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机器视觉方向的 AI Skill 集合,包含工业相机/镜头/光源自动选型、PDF合同盖章、Git自动提交推送等实用技能。

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MachineVisionSkill

AI 代理 skills 集合——覆盖工业上位机(视觉选型 / 报价 / 通讯 / 培训文档 / UI 调试)与办公自动化(盖章 / PPT / docx / PDF / git 提交),兼容 OpenCode / DSH 的 skills 机制。

Skills Platform Scripts Client

每个 skill 目录自包含:SKILL.md(使用说明)+ 脚本 + 资产 + CHANGELOG.md(版本史),可独立安装使用。 名字叫 MachineVisionSkill 是因为起点是机器视觉选型——如今已生长为一整条工业上位机工具带,仓库沿用此名。


快速开始

git clone https://github.com/lq700212/MachineVisionSkill.git

把需要的 skill 目录链接(或直接复制)到客户端 skills 根即可被识别,Windows 目录联接示例:

mklink /J "C:\Users\Administrator\.config\opencode\skills\视觉硬件选型" "D:\path\to\MachineVisionSkill\视觉硬件选型"

直接复制目录同样可用。

挂到 DeepSeek Harness(DSH):整仓零拷贝

DSH 的 skill 加载器扫描这些根目录(按 rank 递增,前者优先生效):

Rank 来源 路径
100 project-dsh <项目根>/.dsh/skills
200 project-agents <项目根>/.agents/skills
300 custom customSkillDirs(配置项)
400 user-dsh ~/.dsh/skills
500 user-agents ~/.agents/skills
600 bundled 随 DSH 安装的内置 skill

把本仓库整体挂到 user-agents 根,mklink /J 一条命令全量接入:

mklink /J "C:\Users\Administrator\.agents\skills" "C:\Users\Administrator\.config\opencode\skills"

接入要点(2026-08 起实测沉淀):

  • 用 junction(mklink /J)不用 symlink:symlink 需要 Windows 开发者模式或管理员权限,且 git 会把 symlink 存成"链接文本"导致仓库白名单失效——已改 junction;
  • 目录名不影响 DSH:DSH 只认 SKILL.md frontmatter 的 name 字段,目录名可以保持中文;
  • 改了 frontmatter 即时生效:DSH 监听 skill 根目录,改完 name/description 下一轮就进会话目录,不用重启;
  • frontmatter 必须有 name + description,缺任一项、或 name 不是 kebab-case ASCII(^[a-z0-9]+(-[a-z0-9]+)*$)的 skill 会被静默丢弃——中文名 skill 一律配一个 ASCII 调用名(见下表)。

Skill 一览(12 个入库 skill)

Skill 目录 DSH 调用名 说明 使用文档
视觉硬件选型 vision-hardware-selection 机器视觉选型专家:相机/镜头/光源自动选型计算、方案 PPT 生成、官网产品图自动获取 SKILL.md
视觉选型测试 vision-selection-test 视觉硬件选型专用测试套件:回归 + 注入用例,开发迭代后一键全量验证 SKILL.md
git自动提交推送 git-auto-commit-push 本地工程一键 commit + push:自动读 CHANGELOG 生成 message(含要点提炼),提交前安全检查(可联动仓库卫生体检),现场目录用显式暂存 SKILL.md
winforms-ui-debug winforms-ui-debug 跨项目 WinForms 界面像素级调试:harness 指哪打哪直启目标窗体,反射探查 + 截图 + 像素扫描,附矩形枚举/置顶截图脚本 SKILL.md
上位机通讯封装 hmi-comm-wrapper 上位机设备通讯范式:PLC/相机/仪表/Modbus 连接管理、心跳重连、UI 解耦 SKILL.md
上位机报价 hmi-quotation 上位机项目报价全流程:IO表摸底→参考程序体检→市场调研→两本账人力→报价阶梯→核验 SKILL.md
opencode-cache-cleaner opencode-cache-cleaner 清理 opencode 残留项目记录与孤儿快照:列出→选择→备份→删除→验证 SKILL.md
盖章专员 seal-stamp-agent PDF 合同自动盖章:自动匹配现有印章的大小与位置;支持文本版/扫描件 PDF、图片(拍照件)、Excel 工作簿四类输入 SKILL.md
培训文档生成 training-doc-generator 工业上位机三份制培训文档:自动截图 → 操作员/客户技术工艺/内部版三份生成 SKILL.md
软件卸载清理 software-uninstall-cleaner 通用软件彻底卸载与残留清理:进程→卸载→服务→目录/注册表/快捷方式 SKILL.md
readme readme 项目 README 标准生成流程:事实摸底→图片盘点→截图决策树→骨架落稿→八项卫生核验,图文并茂为默认形态 SKILL.md
viewturbo-checkin viewturbo-checkin ViewTurbo 每日签到领流量(真实账号文件永不入库,只提交 example 模板) SKILL.md

各 skill 的版本与变化记录见其目录内的 CHANGELOG.md。

本地安装、不入库(7 个)

