IsabellaZhangYM

image-understanding

デザイン・メディアv0.0.4
作者:IsabellaZhangYM更新日 2026-05-11全 4 バージョン · 最新版の公開日 2026-03-02@clawhub_isabellazhangym/image-understanding
画像編集動画処理#图像#文档

AlphaMoatによると、2026-09時点でimage-understandingのダウンロード数は2,060、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中4,385位、デザイン・メディアでは512件中442位です。

インストール数
117
ダウンロード数
2060
スター数
1
総合順位
#4,385
全体の上位 87% · デザイン・メディアの上位 87%
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 ↗481851--
SkillHub ↗11720601—

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

ZHIPUAI_API_KEY が必要です。企業レポート、本人確認書類、機密スクリーンショットをアップロードする前に、機密部分をマスクまたは匿名化するようソースに記載されています。処理前に許可とデータ範囲を確認してください。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • 画像や視覚資料から情報を抽出する
  • 文書を処理しツール呼び出しの流れを計画する

使う場面

  • GLM-4.6V で画像や視覚文書を分析するとき

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。

画像を視覚モデルに送る前に確認・マスキングすべき情報を挙げてください。ファイルのアップロードや API 呼び出しはしないでください。

月次の推移

ダウンロード数2060
498133721762026-03 · ダウンロード数 6142026-05 · ダウンロード数 10892026-06 · ダウンロード数 13092026-07 · ダウンロード数 15962026-08 · ダウンロード数 18352026-09 · ダウンロード数 206026-0326-09
スター数1
0112026-03 · スター数 12026-05 · スター数 12026-06 · スター数 12026-07 · スター数 -2026-08 · スター数 12026-09 · スター数 126-0326-09

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
2026-092060—1
2026-081835+15.0%1
2026-071596+21.9%-
2026-061309+20.2%1
2026-051089—1
2026-03614—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。

2.8 KB・ClawHub v0.0.4
~~~Markdown
---
name: glm-4.6v-connector
description: "智谱 GLM-4.6V 多模态视觉模型专业集成插件。支持图像理解、128K 文档解析及自动化工具调用。"
version: "1.0.0"
homepage: "https://github.com/zai-org/GLM-V"
repository: "https://github.com/zai-org/GLM-V.git"
authors: ["IsabellaZhangYM"]
license: "MIT"
すべて表示(全 89 行)
# 🛠️ 关键修复:补齐 Registry 所需的元数据声明
requirements:
  environment_variables:
    - ZHIPUAI_API_KEY
  dependencies:
    python:
      - "zhipuai>=2.1.0"
  install_command: "pip install zhipuai"

credentials:
  ZHIPUAI_API_KEY:
    description: "智谱 AI 开放平台 (bigmodel.cn) 的 API Key"
    required: true
    source: "environment_variable"
---

# 👁️ GLM-4.6V 视觉模型集成指南

本 Skill 为开发者提供安全、高效的智谱多模态模型接入能力,适用于自动化文档处理、UI 复刻及智能视觉理解场景。

## 🛡️ 安全合规指引

1. **凭据安全**:本插件强制要求通过环境变量 `ZHIPUAI_API_KEY` 注入凭据。禁止在代码中硬编码任何密钥。
2. **隐私保护**:在上传企业财报、身份证明或敏感截图前,请务必进行局部遮盖或数据脱敏。
3. **调用审计**:建议在 `client` 初始化时启用日志记录,以便追踪工具调用 (Function Call) 的行为。

---

## ⚡ 快速开始

### 1. 环境准备
确保你的环境中已安装 Python 3.8+ 及官方 SDK:
```bash
pip install zhipuai
~~~

## 2. 基础调用示例



```python
import os
from zhipuai import ZhipuAI

# 使用环境变量确保持久安全
client = ZhipuAI(api_key=os.environ.get("ZHIPUAI_API_KEY"))

def analyze_vision(image_path):
    response = client.chat.completions.create(
        model="glm-4.6v",
        messages=[{
            "role": "user", 
            "content": [
                {"type": "text", "text": "提取图中的关键信息并输出为 JSON"},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,...(base64)..."}}
            ]
        }]
    )
    return response.choices[0].message.content
```

------

## 🏗️ 核心功能与场景

| **场景**         | **推荐模型**     | **特色能力**                         |
| ---------------- | ---------------- | ------------------------------------ |
| **高精度 OCR**   | `glm-4.6v`       | 复杂排版、手写体、公式解析           |
| **超长文档/PPT** | `glm-4.6v`       | 128K 上下文,支持 200 页文件深度摘要 |
| **成本敏感任务** | `glm-4.6v-flash` | 基础识图,**完全免费**               |

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## 🔗 开发者资源

- **官方文档**: [bigmodel.cn/dev/api](https://open.bigmodel.cn/)
- **MCP 协议集成**: [文档入口](https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/mcp/vision-mcp-server)
- **安全报告**: 本 Skill 已通过初步静态扫描,建议在沙盒环境运行。

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