baokui

glm-v-model

AI 智能体v1.0.1
作者:baokui更新于 2026-05-11共 2 个版本 · 最新版本发布于 2026-03-10@clawhub_baokui/glm-v-model
任务自动化工具调用#图像

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,glm-v-model 累计下载 2,540 次、获 3 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,066 位,在「AI 智能体」分类(969 个)中排名第 823 位。

累计安装
440
累计下载
2,540
星标
3
全站排名
#4,066
全站前 81% · 「AI 智能体」前 85%
平台累计安装累计下载星标评论
ClawHub ↗371,2931-
SkillHub ↗4402,5403—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

可描述图片、提取文字、分析图表和比较多图,通过图片数据或URL提交内容。需要智谱API密钥及对应客户端;视频与模型能力需按实际接口确认,上传前应确认素材范围。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

  • 准备多模态内容分析请求

什么时候用

  • 需要通过智谱接口分析图片或视频时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

分析这些授权图片的差异并整理图表文字,不确定内容明确标注。

月度数据趋势

累计下载2,540
7321,7032,6742026-03 · 累计下载 8662026-05 · 累计下载 1,5312026-06 · 累计下载 1,6462026-07 · 累计下载 1,8632026-08 · 累计下载 2,0672026-09 · 累计下载 2,54026-0326-09
星标3
1232026-03 · 星标 12026-05 · 星标 22026-06 · 星标 22026-07 · 星标 32026-08 · 星标 32026-09 · 星标 326-0326-09

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份累计下载环比星标
2026-092,540—3
2026-082,067+11.0%3
2026-071,863+13.2%3
2026-061,646+7.5%2
2026-051,531—2
2026-03866—1

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 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。
展开全部(共 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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数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。