ui-detector
YOLO UI元素检测器项目管理。训练自定义模型识别界面元素（按钮、输入框、二维码等），用于半自动化操作。
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill ui-detector --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# UI 元素检测器 基于 YOLO 的界面元素检测系统，支持多项目隔离管理。 ## 快速开始 ```bash # 创建项目 ui-detector new <项目名> # 启动标注 ui-detector annotate <项目名> # 训练模型 ui-detector train <项目名> # 检测图片 ui-detector detect <项目名> <图片路径> ``` ## 项目结构 ``` ~/ui-detector/ ├── ui-detector # 主命令 ├── projects/ # 项目目录（完全隔离） │ ├── bilibili/ │ │ ├── classes.txt # 中文类别定义 │ │ ├── images/raw/ # 原始截图 │ │ ├── labels/ # YOLO格式标注 │ │ └── models/best.pt # 训练好的模型 │ └── <其他项目>/ ├── .venv-labelimg/ # Python 3.11 环境 └── scripts/ # 辅助脚本 ``` ## 标注工具快捷键 | 键 | 功能 | |----|------| | `W` | 画矩形框 | | `D` | 下一张 | | `A` | 上一张 | | `Ctrl+S` | 保存 | | `Ctrl+D` | 删除框 | ## 默认类别（中文） ``` 登录按钮、注册按钮、确定按钮、取消按钮、返回按钮 提交按钮、发送按钮、搜索按钮、其他按钮、二维码 输入框、密码框、搜索框、下拉框、复选框 单选框、开关、图标、头像、链接、文本 ``` 可在 `classes.txt` 中自定义。 ## 训练建议 | 数据量 | 效果 | |--------|------| | 每类 10-20 张 | 基本可用 | | 每类 30-50 张 | 稳定可靠 | | 每类 100+ 张 | 高精度 | ## 训练参数 ```bash # 快速训练（测试用） ui-detector train bilibili --epochs 10 # 标准训练 ui-detector train bilibili --epochs 50 # 大模型（更准确但更慢） ui-detector train bilibili --model s --epochs 50 ``` 模型大小：`n`(nano最快) < `s`(small) < `m`(medium) < `l`(large) < `x`(xlarge) ## 检测输出 检测后输出： - `detected_<图片名>` - 标注后的图片 - JSON 格式坐标（可选） ## 工作流程 ### 半自动化方案 ``` 1. 采集截图 → 放入 projects/<名>/images/raw/ 2. 启
- 快速开始
- 项目结构
- 标注工具快捷键
- 默认类别（中文）
- 训练建议
- 训练参数
- 检测输出
- 工作流程
- 半自动化方案
- 迭代优化
- 技术栈
- 显存需求
- 故障排除
- labelImg 启动失败
ui-detector new <项目名> ui-detector annotate <项目名> ui-detector train <项目名> ui-detector detect <项目名> <图片路径> ui-detector train bilibili --epochs 10 ui-detector train bilibili --epochs 50 ui-detector train bilibili --model s --epochs 50 ls ~/ui-detector/.venv-labelimg/bin/python cd ~/ui-detector/projects/<项目名> import sys
What does the ui-detector skill do?
YOLO UI元素检测器项目管理。训练自定义模型识别界面元素（按钮、输入框、二维码等），用于半自动化操作。
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill ui-detector --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.