Un outil de compression d'images local et compétence AI agent qui traite, redimensionne et convertit automatiquement les images pour répondre à des tailles de fichiers cibles pour une performance web optimale.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install cn-web-image-optimizer
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer cn-web-image-optimizer via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que Web Image Optimizer ?
Web Image Optimizer est un utilitaire puissant conçu pour rationaliser la préparation des assets pour des sites web à haute performance. En tant que partie intégrante de l'écosystème Openclaw Skills, cet outil permet aux développeurs et aux AI agents de réduire systématiquement la taille des fichiers image jusqu'à un budget spécifique (par défaut 500KB) tout en préservant une haute fidélité visuelle. Il gère les entrées de divers formats courants, notamment JPEG, PNG, WebP, BMP et TIFF, offrant aux flux de travail frontend une solution locale fiable pour le post-traitement des médias.
En priorisant WebP comme format de sortie par défaut, Web Image Optimizer garantit une compression maximale des assets et une performance web moderne. Pour les cas d'utilisation où la compatibilité avec les systèmes hérités est critique, l'outil revient automatiquement aux JPEG standards. L'intégration de cet utilitaire dans Openclaw Skills permet aux équipes de construire des pipelines d'automatisation fluides où la qualité de l'image est ajustée dynamiquement aux budgets de livraison sans surcharge manuelle.
Cas d'utilisation de Web Image Optimizer
- Optimisation automatique des assets multimédias de sites web lors de déploiements frontend standards ou de pipelines d'intégration continue.
- Conversion fluide d'images PNG ou JPEG brutes et volumineuses en formats WebP modernes optimisés pour le web afin de réduire les temps de chargement.
- Exécution de scripts de compression par lots sur des répertoires locaux d'assets pour se conformer à des restrictions de taille strictes (par exemple, maintenir les images sous 500KB).
- Autorisation pour les agents autonomes travaillant au sein d'Openclaw Skills d'optimiser les médias téléchargés par les utilisateurs avant de les stocker sur des plateformes de gestion de contenu.
Comment fonctionne Web Image Optimizer
- Détection et conversion de format : Identifie le type de fichier source et prépare des cibles de conversion optimales, en convertissant les entrées lourdes comme PNG en WebP pour économiser jusqu'à 70-90 % de la taille de la charge utile.
- Réduction progressive de la qualité : Itère à travers les niveaux de qualité de compression (en commençant de 85 jusqu'à 65 ou moins) jusqu'à ce que l'image tombe sous le seuil de taille configuré.
- Redimensionnement intelligent des dimensions : Réduit proportionnellement les dimensions de l'image si la simple réduction de la qualité de compression ne suffit pas à atteindre la taille de fichier cible.
- Suppression EXIF et sortie sécurisée : Supprime les métadonnées pour minimiser le poids du fichier et enregistre la nouvelle version optimisée localement, laissant les fichiers sources complètement intacts.
Configuration de Web Image Optimizer
Assurez-vous que Python 3.6+ est installé sur votre système. Ensuite, installez Pillow, la bibliothèque standard d'imagerie Python, pour gérer les transformations multimédias :
pip3 install Pillow
Optimisation d'une seule image
Exécutez le module de compression sur un seul asset en utilisant des contraintes de fichier spécifiques :
# Compresser vers WebP (automatique, ciblant moins de 500KB)
python scripts/web_image_optimizer.py compress photo.jpg
# Compresser vers JPEG avec une limite personnalisée de 300KB
python scripts/web_image_optimizer.py compress photo.jpg --format jpeg --max-kb 300
# Compresser nativement au format PNG
python scripts/web_image_optimizer.py compress photo.png --format png
Traitement par lots
Traitez plusieurs images dynamiquement à l'intérieur de répertoires :
# Compresser toutes les images dans un répertoire spécifique
python scripts/web_image_optimizer.py batch ./images/
# Optimisation par lots avec des spécifications de format personnalisées et des limites de fichiers
python scripts/web_image_optimizer.py batch ./photos/ --format jpeg --max-kb 200
# Analyse récursive des sous-dossiers pour traiter les assets imbriqués
python scripts/web_image_optimizer.py batch ./content/ --recursive
Schéma de données et taxonomie de Web Image Optimizer
Web Image Optimizer effectue tout le traitement localement, garantissant qu'aucune donnée d'image ne quitte votre machine. Il utilise des paramètres spécifiques pour gérer les sorties sans écraser les assets originaux.
Options de commande disponibles
| Option | Court | Défaut | Description |
|---|---|---|---|
--max-kb |
-m |
500 |
Taille maximale du fichier de sortie cible en KB |
--format |
-f |
auto |
Format de sortie cible (auto, webp, jpeg, png) |
--quality |
-q |
85 |
Paramètre de qualité de compression initiale (1-100) |
--output |
-o |
auto |
Chemin de fichier de sortie personnalisé pour l'asset traité |
--recursive |
-r |
false |
Analyse les sous-répertoires récursivement en mode lot |
Recommandations de format
| Format | Compression | Qualité | Support Navigateur | Meilleur pour |
|---|---|---|---|---|
| WebP | Meilleure | Excellente | 96%+ | Cible web par défaut |
| JPEG | Bonne | Bonne | 100% | Compatibilité héritée multiplateforme |
| PNG | Limitée | Sans perte | 100% | Images nécessitant de la transparence |
Fonctionnalités avancées de Web Image Optimizer
- Stratégie de compression dynamique cible : Le cycle de repli itératif réduit doucement la qualité avant d'initier une mise à l'échelle intelligente et proportionnelle pour atteindre des tailles de fichiers cibles strictes.
- Analyse récursive des sous-répertoires : Capacité pour utilisateur avancé de nettoyer et d'analyser automatiquement les structures d'arborescence de répertoires imbriqués via le mode lot.
- Flux de travail non destructifs : Préserve intégralement les assets sources originaux avec zéro risque de suppression, écrivant les images compressées en toute sécurité vers des chemins alternatifs.
- Optimisation automatique des métadonnées : Supprime automatiquement les métadonnées EXIF volumineuses et non essentielles pendant la compression pour récupérer de précieux octets de stockage.
- Architecture sécurisée centrée sur le local : Présente une exécution purement hors ligne avec absolument zéro appel réseau API externe, protégeant les assets de marque propriétaires.
SKILL.md
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