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Agent Skill · 研究检索

didit-face-match(迪迪特脸部匹配)

didit-face-match 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

didit-face-match 是研究检索类 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,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 5,808。

总安装 24,288周安装 1,002GitHub Stars 公开资料未说明下载 7,936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
1.3.0

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:didit-face-match(迪迪特脸部匹配)
来源仓库:https://github.com/rosasalberto/didit-face-match
安装命令:
openclaw skills install didit-face-match
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 didit-face-match

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

集成 Didit Face Match API 实现人脸图像比对与身份验证。适用于生物识别、身份核验等需要人脸匹配的场景。通过上传两张人脸图像,自动完成相似度计算与身份确认。需确保图像清晰且包含完整面部特征,支持常见图片格式。注意保护用户隐私,仅限授权用途使用相关数据。

didit-face-match 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 didit-face-match;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

didit-face-match 怎么安装?

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

didit-face-match 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。

didit-face-match 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。

didit-face-match 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。

didit-face-match 用的人多吗?

公开数据是累计安装 24,288 次,近一周安装 1,002 次,下载 7,936 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。

didit-face-match 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
didit-face-match

迪迪特脸部匹配 · 本页

24,288—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
didit-face-match
description
>
version
1.2.0
metadata
openclaw
requires
env
primaryEnv
DIDIT_API_KEY
emoji
👥
homepage
https://docs.didit.me

Didit Face Match API

Overview

Compares two facial images to determine if they belong to the same person. Returns a similarity score (0-100).

Key constraints:

  • Supported formats: JPEG, PNG, WebP, TIFF
  • Maximum file size: 5MB per image
  • If multiple faces in an image, the largest face is used for comparison
  • Both user_image and ref_image are required

Capabilities: Similarity scoring, age estimation, gender detection, face bounding boxes, configurable decline threshold, optional image rotation for non-upright faces.

API Reference: https://docs.didit.me/standalone-apis/face-match Feature Guide: https://docs.didit.me/core-technology/face-match/overview


Authentication

All requests require x-api-key header. Get your key from Didit Business Console → API & Webhooks, or via programmatic registration (see below).

Getting Started (No Account Yet?)

If you don't have a Didit API key, create one in 2 API calls:

  1. Register: POST https://apx.didit.me/auth/v2/programmatic/register/ with {"email": "you@gmail.com", "password": "MyStr0ng!Pass"}
  2. Check email for a 6-character OTP code
  3. Verify: POST https://apx.didit.me/auth/v2/programmatic/verify-email/ with {"email": "you@gmail.com", "code": "A3K9F2"} → response includes api_key

To add credits: GET /v3/billing/balance/ to check, POST /v3/billing/top-up/ with {"amount_in_dollars": 50} for a Stripe checkout link.

See the didit-verification-management skill for full platform management (workflows, sessions, users, billing).


Endpoint

POST https://verification.didit.me/v3/face-match/

Headers

HeaderValueRequired
x-api-keyYour API keyYes
Content-Typemultipart/form-dataYes

Request Parameters (multipart/form-data)

ParameterTypeRequiredDefaultConstraintsDescription
user_imagefileYes—JPEG/PNG/WebP/TIFF, max 5MBUser's face image to verify
ref_imagefileYes—Same as aboveReference image to compare against
face_match_score_decline_thresholdintegerNo300-100Scores below this = Declined
rotate_imagebooleanNofalse—Try 0/90/180/270 degree rotations to find upright face
save_api_requestbooleanNotrue—Save in Business Console Manual Checks
vendor_datastringNo——Your identifier for session tracking

Example

import requests

response = requests.post(
    "https://verification.didit.me/v3/face-match/",
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
    files={
        "user_image": ("selfie.jpg", open("selfie.jpg", "rb"), "image/jpeg"),
        "ref_image": ("id_photo.jpg", open("id_photo.jpg", "rb"), "image/jpeg"),
    },
    data={"face_match_score_decline_threshold": "50"},
)
const formData = new FormData();
formData.append("user_image", selfieFile);
formData.append("ref_image", referenceFile);
formData.append("face_match_score_decline_threshold", "50");

const response = await fetch("https://verification.didit.me/v3/face-match/", {
  method: "POST",
  headers: { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
  body: formData,
});

Response (200 OK)

{
  "request_id": "a1b2c3d4-...",
  "face_match": {
    "status": "Approved",
    "score": 80,
    "user_image": {
      "entities": [
        {"age": 27.63, "bbox": [40, 40, 100, 100], "confidence": 0.717, "gender": "male"}
      ],
      "best_angle": 0
    },
    "ref_image": {
      "entities": [
        {"age": 22.16, "bbox": [156, 234, 679, 898], "confidence": 0.717, "gender": "male"}
      ],
      "best_angle": 0
    },
    "warnings": []
  },
  "created_at": "2025-05-01T13:11:07.977806Z"
}

Status Values & Handling

StatusMeaningAction
"Approved"Score >= thresholdFaces match — proceed
"Declined"Score < threshold or no faceCheck warnings for details. May need better image
"In Review"Needs manual reviewWait for review or retrieve via session API

Error Responses

CodeMeaningAction
400Invalid requestCheck file format, size, parameters
401Invalid API keyVerify x-api-key header
403Insufficient creditsTop up at business.didit.me

Response Field Reference

FieldTypeDescription
statusstring"Approved", "Declined", "In Review"
scoreinteger0-100 similarity score (higher = more similar). null if no face found
entities[].agefloatEstimated age
entities[].bboxarrayFace bounding box [x1, y1, x2, y2]
entities[].confidencefloatFace detection confidence (0-1)
entities[].genderstring"male" or "female"
best_angleintegerBest rotation angle for the face
warningsarray{risk, log_type, short_description, long_description}

Warning Tags

TagDescriptionAuto-Decline
NO_REFERENCE_IMAGEReference or face image missingYes
NO_FACE_DETECTEDNo face detected in one or both imagesYes
LOW_FACE_MATCH_SIMILARITYScore below threshold — potential identity mismatchConfigurable
Security best practice: Only store the status and score. Minimize biometric image data on your servers. Image URLs (in workflow mode) expire after 60 minutes.

Score Interpretation

Score RangeInterpretationAction
90-100Very high confidence — same personAuto-approve
70-89High confidence — likely same personApprove (default threshold 30)
50-69Moderate — possible matchConsider manual review
30-49Low — likely different peopleDeclined at default threshold
0-29Very low — different peopleDeclined

Utility Scripts

export DIDIT_API_KEY="your_api_key"

python scripts/match_faces.py selfie.jpg id_photo.jpg
python scripts/match_faces.py selfie.jpg id_photo.jpg --threshold 50 --rotate

平台分布

OpenClaw

70.86%
按下载量换算5,623

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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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