Agent Skill · 效率

vision-analyzer（视觉分析仪）

vision-analyzer 用于辅助部署、云资源、容器和基础设施运维，适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。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。

vision-analyzer 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，第三方扫描有提醒项，按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 14,749。

总安装 3,303周安装 139GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,156核验 2026-05-01

效率接触敏感数据 ClawHub未标认证来源可访问许可证明确审计提醒 OpenClaw

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: 1.0.1

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：vision-analyzer（视觉分析仪）
来源仓库：https://github.com/kawummuwe-stack/vision-analyzer
安装命令：
openclaw skills install vision-analyzer
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 vision-analyzer

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。

基于 Kimi K2.5 视觉能力的图像理解与分析工具。适用于产品描述、物体识别或视觉信息提取等效率增强场景。vision-analyzer 属于效率类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。通过 Ollama Cloud 提供高精度图像分析与自然语言解释服务。

使用前需确认网络连通性与 API 配额限制，避免请求超限。建议对敏感图像脱敏后再上传，防止隐私泄露或数据滥用风险。

上手步骤

4 步

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

vision-analyzer 怎么安装？

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

vision-analyzer 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。

vision-analyzer 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。

vision-analyzer 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。

vision-analyzer 用的人多吗？

公开数据是累计安装 3,303 次，近一周安装 139 次，下载 1,156 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。

vision-analyzer 安全吗？

第三方扫描有提醒项，说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

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。
第三方扫描存在提醒项或未通过项，需要人工逐条确认。
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。

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	7,632,918	545	需要联网	MIT-0	通过
nano-pdf Nano PDF 文档 · OpenClaw	4,249,476	231	需要联网	MIT-0	通过
auto-updater 自动更新程序 · OpenClaw	2,964,063	386	操作浏览器	MIT-0	通过
video-frames 视频帧 · OpenClaw	2,621,304	112	需要联网	MIT-0	通过
gemini Gemini 助手 · OpenClaw	2,547,396	48	需要联网	MIT-0	有提醒
vision-analyzer 视觉分析仪 · 本页	3,303	—	接触敏感数据	MIT-0	有提醒

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: vision-analyzer
description: |
metadata
author: clawdia
version: 1.0.1

Vision Analyzer

Analyze images using Kimi K2.5 multimodal vision capabilities through Ollama Cloud API.

When to Use

User wants to know what's in an image
Describing screenshots or photos
Understanding UI elements, text in images
Analyzing memes, charts, diagrams

Quick Start

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/vision-analyzer/scripts/vision_analyze.py <image_path> [prompt]

Examples

Describe an image:

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/vision-analyzer/scripts/vision_analyze.py photo.jpg

Ask specific question:

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/vision-analyzer/scripts/vision_analyze.py screenshot.png "What UI elements do you see?"

Common Image Locations

Downloads: /mnt/chromeos/MyFiles/Downloads/
Screenshots: /mnt/chromeos/MyFiles/Downloads/
Home directory: ~/

Configuration

Set your Ollama API key as environment variable:

export OLLAMA_API_KEY="your-api-key-here"

Get your API key from ollama.com/settings

API Configuration

The skill uses Ollama Cloud API with Kimi K2.5 model. API key is read from OLLAMA_API_KEY environment variable.

Supported Formats

JPG/JPEG
PNG
GIF
WebP

Output

Returns a natural language description of the image content.

平台分布

OpenClaw

98.09%

按下载量换算1,134

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项，安装前请自行复核。目前只有一个公开来源，建议同时核对源仓库。

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