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Agent Skill · 待分类

glmv-caption(GLMV 字幕)

glmv-caption 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

glmv-caption 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 6,484。

总安装 447周安装 19GitHub Stars 360下载 157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
unknown

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:glmv-caption(GLMV 字幕)
来源仓库:https://github.com/zai-org/glm-skills
仓库路径:skills/glmv-caption
安装命令:
npx skills add https://github.com/zai-org/glm-skills --skill glmv-caption
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/zai-org/glm-skills --skill glmv-caption

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

用于处理 GitHub 仓库和协作相关信息。适合围绕代码变更、Issue 讨论进行内容整理。通过 GitHub 安装,兼容多种 Agent 运行环境。使用前应核实权限范围和文件访问限制。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

功能细节以项目原始文档为准。glmv-caption 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/glmv-caption

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/zai-org/glm-skills --skill glmv-caption;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

glmv-caption 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/zai-org/glm-skills --skill glmv-caption。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

glmv-caption 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

glmv-caption 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。

glmv-caption 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

glmv-caption 用的人多吗?

公开数据是累计安装 447 次,近一周安装 19 次,下载 157 次,GitHub 360 星。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。

glmv-caption 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

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。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、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。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
glmv-caption

GLMV 字幕 · 本页

447360接触敏感数据未明确有提醒

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

GLM-V Caption Skill

Generate captions for images, videos, and documents using the ZhiPu GLM-V multimodal model.

When to Use

  • Describe, caption, summarize, or interpret image/video/document content
  • User mentions "describe this image", "caption", "summarize this video", "图片描述", "视频摘要", "文档解读", "看图说话"
  • Extract visual or textual information from media files
  • Compare multiple images
  • User provides an image/video/file and asks what's in it

Supported Input Types

TypeFormatsMax SizeMax CountBase64
Imagejpg, png, jpeg5MB / 6000×6000px50✅
Videomp4, mkv, mov200MB—❌
Filepdf, docx, txt, xlsx, pptx, jsonl—50❌

⚠️ file_url cannot mix with image_url or video_url in the same request. ⚠️ Videos and files only support URLs — local paths and base64 are NOT supported (images only).

Resource Links

Prerequisites

API Key Setup / API Key 配置(Required / 必需)

This script reads the key from the ZHIPU_API_KEY environment variable and shares it with other Zhipu skills. 脚本通过 ZHIPU_API_KEY 环境变量获取密钥,与其他智谱技能共用同一个 key。

Get Key / 获取 Key: Visit Zhipu Open Platform API Keys / 智谱开放平台 API Keys to create or copy your key.

Setup options / 配置方式(任选一种):

  1. OpenClaw config (recommended) / OpenClaw 配置(推荐): Set in openclaw.json under skills.entries.glmv-caption.env: "glmv-caption": {"enabled": true, "env": {"ZHIPU_API_KEY": "你的密钥"}}
  2. Shell environment variable / Shell 环境变量: Add to ~/.zshrc: export ZHIPU_API_KEY="你的密钥"
  3. .env file /.env 文件: Create .env in this skill directory: ZHIPU_API_KEY=你的密钥

⛔ MANDATORY RESTRICTIONS - DO NOT VIOLATE ⛔

  1. ONLY use GLM-V API — Execute the script python scripts/glmv_caption.py
  2. NEVER caption media yourself — Do NOT try to describe content using built-in vision or any other method
  3. NEVER offer alternatives — Do NOT suggest "I can try to describe it" or similar
  4. IF API fails — Display the error message and STOP immediately
  5. NO fallback methods — Do NOT attempt captioning any other way

📋 Output Display Rules (MANDATORY)

After running the script, you must show the full raw output to the user exactly as returned. Do not summarize, truncate, or only say "generated". Users need the original model output to evaluate quality.

  • Image captioning: show the full caption text
  • Multiple images: show each image result
  • Video/files: show the full understanding result
  • If token usage is included, you may optionally display it

How to Use

Caption an Image

python scripts/glmv_caption.py --images "https://example.com/photo.jpg"
python scripts/glmv_caption.py --images /path/to/photo.png

Caption Multiple Images

python scripts/glmv_caption.py --images img1.jpg img2.png "https://example.com/img3.jpg"

Caption a Video

python scripts/glmv_caption.py --videos "https://example.com/clip.mp4"

Caption a Document

python scripts/glmv_caption.py --files "https://example.com/report.pdf"
python scripts/glmv_caption.py --files "https://example.com/doc1.docx" "https://example.com/doc2.txt"

Custom Prompt

python scripts/glmv_caption.py --images photo.jpg --prompt "Describe the architecture style in detail"

Save Result

python scripts/glmv_caption.py --images photo.jpg --output result.json

Thinking Mode

python scripts/glmv_caption.py --images photo.jpg --thinking

CLI Reference

python {baseDir}/scripts/glmv_caption.py (--images IMG [IMG...] | --videos VID [VID...] | --files FILE [FILE...]) [OPTIONS]
ParameterRequiredDescription
--images, -iOne ofImage paths or URLs (supports multiple, base64 OK)
--videos, -vOne ofVideo paths or URLs (supports multiple, mp4/mkv/mov)
--files, -fOne ofDocument paths or URLs (supports multiple, pdf/docx/txt/xlsx/pptx/jsonl)
--prompt, -pNoCustom prompt (default: "请详细描述这张图片的内容" / "Please describe this image in detail")
--model, -mNoModel name (default: glm-4.6v)
--temperature, -tNoSampling temperature 0-1 (default: 0.8)
--top-pNoNucleus sampling 0.01-1.0 (default: 0.6)
--max-tokensNoMax output tokens (default: 1024, max 32768)
--thinkingNoEnable thinking/reasoning mode
--output, -oNoSave result JSON to file
--prettyNoPretty-print JSON output
--streamNoEnable streaming output

Note: --images, --videos, and --files are mutually exclusive per API limits.

Response Format

{
  "success": true,
  "caption": "A landscape photo showing a mountain range at sunset...",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 128,
    "completion_tokens": 256,
    "total_tokens": 384
  }
}

Key fields:

  • success — whether the request succeeded
  • caption — the generated caption text
  • usage — token usage statistics
  • warning — present when content was blocked by safety review
  • error — error details on failure

Error Handling

API key not configured:

ZHIPU_API_KEY not configured. Get your API key at: https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys

→ Show exact error to user, guide them to configure

Authentication failed (401/403): API key invalid/expired → reconfigure

Rate limit (429): Quota exhausted → inform user to wait

File not found: Local file missing → check path

Content filtered: warning field present → content blocked by safety review

平台分布

Codex

37.01%
按下载量换算58

Claude

28%
按下载量换算44

Cursor

17.33%
按下载量换算27

Gemini CLI

9.63%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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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