材,复制后使用返回的项目相对路径,在 HTML 或 CSS 中引用。

适用场景

适合在不重新上传的情况下,复用以前保存的截图或标志。制作页面时,如果您想使用之前用过的主视觉图片,或希望优先使用已有素材而不是重新生成媒体,也可以使用此技能。

使用示例

  • “请找到我之前截取的截图,并放到这个页面中。”
  • “请从素材库导入标志,并放到页面上。”
  • “请从已保存的图片中查找适合作为蓝色背景的候选素材。”

注意事项

需要 OD 运行环境,搜索和导入均使用环境提供的 OD_TOOL_TOKEN。如果未配置嵌入模型,则通过关键词和元数据搜索。找不到素材时,流程会转向媒体生成,不会编造不存在的文件路径。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

客观评估

AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。

指令清晰度能否看出何时使用、做什么
A良好明确说明搜索已保存素材并将其导入当前项目的场景和操作。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好提供搜索和导入 API 的输入输出示例,以及从选材到引用相对路径的四个步骤。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
A良好明确说明 OD_TOOL_TOKEN 来源、目标项目、素材复制操作和返回路径的用途。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足说明环境注入令牌及未配置嵌入模型时的行为,但没有 OD 安装步骤。

总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月20日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md2.2 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

library-curator

Reuse assets that already live in the user's OD Library — images captured with the OD Clipper, manual uploads, agent-generated media, and design-system material — without asking the user to re-upload them.

When to use

  • The user references an asset they already have ("the screenshot I clipped", "my logo", "that hero image from earlier").
  • You need an image for the page you're building and the user prefers their own library over freshly generated media.

Tools (tool-token track)

Both endpoints authenticate with the run's tool token (OD_TOOL_TOKEN, injected by the daemon) and operate on the project the run belongs to.

Search

POST /api/tools/library/search

{ "query": "blue hero background", "kind": "image", "limit": 20 }

Returns { "results": [{ "asset": { "id": "...", "kind": "image", "sourceTitle": "...", "width": 1600, "height": 900, "sources": [...] }, "score": 0 }], "semantic": false }.

semantic: false means keyword/metadata matching (no embedding model configured). Filter and rank the results yourself from the asset metadata.

Apply

POST /api/tools/library/apply

{ "assetId": "<id from search>", "dir": "assets" }

Copies the asset into the project (default subdir library/, or the dir you pass) and returns { "relPath": "assets/<hash>.png" }. Reference that relPath from the HTML/CSS you write (e.g. <img src="assets/ab12cd34ef.png">).

Recipe

  1. Search with a tight query for the kind you need.
  2. Pick the best result by dimensions / title / source.
  3. Apply it to get a project-relative path.
  4. Wire that path into the artifact you're editing.

If search returns nothing, fall back to media generation rather than guessing a path — never invent a relPath that apply did not return.

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