图片无障碍助手

要解决什么问题

网页和文档里的图片如果没有替代文本（alt text），屏幕阅读器就没办法告诉用户这张图在表达什么。可实际工作中，给成百上千张图片逐张补写描述是一件既耗时又容易遗漏的事：人工写太慢，随便填个「图片」又等于没写。

这个技能把 Alttext AI 的自动化能力接入到你的工作流程里，通过 Rube MCP 统一编排，让机器按批次完成图片描述的生成和写入相关操作，不需要你在多个系统之间来回切换。

技能如何工作

整体架构是两层：外层是 Rube MCP，负责工具发现和连接管理；内层是 Composio 提供的 Alttext AI toolkit，负责真正执行能力。所有操作都遵循同一个四步节奏：

• 先发现：任何动作之前先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS，拿到当前可用的工具列表和参数结构。工具的字段名和类型会变化，不要凭印象写死参数。
• 再连库：用 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 配合 toolkit alttext_ai 检查连接状态。如果返回的不是 ACTIVE，就按返回的授权链接完成配置。
• 后执行：确认连接就绪后，调用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 传入上一步发现的工具 slug 执行操作。
• 批量场景：需要一次处理大量图片时，走 RUBE_REMOTE_WORKBENCH 里的 run_composio_tool() 编排批量流程。

几个容易踩坑的细节：

• 调用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 时，即使不需要上下文也要传 memory 字段，值可以是空对象 {}。
• 同一批次的会话要复用同一个 session ID，新任务才生成新的。
• 响应里如果带了分页 token，说明还有后续数据，需要继续拉取直到拿全。
• 部分工具返回的是 schemaRef，需要再用 RUBE_GET_TOOL_SCHEMAS 获取完整结构。

适用边界

这个技能解决的是「自动化执行 Alttext AI 操作」这一层的问题。它不负责判断某张图片该不该有替代文本、也不做替代文本质量审核——那些判断标准仍然需要你在流程里自己定义和把关。

另外，它强依赖 Rube MCP 的可用性。如果 Rube 端点不可达，或者 Alttext AI 的连接掉了，整套流程就没法跑。连接状态是执行前的硬性前置条件，不是可选检查。