看相skill

看相分析技能。通过用户上传的人体部位图片，识别图片类型（面相/手相/体相/骨相），调用相应的相术规则知识库，结合图片内容进行专业分析。支持面相（五官、三庭、十二宫）、手相（掌线、指形、掌丘）、骨相（头骨、体骨、九骨）、体相（体型、体态、气质）的综合分析。基于《麻衣神相》《柳庄相法》《神相全编》《水镜神相》《冰鉴》...

Security Scan

The skill's code-free instructions, file-based knowledge sources, and declared tools align with its stated purpose (physiognomy image analysis); it does not request unrelated credentials or installs — but it processes sensitive personal images, so privacy considerations apply.

Purpose & Capability

Name/description (看相 image-based physiognomy analysis) match the SKILL.md and included reference files. The skill only references local rule files under references/ and an image-analysis tool; nothing requested (env vars, binaries, external credentials) is unrelated to its claimed function.

Instruction Scope

Runtime instructions are narrowly scoped to: (1) classify the uploaded image as face/hand/bone/body, (2) call a vision analysis tool (mcp__4_5v_mcp__analyze_image) to extract features, (3) read the matching local rules file, and (4) generate a structured report. This stays within the stated purpose. Important privacy note: it processes user photos (sensitive personal data). The docs state images are not saved, but there's no enforceable mechanism in the SKILL.md to prove that; the skill also uses a model/tool which will likely transmit image data to the model provider.

Install Mechanism

Instruction-only skill with no install spec and no code files to execute. That is the lowest-risk install profile and is proportionate for a rules-and-instructions skill.

Credentials

The skill declares no required environment variables, no credentials, and no config paths. All declared accesses (reading local reference files and calling an image-analysis tool) are directly relevant to the purpose.

Persistence & Privilege

Flags show normal defaults (always:false, model invocation enabled). The skill does not request permanent presence or system-wide config changes in the manifest. Nothing in the files attempts to modify other skills or system settings.

Assessment

This skill is internally coherent and does not request unrelated credentials or install code, but it processes photos of people — which are sensitive personal data. Before installing or using: (1) confirm where images are sent (the skill references a vision tool; that typically transmits images to a model provider and may be logged), (2) avoid uploading photos of others or any identifying/private images without consent, (3) test with non-identifiable sample images first, (4) review the platform/model provider privacy and retention policies (Anthropic/Claude or whichever vision model is used) to understand storage/retention and logging, and (5) if you require guaranteed local-only processing, do not use this skill unless you can verify the model/tool runs locally. The skill's README says images are not saved, but that is a statement in documentation — you should verify actual runtime behavior or policies if privacy is a concern.

看相分析技能（Kanxiang）

技能概述

本技能通过分析用户上传的人体部位图片，结合传统相术知识库，提供专业的看相分析服务。支持面相、手相、骨相、体相四大类相术分析。

支持的相术类型

相术类型	观察内容	图片要求
面相	五官、三庭、十二宫、气色	正面或侧面人脸照片
手相	掌线、指形、掌丘、色泽	手掌正面照片
骨相	头骨、体骨、九骨结构	能看出骨骼轮廓的照片
体相	体型、体态、气质、举止	全身或半身照片

参考经典

本技能的知识库整理自以下经典相书：

• 《麻衣神相》：面相学奠基之作
• 《柳庄相法》：实战案例丰富
• 《神相全编》：相术集大成
• 《水镜神相》：简明实用
• 《冰鉴》：曾国藩观人术
• 《太清神鉴》：骨相气色
• 《人伦大统赋》：歌赋体相法

分析流程

第一步：识别图片类型

首先分析用户上传的图片，判断属于哪种相术类型：

• 面相：图片包含人脸，可见五官（眉、眼、鼻、口、耳）
• 手相：图片显示手掌，可见掌线和手指
• 骨相：图片能清晰看出骨骼结构（头骨、体骨）
• 体相：图片显示全身或半身，可见体型体态

第二步：调用对应知识库

根据识别的相术类型，读取相应的规则文件：

面相 → references/mianxiang.md
手相 → references/shouxiang.md
骨相 → references/guxiang.md
体相 → references/tixiang.md

第三步：图片特征提取

仔细观察图片，提取关键特征：

面相特征

• 三庭比例（上庭/中庭/下庭）
• 五官特征（眉形、眼形、鼻形、口形、耳形）
• 气色（红润/苍白/发黄等）
• 面部轮廓（方脸/圆脸/长脸）
• 特殊标记（痣、疤痕、纹路）

