据 AlphaMoat 统计,截至 2026-06,glm-v-model 累计下载 1,646 次、获 2 个星标,在全部 63,926 个 Claude 技能中排名第 6,183 位,在「AI 智能体」分类(10,757 个)中排名第 1,104 位。
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。
| 数据月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 | 累计安装 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-03 | 866 | — | 1 | 292 |
| 2026-05 | 1,531 | +76.8% | 2 | 440 |
| 2026-06 | 1,646 | +7.5% | 2 | 440 |
记录自身发现以实现自我改进的技能
帮助用户发现和安装智能体技能,当用户询问如「如何做X」、「找X的技能」、「有能做...的吗」等问题时
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互(包括浏览页面、填写表单、点击按钮、截图等)时使用。
自我反思+自我批评+自我学习+自组织记忆。智能体评估自身工作、发现错误并持续改进。
AI智能体技能安全预审工具。安装ClawdHub、GitHub等来源技能前,检查风险信号、权限范围及可疑模式。
类型化知识图谱,用于结构化智能体记忆与可组合技能。适用于以下场景:创建/查询实体(人物、项目、任务、事件、文档)、关联相关对象、强制执行约束、将多步操作规划为图谱变换,或当技能需要共享状态时。触发关键词包括"记住""我知道关于什么""将X链接到Y""显示依赖关系"、实体增删改查操作,以及跨技能数据访问。
将 AI 代理从任务执行者转变为能够预见需求、持续优化的主动伙伴。现已支持 WAL Protocol、Working Buffer、Autonomous Crons 及经过实战验证的模式。属于 Hal Stack 🦞。
专为AI智能体优化的无头浏览器自动化CLI,支持无障碍树快照和基于引用的元素选择。
基于智谱 GLM-OCR、GLM-4.7 及 GLM-4.6V 的多模态文档深度解析工具。 Use when: - 需要高精度提取文档(PDF/图片)中的表格并转换为 Markdown 格式 - 需要从文档页面中自动裁剪并提取插图、图表为独立文件 - 需要对提取的图表进行深度语义理解(基于 GLM-4.6V 视觉分析) - 需要对提取的表格数据进行逻辑分析(基于 GLM-4.7 文本分析) 核心架构: 1. 视觉提取:GLM-OCR 2. 语义理解:GLM-4.7 (纯文本/表格) + GLM-4.6V (多模态/图像)
基于本地MinerU的PDF文档解析工具,支持将PDF转换为Markdown、JSON等机器可读格式。
阿里云DashScope Wan2.6文生图工具。使用阿里云百炼平台的Wan2.6-t2i模型生成图片。 当用户需要:AI生成图片、文生图、从文字生成图像时触发。 需要DASHSCOPE_API_KEY环境变量(已在系统中配置)。
基于智谱AI CogVideoX-3模型生成视频,支持文生视频、图生视频及首尾帧视频生成。
数据月份:2026-06 · 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。