据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,SiliconFlow Qwen Vision 累计下载 1,394 次、获 0 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,837 位,在「AI 智能体」分类(969 个)中排名第 928 位。

累计安装

188

累计下载

1,394

星标

全站排名

#4,837

全站前 96% · 「AI 智能体」前 96%

平台	累计安装	累计下载	星标	评论
ClawHub ↗	30	1,123	-	-
SkillHub ↗	188	1,394	-	—

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

Python 分析脚本接收图像路径与提示词，可解释物体、场景或截图，并选择将文本结果保存到指定路径。此流程 OPENAI_API_KEY 应配置 SiliconFlow API Key，变量名不表示请求发送给 OpenAI。所选图片和提示词发送至 SiliconFlow，敏感资料须在数据条款获准后才使用。生成描述需复核，不当作已证实观察。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

对获准图像进行问答

什么时候用

需要对获准图像进行问答时。

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。

描述这张非机密图片中可见物体，标出不确定的解释。

月度数据趋势

累计下载1,394

星标-

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
2026-09	1,394	—	-
2026-08	1,180	+6.4%	-
2026-07	1,109	+12.4%	-
2026-06	987	+7.2%	-
2026-05	921	—	-
2026-03	578	—	-

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。

1.3 KB · ClawHub v0.2.0

---
name: siliconflow-qwen-vision
description: 图片理解与分析。当用户需要分析图片内容、识别图片中的物体、描述图片场景、理解图片含义时使用此技能。支持图片问答、物体识别、场景描述等。
---

# 图片理解 (SiliconFlow Qwen2.5-VL)

使用 SiliconFlow 的 Qwen2.5-VL 模型进行图片分析理解。

## 环境配置

展开全部(共 44 行)


- 需要设置 `OPENAI_API_KEY` 环境变量 (SiliconFlow API Key，即 OpenAI 格式的 API Key)
- 或使用 `--api-key` 参数直接传入 API Key

## 使用方法

```bash
cd siliconflow-qwen-vision
python scripts/analyze_image.py -i /path/to/image.jpg -p "请描述这张图片"
```

## 参数说明

- `-i, --image`: 图片路径 (必需)
- `-p, --prompt`: 提示词，默认 "请描述这张图片"
- `-k, --api-key`: API Key (可选，默认从环境变量读取)
- `-o, --output`: 输出文件路径 (可选)

## 示例

```bash
# 描述图片内容
python scripts/analyze_image.py -i photo.jpg -p "这张图片里有什么?"

# 识别物体
python scripts/analyze_image.py -i photo.jpg -p "图片中有哪些物体?"

# 分析场景
python scripts/analyze_image.py -i photo.jpg -p "描述这个场景"

# 保存结果到文件
python scripts/analyze_image.py -i photo.jpg -p "详细描述图片" -o result.txt
```