手相特征

• 手型（原始手/方形手/圆形手/锥形手/精神手）
• 掌线（生命线/智慧线/感情线/命运线/太阳线）
• 指形（长短/粗细/指节）
• 掌丘（各区域丰满程度）
• 手掌色泽与质感

骨相特征

• 头骨形状（圆头/长头/方头/扁头）
• 九骨特征（颧骨/额骨/枕骨等）
• 骨骼粗细（粗骨型/细骨型/中骨型）
• 骨肉关系（骨多肉少/骨少肉多/骨肉相称）

体相特征

• 体型（内胚型/中胚型/外胚型/平衡型）
• 身体比例（上下半身比例）
• 体态（站姿/坐姿/走姿）
• 肌肤状态（肤色/肤质/气色）
• 气质神态

第四步：综合分析

结合提取的特征和规则知识，进行多维度分析：

1. 性格特质：主要性格倾向、优缺点
2. 能力倾向：擅长领域、适合职业
3. 运势分析：
   • 面相：早年/中年/晚年运
   • 手相：生命线/智慧线/感情线/事业线
   • 骨相：先天命格、贵格类型
   • 体相：整体运势、健康倾向
4. 健康提示：可能的健康风险
5. 发展建议：扬长避短的建议

第五步：输出结构化报告

按以下格式输出分析报告：

# 看相分析报告

## 基本信息
- **相术类型**：面相/手相/骨相/体相
- **分析时间**：YYYY-MM-DD

## 特征识别
[列出从图片中识别出的关键特征]

## 性格特质
[分析性格特点]

## 能力倾向
[分析擅长领域与适合职业]

## 运势分析
[分时期或分维度分析运势]

## 健康提示
[健康相关的观察与建议]

## 发展建议
[基于相术分析的实用性建议]

---
*本分析基于传统相术理论，仅供参考娱乐，请理性看待*

注意事项

分析原则

1. 客观观察：基于图片内容进行客观描述
2. 规则依据：所有结论需有规则依据
3. 平衡观点：既讲优势，也说不足
4. 实用导向：提供建设性建议

禁止事项

1. 不做绝对化断言（如"必有大祸"）
2. 不预测具体事件（如"何时结婚"）
3. 不涉及政治敏感话题
4. 不宣扬迷信色彩

免责声明

每次分析报告末尾必须包含：

本分析基于传统相术理论，仅供文化参考和娱乐，请理性看待。相术属传统文化，现代科学尚未证实其预测能力。人生道路主要取决于个人努力和选择。

技术实现

图片识别

使用 mcp__4_5v_mcp__analyze_image 工具分析图片内容：

prompt: "详细描述图片中的人体部位特征，包括形状、比例、色泽、纹路等细节"

知识库读取

使用 Read 工具读取对应规则文件：

file_path: ".claude/skills/kanxiang/references/{相术类型}.md"

报告生成

结合图片分析结果和规则知识，生成结构化分析报告。

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使用示例

用户请求示例 1：面相分析

用户：帮我看看这个面相 [上传照片]

处理流程：

1. 识别图片为人脸照片 → 判定为面相分析
2. 调用 mianxiang.md 规则库
3. 使用 analyze_image 提取面部特征
4. 结合规则进行分析
5. 输出面相分析报告

用户请求示例 2：手相分析

用户：看看我的手相怎么样 [上传手掌照片]

处理流程：

1. 识别图片为手掌照片 → 判定为手相分析
2. 调用 shouxiang.md 规则库
3. 使用 analyze_image 提取手掌特征
4. 结合规则进行分析
5. 输出手相分析报告

用户请求示例 3：体相分析

用户：帮我分析一下这张照片 [上传全身照片]

处理流程：

1. 识别图片为全身照片 → 判定为体相分析
2. 调用 tixiang.md 规则库
3. 使用 analyze_image 提取体态特征
4. 结合规则进行分析
5. 输出体相分析报告

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技能文件结构

.claude/skills/kanxiang/
├── SKILL.md                 # 本文件（技能主文件）
└── references/              # 规则知识库目录
    ├── mianxiang.md        # 面相规则（五官、三庭、十二宫）
    ├── shouxiang.md        # 手相规则（掌线、指形、掌丘）
    ├── guxiang.md          # 骨相规则（头骨、体骨、九骨）
    └── tixiang.md          # 体相规则（体型、体态、气质）

更新日志

v1.0.0 (2026-04-19)

• 初始版本发布
• 支持面相、手相、骨相、体相四大类分析
• 基于经典相书整理规则知识库