Install
openclaw skills install @haixuma/desktop-pet-workshopTransform photos into interactive desktop pets — auto subject detection, background removal, Q-style cute makeover, 5+ animated actions, and interaction logic. Outputs a ready-to-install desktop pet application (.exe for Windows, .dmg for Mac). 将实拍照片转为可互动桌面萌宠,完成抠图、萌化、多动作动效生成、交互配置全流程,最终输出可安装的桌面宠物应用程序。
openclaw skills install @haixuma/desktop-pet-workshop将用户上传的实拍照片加工为可互动的桌面萌宠应用程序。从主体识别到抠图去背景、萌化风格改造、多动作动效生成、互动逻辑配置,到最终构建为可安装的桌面宠物程序(Windows 输出 .exe,Mac 输出 .dmg),一站式交付完整可用的桌面宠物安装包。
用户发送以下任意短语时直接触发:
当用户同时满足「上传图片」+「萌宠/动效诉求」时自动触发,诉求关键词包括但不限于:
接收用户上传的图片,同步提取用户附加需求(如指定风格、特定动作、互动形式、输出格式)。
校验规则:
默认参数:
对图片进行主体检测,锁定视觉核心主体,标记并排除背景、杂物、水印、多余边框等干扰项。
抠图执行要点:
二次校验清单:
工具调用: 使用 ImageGen 工具生成抠图后的透明底主体素材。若原图主体清晰度不足,优先提示用户而非强行处理。
基于抠图后的透明底素材,做桌面萌宠适配优化:
比例调整: 优化头身比,强化圆润感,适配桌面萌宠的小巧展示尺寸(建议 128×128 ~ 256×256 像素范围)
特征保留: 最大化保留原主体标志性特征(如毛色、配饰、外形特点),确保与原图可对应识别
质感统一: 消除原照片的真实光影违和感,统一为平涂软萌质感,适配桌面长期展示
工具调用: 使用 ImageGen 工具生成萌化后的角色形象。描述词应包含:Q版、圆润、软萌质感、平涂风格、透明底、保留标志性特征等关键词。
基于统一萌宠形象,设计至少 5 套独立无缝循环动作。动作之间辨识度明确,支持自由切换。默认动作库详见 references/default_actions.md。
动效生成原则:
工具调用: 使用 ImageGen 工具逐帧生成每个动作的关键帧图像,然后组装为动效。每个动作需独立生成,确保形象一致性。
明确完整的动作触发与自由切换规则:
自动触发逻辑:
自由切换逻辑:
输出格式: 将交互逻辑以结构化文本(JSON 或 Markdown 表格)形式交付,便于用户或开发者直接对接桌面宠物程序。
将萌宠素材和交互逻辑打包为完整的桌面宠物应用程序,根据用户操作系统输出对应安装包。
操作系统检测:
--os windows 或 --os mac)构建流程:
pet-assets/ 目录config.json 配置文件scripts/build_installer.js 脚本:
assets/desktop-pet-template/ 模板到构建目录工具调用:
node scripts/build_installer.js <素材目录> <输出目录> --os auto
交付内容包含 3 部分:
references/default_actions.md 模板格式)安装包功能:
输出规范要求:
default_actions.md — 默认动作库详细配置表,包含动作名称、效果描述、适用场景、触发方式、时长参数等完整规范,步骤 4 和步骤 6 输出时参考此文件模板格式build_installer.js — 安装包构建脚本,负责复制 Electron 模板、嵌入萌宠素材、安装依赖、调用 electron-builder 打包为目标平台安装包。用法:node scripts/build_installer.js <素材目录> <输出目录> --os autodesktop-pet-template/ — Electron 桌面宠物应用模板,包含:
package.json — 项目配置与 electron-builder 构建规则(Windows: NSIS .exe,Mac: .dmg)main.js — Electron 主进程,创建透明置顶窗口与系统托盘菜单src/index.html — 渲染窗口,显示萌宠图像src/renderer.js — 交互逻辑,处理点击/悬停/闲置触发与动作切换src/config.json — 动作配置文件(构建时根据实际生成的动作动态覆写)