作者 GinSing1226 · Codex Skill · ★ 50
最后更新： · 由 Agent Skills Hub 收录 · 每 8 小时同步一次
git clone https://github.com/GinSing1226/ScreenClaw.git && cd ScreenClaw && pip install -r python/requirements.txt && npm install && npm run tauri dev
npx skills add GinSing1226/ScreenClaw命令取自这个项目在 GitHub 上的 README。
43 条规则都没有命中：没有凭证窃取，没有数据外泄，没有 curl | sh 式安装。按慢雾（SlowMist）agent 安全分类法建立的 43 条公开规则扫描，每 8 小时更新一次。
质量分综合九项启发式检查：完整度、清晰度、具体程度、示例、结构、对 agent 的友好度、分步内容、指令质量和安全提示。它衡量的是项目把自己讲清楚的程度，不是代码质量。
| Star 数 | 50 |
| Fork 数 | 10 |
| 语言 | Python |
| 分类 | Codex Skill |
| 许可证 | MIT |
| 质量分 | 61/100 |
| 最后更新 | 2026-06-23 |
| 创建时间 | 2026-03-25 |
| 支持平台 | claude-code, python |
| 估计 Token 数 | ~1840k |
ScreenClaw 睇虾 — AI 应用的可视化操作必备伴侣 让任何多模态大模型识别网格坐标，自动化操作任何软件 English Demo Video 📖 什么是 ScreenClaw？ ScreenClaw（睇虾）是一款本地运行的"中间件"程序，它充当 AI 应用与桌面软件之间的桥梁。 核心创新：通过在截图中叠加百分比坐标网格，让任何多模态大模型都能精确识别界面元素位置，无需专门训练 UI 模型。 AI 应用通过 HTTP API 可以： 📸 截图并绘制坐标网格 — 精确定位界面元素位置 🖱️ 注入鼠标键盘操作 — 后台无感控制，不影响用户使用 🔄 自动化任何软件 — 即使软件没有 API 或命令行接口 关键特性：全程不抢夺用户的物理鼠标和键盘，你可以在看电影、写文档的同时，让 AI 在后台完成自动化任务。 ✨ 核心特性 🖥️ 后台无感操作 采用 模式，通过...
和 ScreenClaw 搭配使用的工具：
想找 ScreenClaw 的替代品？在 Agent Skills Hub 收录的 Codex Skill 里，下面 6 个项目和它最接近，按话题重合度、星数和社区热度排序。
Code search MCP for Claude Code. Make entire codebase the context for any coding agent. Embeddings are created
Your own Claude Code UI, sandbox, in-browser VS Code, terminal, multi-provider support (Anthropic, OpenAI, Git
AI controls your OS. OS AI Computer Use, OS and API agnostic. For now on OpenAI and Anthropic API. Desktop app
基于多模态视觉感知与 LLM Agent 的 macOS 微信自动化框架 | Visual RPA for WeChat
Auto-Use Computer Use — drives your OS, browser, scours the web, writes your code. One agent, end to end.
Control 1 or more machines using computer use tools that integrates with your agents
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评级来自基于 SlowMist agent 安全分类法的规则扫描：43 条公开规则，覆盖凭证窃取、数据外泄、curl | sh 安装等。它是第一层扫描，不是人工审计 — 我们如实说明，不夸大。
问题规模有独立研究佐证：Liu et al. (2026) 对 31,132 个 agent skill 的研究发现，26.1% 含有安全漏洞。我们自己的全目录普查已作为可引用的开放数据集发布。
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