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Agent Skill · 效率

china-vision(中国视野)

china-vision 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

china-vision 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 7,377。

总安装 8,185周安装 348GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,868核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.1.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:china-vision(中国视野)
来源仓库:https://github.com/tobewin/china-vision
安装命令:
openclaw skills install china-vision
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install china-vision

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

china-vision 利用 AI 视觉模型分析图像内容并生成文字描述。支持物体识别、图表解读与场景理解任务。适用于教育、科研或内容审核辅助场景。china-vision 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。识别精度受光照、角度与遮挡因素影响可能存在误差。涉及隐私图片时应获得当事人同意后方可处理。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install china-vision;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

china-vision 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install china-vision。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

china-vision 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

china-vision 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

china-vision 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

china-vision 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,185 次,近一周安装 348 次,下载 2,868 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

china-vision 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
china-vision

中国视野 · 本页

8,185—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
china-vision
description
多模态图片理解工具。Use when user wants to analyze, describe, or understand images using AI vision models. Supports scene analysis, object recognition, chart interpretation, food identification, and detailed image descriptions. Uses Qwen2.5-VL-72B. 图片识别、图片分析、视觉理解。
version
1.1.0
license
MIT-0
metadata
{"openclaw": {"emoji": "👁️", "requires": {"bins": ["python3"], "env": ["SILICONFLOW_API_KEY"]}, "primaryEnv": "SILICONFLOW_API_KEY"}}

China Vision - 多模态图片理解

使用AI视觉语言模型分析和理解图片内容。

与 china-doc-ocr 的区别

功能china-doc-ocrchina-vision
文档识别✅ 优秀⚠️ 一般
表格提取✅ 优秀⚠️ 一般
发票/证件✅ 优秀❌ 不适合
图片描述❌ 不支持✅ 优秀
场景分析❌ 不支持✅ 优秀
图表解读⚠️ 一般✅ 优秀
商品识别❌ 不支持✅ 优秀

适用场景

场景示例
图片描述"这张图片是什么内容?"
场景分析"分析这张风景照的构图"
图表解读"这个柱状图说明什么?"
商品识别"这是什么品牌的产品?"
食物识别"这是什么菜?怎么做的?"
人物分析"描述这张照片中的人物"

Trigger Conditions

  • "这是什么图片" / "What is this image?"
  • "描述这张图片" / "Describe this image"
  • "分析这张照片" / "Analyze this photo"
  • "这个图表说明什么" / "What does this chart show?"
  • "这是什么菜" / "What food is this?"
  • "这是什么品牌" / "What brand is this?"
  • "china-vision"

模型说明

使用 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 视觉语言模型:

  • ✅ 强大的图片理解能力
  • ✅ 支持中英文对话
  • ⚠️ 收费模型(按token计费)
  • ✅ 国内直连
  • ✅ 效果优秀

注意:这是付费模型,请注意token消耗


Step 0: 环境检查

# 检查 API Key
if [ -z "$SILICONFLOW_API_KEY" ]; then
  echo "缺少 SILICONFLOW_API_KEY"
  echo "配置方法:"
  echo "  1. 访问 cloud.siliconflow.cn 注册"
  echo "  2. 进入「API密钥」页面创建 Key"
  echo "  3. export SILICONFLOW_API_KEY='sk-xxxxxxxx'"
  exit 1
fi

Step 1: 识别请求类型

用户输入图片 → 判断请求类型:

"描述这张图片"     → 详细描述模式
"这是什么"         → 识别模式
"分析..."          → 分析模式
"对比..."          → 对比模式(多张图)
未指定             → 默认描述模式

Step 2: 图片分析

单张图片分析(本地文件)

python3 scripts/vision.py \
  --image "/path/to/image.jpg" \
  --prompt "请详细描述这张图片的内容"

图片URL分析

python3 scripts/vision.py \
  --url "https://example.com/photo.jpg" \
  --prompt "请详细描述这张图片"

自定义 Prompt

python3 scripts/vision.py \
  --image "/path/to/image.jpg" \
  --prompt "请识别这张图片中的商品,包括品牌和产品特征"

Prompt 模板

图片描述

请详细描述这张图片的内容,包括:
1. 主要对象/人物
2. 场景/背景
3. 颜色/光线
4. 构图/布局
5. 整体氛围

场景分析

请分析这张照片的:
1. 拍摄场景
2. 时间/天气
3. 地点特征
4. 主体行为
5. 摄影技巧

图表解读

请解读这张图表:
1. 图表类型
2. 横轴/纵轴含义
3. 主要数据趋势
4. 关键数据点
5. 结论/洞察

商品识别

请识别这张图片中的商品:
1. 商品类型
2. 品牌(如果可见)
3. 产品特征
4. 用途/功能
5. 参考价格(如果知道)

食物识别

请识别这张食物图片:
1. 菜品名称
2. 菜系(中餐/西餐/日料等)
3. 主要食材
4. 可能的口味
5. 制作方法简述

输出格式

图片描述

┌──────────────────────────────────────────────┐
│  👁️ 图片分析结果                              │
└──────────────────────────────────────────────┘

📸 图片描述
这是一张在城市街道拍摄的夜景照片。画面中可以看到
灯火通明的商业区,高楼林立,车流穿梭...

🎨 画面构成
├─ 主体: 城市街道夜景
├─ 背景: 高层建筑群
├─ 光线: 人工照明,暖色调
└─ 构图: 仰拍视角

💡 分析
这张照片展现了现代都市的繁华夜生活,拍摄者
选择了仰拍角度,突出了建筑的高度感...

与 china-doc-ocr 的协作

用户上传发票照片
    ↓
优先尝试 china-doc-ocr (OCR模型)
    ↓
如果识别效果不好
    ↓
降级到 china-vision (视觉语言模型)

Notes

  • 使用 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 视觉语言模型
  • 需要 SILICONFLOW_API_KEY
  • 适合图片理解和分析,不适合文档OCR
  • 文档OCR请使用 china-doc-ocr

平台分布

OpenClaw

86.4%
按下载量换算2,478

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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