baokui

glm-v-model

AIエージェントv1.0.1
作者:baokui更新日 2026-05-11全 2 バージョン · 最新版の公開日 2026-03-10@clawhub_baokui/glm-v-model
タスク自動化ツール呼び出し#图像

AlphaMoatによると、2026-09時点でglm-v-modelのダウンロード数は2,540、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中4,066位、AIエージェントでは969件中823位です。

インストール数
440
ダウンロード数
2540
スター数
3
総合順位
#4,066
全体の上位 81% · AIエージェントの上位 85%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗3712931-
SkillHub ↗44025403—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

画像説明、文字抽出、図表解釈、複数画像の比較を、データまたはURLで送信します。APIキーとクライアントが必要です。動画対応とモデル機能、送信する素材範囲を確認します。

資料公開日 2026-10-27

できること

  • マルチモーダル分析を準備する

使う場面

  • 智譜APIで画像や動画を分析するとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

承認済み画像を比較して図表の文字を整理し、不確実な箇所を示して。

月次の推移

ダウンロード数2540
732170326742026-03 · ダウンロード数 8662026-05 · ダウンロード数 15312026-06 · ダウンロード数 16462026-07 · ダウンロード数 18632026-08 · ダウンロード数 20672026-09 · ダウンロード数 254026-0326-09
スター数3
1232026-03 · スター数 12026-05 · スター数 22026-06 · スター数 22026-07 · スター数 32026-08 · スター数 32026-09 · スター数 326-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-092540—3
2026-082067+11.0%3
2026-071863+13.2%3
2026-061646+7.5%2
2026-051531—2
2026-03866—1

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

3.5 KB・ClawHub v1.0.1
---
name: glm-v-model
description: |
  智谱 GLM-4V/4.6V 视觉模型调用技能。用于图像/视频理解、多模态对话、图表分析等任务。
  当用户提到:图片理解、图像识别、视觉模型、GLM-4V、GLM-4.6V、多模态分析、看图说话、图表分析、视频理解时使用此技能。
---

# GLM 视觉模型调用

本技能提供调用智谱 AI 的 GLM-4V 和 GLM-4.6V 视觉模型的能力,支持图像理解、视频分析、图表解读等功能。
すべて表示(全 125 行)

## 支持的模型

| 模型 | 说明 | 特点 |
|------|------|------|
| glm-4v | GLM-4 视觉模型 | 基础视觉理解 |
| glm-4.6v | GLM-4.6V 视觉模型 | 更强的视觉理解能力,支持更长上下文 |

## 快速使用

### 基本图像理解

```python
from zai import ZhipuAiClient
import base64

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")

# 读取本地图片并转为 base64
with open("image.jpg", "rb") as f:
    img_base = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6v",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{img_base}"}},
            {"type": "text", "content": "描述这张图片"}
        ]
    }],
    thinking={"type": "enabled"}
)
print(response.choices[0].message.content)
```

### 使用图片URL

```python
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6v",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}},
            {"type": "text", "content": "这张图片里有什么?"}
        ]
    }]
)
```

### 多图理解

```python
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6v",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "图片1 base64 或 URL"}},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "图片2 base64 或 URL"}},
            {"type": "text", "content": "比较这两张图片的异同"}
        ]
    }]
)
```

### 视频理解(GLM-4.6V)

```python
# 支持理解视频内容
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6v",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "video_url", "video_url": {"url": "视频URL"}},
            {"type": "text", "content": "描述这个视频的内容"}
        ]
    }]
)
```

## 使用脚本

项目中已包含脚本 `script/infer_glmv.py`,可直接调用:

```python
import sys
sys.path.append('/Users/guobaokui/.openclaw/workspace_multmodal/skills/glm-v-model/script')
from infer_glmv import glm_v

# 使用方式
# glm_v(['image.jpg'], '描述图片', 'glm-4.6v')
```

## 常用场景

| 场景 | Prompt 示例 |
|------|-------------|
| 图片描述 | "详细描述这张图片的内容" |
| 图表分析 | "分析这张图表数据" |
| 文字识别(OCR) | "提取图片中的文字" |
| 物体识别 | "图片中有哪些物体" |
| 场景理解 | "这是什么地方" |
| 多图对比 | "比较这两张图片的异同" |
| 视频理解 | "总结这个视频的内容" |

## 注意事项

1. **API Key**: 需要智谱 AI 的 API Key,可从 https://open.bigmodel.cn 获取
2. **图片格式**: 支持 JPEG、PNG、WebP 等常见格式
3. **图片大小**: 单张图片建议不超过 10MB
4. **thinking**: 可启用深度思考模式 `thinking={"type": "enabled"}`
5. **计费**: 按 token 计费,图片会转换为 token 消耗

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