以下 skill 随本机 opencode 直接加载、不在 GitHub 仓库跟踪范围内(clone 本仓库看不到它们的目录),仅供参考:

调用名 说明
dashi-ppt 预置视觉主题的 HTML 演示生成,可导出 PPTX / PDF
image-to-editable-ppt 把图片/扫描版 PPT、PDF 重建为对象级可编辑 .pptx
ppt-merge 复刻模板母版到结果文件,基于结果母版建新页并复制内容形状
docx-cn-to-en 中文 .docx 批量翻译成英文 .docx,保留字体/加粗/列宽/拓扑图
solidworks-automation SolidWorks CAD 自动化:Python COM 建模/装配/工程图/钣金/焊件/仿真
pdf-analysis PDF 三步法:摸底→关键词定位→分页精读,结论带页码引用
pixel2motion 位图 Logo 转极简 SVG 并生成品牌动效(HTML 呈现)

架构

graph LR
    subgraph G1["客户端 loader"]
        OC["OpenCode"]
        DSH["DSH(校验 name 为 kebab-case ASCII)"]
    end
    subgraph G2["skill 路径根(按 rank 扫描:project 优先于 user)"]
        PR["项目级 / .agents/skills"]
        UR["用户级 ~/.agents/skills —— junction 指向本仓库"]
    end
    subgraph G3["本仓库(唯一真身)"]
        SK["12 个入库 skill 目录:SKILL.md + 脚本 + CHANGELOG"]
    end
    OC --> PR
    DSH --> UR
    PR -- "mklink /J 或拷贝单目录" --> SK
    UR -- "零拷贝整仓引用" --> SK
Loading
  • 唯一实体归一:全部 SKILL.md 只有一份真身(本仓库),其余位置一律 junction 指回——改一处即热更新到所有客户端;
  • 脚本为主、AI 为辅:每个 skill 的可执行环节都沉淀成脚本(图片盘点、卫生核验、选型计算、盖章编排…),弱模型照脚本输出的 SOP 抄执行,即得与强模型同款结果。

目录树

MachineVisionSkill/
├── 视觉硬件选型/            # 相机·镜头·光源选型 + 方案 PPT + 官网产品图
├── 视觉选型测试/            # 上一条的回归/注入测试套件
├── 上位机报价/              # 报价六步法 + IO/代码体检 + 核验脚本
├── 上位机通讯封装/          # 设备通讯范式(纯文档沉淀)
├── 培训文档生成/            # 三份制培训文档 + 截图防卡住工具
├── 盖章专员/                # 盖章编排脚本 + 测试夹具
├── 软件卸载清理/            # 8 阶段卸载 PowerShell(-DryRun 可预览)
├── git自动提交推送/         # commit + push 编排脚本
├── viewturbo-checkin/       # 签到脚本(模板入库、真账号忽略)
├── opencode-cache-cleaner/  # opencode 残留记录清理
├── winforms-ui-debug/       # UI 调试 harness 与取证脚本
├── readme/                  # 本 skill:README 流程 + 两个核验脚本
├── dashi-ppt/ 等 7 个目录    # 本地安装不入库(见上表),随 opencode 直接加载
├── README.md                # 本文件
├── CHANGELOG.md             # 全仓库变更总览(时间倒序,每条含 commit message 建议)
└── AGENTS.md                # 改 skill 前必读的铁律与收尾清单

版本管理约定

  • 每个 skill 独立版本线:版本与变化记录在各 skill 目录的 CHANGELOG.md(格式参考 Keep a Changelog),README 不标版本;
  • 根目录 CHANGELOG.md 是每次改动的总览入口:改完 skill 后在顶部追加本次记录(改了哪些 skill + 各改了什么 + 验证 + commit message 建议),详细历史仍在各 skill 目录的 CHANGELOG.md,两者都要更(见根 AGENTS.md 收尾清单);
  • commit message 以 skill 名开头,如 视觉硬件选型: 新增三件套产品图替换;
  • 需要发版语义时可用路径式 tag(monorepo 惯例):视觉硬件选型/v1.1.0。

仓库范围

本仓库按白名单跟踪 skill 目录(见 .gitignore):当前只跟踪 视觉硬件选型、视觉选型测试、git自动提交推送、winforms-ui-debug、上位机通讯封装、上位机报价、opencode-cache-cleaner、盖章专员*、viewturbo-checkin、培训文档生成、软件卸载清理、readme。新开发的 skill 需要入库时,在 .gitignore 加一行 !目录名/ 并同步更新上表与根 AGENTS.md 放行清单。

上表其余 skill(dashi-ppt/image-to-editable-ppt/PPT智能合并/docx中文转英文/solidworks-automation/pdf-analysis/pixel2motion)是本地安装、不入库的第三方/自有 skill,保留在目录里供 opencode / DSH 直接引用。

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机器视觉方向的 AI Skill 集合,包含工业相机/镜头/光源自动选型、PDF合同盖章、Git自动提交推送等实用技能。

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