/install multimodal-image-understanding
多模态图片理解
前置判断
在调用本 skill 之前,先确认当前模型是否已支持视觉:
- 如果当前模型(如 Claude Opus/Sonnet/Haiku、GPT-4o)本身已能看图 → 直接使用内置
understand_image工具或原生图片输入,不需要本 skill。 - 如果当前模型是纯文本模型(如
deepseek-v4、glm 5.1),或用户明确要求用其 BYOK 配置中指定的模型来看图 → 使用本 skill。
工作流程
- 读取 BYOK 配置(默认路径:
~/.config/multimodal-image-understanding/config.json,可通过--config覆盖)。 - 根据
config.protocol自动识别协议(anthropic或openai)。 - 调用
scripts/multimodal_understand.py,传入图片和 prompt。 - 脚本调用上游 API,并将模型回复打印到 stdout。
快速开始
# 1. 创建配置文件(一次性)
mkdir -p ~/.config/multimodal-image-understanding
cp assets/config.example.json ~/.config/multimodal-image-understanding/config.json
# 编辑 config.json:填入 api_key、model、endpoint
# 2. 用图片和 prompt 运行脚本
python3 scripts/multimodal_understand.py \
--image /path/to/photo.jpg \
--prompt "请详细描述这张图片。"
脚本将模型对图片的理解输出到 stdout。请将输出作为对用户图片问题的最终回答。
配置文件格式
完整 schema 见 references/config-schema.md。最简示例:
{
"protocol": "openai",
"endpoint": "https://api.openai.com/v1",
"model": "gpt-4o",
"api_key": "sk-...",
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.2
}
Anthropic 协议端点(Anthropic 官方、Bedrock,或任何兼容 Anthropic 协议的网关):
{
"protocol": "anthropic",
"endpoint": "https://api.anthropic.com",
"model": "claude-opus-4-6",
"api_key": "sk-ant-...",
"max_tokens": 1024
}
支持在 api_key、endpoint 等字符串值中用 ${ENV_VAR_NAME} 引用环境变量,脚本会自动从 os.environ 展开。推荐使用这种方式,避免密钥落盘。
CLI 参数
multimodal_understand.py
--image PATH|URL 图片的本地路径或 HTTP(S) URL(必填)
--prompt TEXT 关于图片的 prompt/问题(必填)
--config PATH BYOK 配置文件路径(默认:~/.config/multimodal-image-understanding/config.json)
--protocol {anthropic,openai} 覆盖配置文件中的 protocol
--model MODEL 覆盖配置文件中的 model
--max-tokens N 覆盖 max_tokens
--timeout SECONDS 请求超时时间(默认:120)
--quiet 关闭 stderr 上的进度日志,只输出模型回复到 stdout
图片输入规则
- 本地文件:通过
--image /path/to/file.png传入,脚本读取后做 base64 编码再上传 API。 - URL:通过
--image https://...传入;多数 provider 直接接受图片 URL。若 provider 不支持,在配置中设置"image_mode": "base64",脚本会先下载再编码。 - 支持格式:JPEG、PNG、WebP、GIF(静态)。
输出处理
- 脚本将模型回复文本打印到 stdout(使用
--quiet时只输出回复;不带--quiet时进度日志走 stderr,回复仍走 stdout)。 - 回复内容就是给用户图片理解问题的最终答案。
- 出错时,脚本返回非零退出码,错误信息以 JSON 形式输出到 stderr。
安全建议
- 配置文件中的 API key 直接存储在磁盘,请设置文件权限
chmod 600。 - 推荐在配置文件中使用
${ENV_VAR}引用环境变量,避免密钥落盘。 - 不要将配置内容回显给用户。
资源
scripts/multimodal_understand.py— 主脚本;运行无需加载到 context 中。references/config-schema.md— 完整配置 schema、环境变量展开规则、协议注意事项。assets/config.example.json— 可直接复制的配置模板。
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install multimodal-image-understanding - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/multimodal-image-understanding触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
Multimodal Image Understanding 是什么?
通过调用多模态模型来理解图片内容。触发场景:(1) 用户要求分析/描述/提取/OCR 图片信息,且当前模型不支持图像输入(如 deepseek-v4、glm 5.1 等纯文本模型),(2) 用户明确要求"用我的视觉模型"或"调用多模态 API"来看图,(3) 用户显式调用本 skill(/multimodal-i... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 0 次。
如何安装 Multimodal Image Understanding?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install multimodal-image-understanding」即可一键安装,无需额外配置。
Multimodal Image Understanding 是免费的吗?
是的,Multimodal Image Understanding 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
Multimodal Image Understanding 支持哪些平台?
Multimodal Image Understanding 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 Multimodal Image Understanding?
由 Rytia(@zzfly256)开发并维护,当前版本 v1.0.0。