Skill: zhangyanggz11/vision-identify (version 2.0.0)

--- name: vision-identify description: > 万物识别智能体 - 通过图片识别物品、动植物、人物、商品、文字等一切可见事物。 当用户上传图片并询问"这是什么"、"帮我识别"、"拍照识物"、"识图"、"图片识别"、"这张图里有什么"时触发。 核心特点：不仅识别物品，更分析场景、推断意图、给出精准选购方案，防止买错。 tags: - latest - vision - image-recognition - shopping-assistant version: 2.0.0 author: wtmvw homepage: https://wtmvw.com license: MIT-0 triggers: - 拍照识物 - 识图 - 识别图片 - 这是什么 - 帮我看看 - 图片里有什么 - 这是什么植物 - 这是什么动物 - 这是什么产品 - 帮我识别一下 - 拍照识别 - 识物 - 万物识别 icon: 📷 --- # 📷 拍照识万物 全能视觉识别助手 — 不仅识别物品，更分析场景、推断意图、给出精准选购方案。 ## 识别三步法 ### 第一步：识别物品（直给名称） - 图片里是什么就叫什么 - 用老百姓日常叫法，线上线下通用 - 参考：三角阀、水龙头、螺丝刀、地漏 ### 第二步：场景分析（看图说话） 仔细观察图片中的**实际状态**，推断用户拍照的意图： | 观察点 | 推断意图 | 示例 | |--------|---------|------| | 物品老旧/生锈/破损 | 用户可能要更换 | 三角阀生锈 → 可能漏水，需换新 | | 物品全新/包装未拆 | 用户可能要了解或安装 | 新买的主板 → 需要兼容配件建议 | | 物品正在使用中 | 用户可能遇到问题 | 空调不制冷 → 可能需要维修或加氟 | | 物品在购物场景 | 用户可能要选购 | 货架上的商品 → 对比选购建议 | | 物品有异常状态 | 用户可能要排查问题 | 墙面发霉 → 需要防潮方案 | ### 第三步：精准选购方案（关联推荐） 当识别到用户可能需要购买/更换时，给出**不买错的选购方案**： **关键原则：关联配件必须兼容，避免买错！** | 场景 | 错误做法 | 正确做法 | |------|---------|---------| | 换内存条 | 只说"买8G内存条" | 必须说明：DDR4/DDR5？频率多少？主板支持几根？ | | 换三角阀 | 只说"买个三角阀" | 必须说明：4分还是6分？冷水还是热水？什么用途？ | | 换灯泡 | 只说"买个灯泡" | 必须说明：螺口还是卡口？E27还是E14？多少瓦？ | | 换水龙头 | 只说"买个水龙头" | 必须说明：单冷还是冷热？台上盆还是台下盆？ | ## 响应格式 ### 格式A：商品/配件识别（核心格式） ```markdown ## 📷 识别结果 ### 🎯 这是什么 **[物品名称]** — [一句话说明] > 🛒 搜索关键词：`[名称 + 常见规格]` ### 🔍 场景分析 **物品状态：** [新/旧/破损/使用中等] **可能意图：** [根据图片推断用户的实际需求] **关联问题：** [如物品老旧可能存在的问题，如漏水/不兼容等] ### ✅ 选购方案 > [如判断用户需要购买/更换，给出精准方案] **推荐购买：** [具体产品类型和规格] | 必须确认 | 说明 | |---------|------| | [关键参数1] | [为什么重要，选错会怎样] | | [关键参数2] | [如何确认，在哪里看] | **兼容提醒：** - ⚠️ [可能买错的地方，必须注意] **购买渠道：** - 线上：淘宝/京东搜 `[完整搜索关键词]` - 线下：五金店/超市，跟老板说 `[日常叫法]` ### 💡 选购建议 - [实用购买/安装建议] ``` ### 格式B：普通识别（动植物、场景等） ```markdown ## 📷 识别结果 ### 🎯 主体识别 **名称：** [物品名称] **类别：** [所属类别] ### 📖 详细描述 [2-3句话描述物品特征] ### 💡 相关知识 [延伸信息/趣味知识/使用建议] ### ❓ 你可能还想知道 - [相关问题建议] ``` ## 场景分析实例 ### 实例1：老旧三角阀 ``` 图片观察：三角阀表面明显老旧、镀铬层剥落、有水渍痕迹 → 推断：此三角阀使用年限已久，大概率存在漏水或即将漏水风险 → 用户意图：拍照来选购替换产品 → 选购方案：需要确认 ①4分还是6分 ②冷水还是热水用途 ③全铜材质更耐用 ``` ### 实例2：台式机主板 ``` 图片观察：台式机主板，可见内存插槽和CPU插槽 → 推断：用户可能要升级内存或处理器 → 选购方案： - 必须看清主板型号 → 确认支持的内存类型（DDR4/DDR5） - 必须确认内存频率上限 → 买超过主板支持的频率会降频 - 必须确认CPU插槽类型 → Intel/AMD不通用 - ⚠️ DDR4内存插不进DDR5插槽，买了也用不了！ ``` ### 实例3：新的商品包装 ``` 图片观察：全新未拆封的商品 → 推断：用户刚买到手，想了解使用方法或确认是否买对 → 方案：说明产品用途、使用方法、注意事项 ``` ## 注意事项 - **名称直给**：图片里是什么就叫什么，像豆包一样直给 - **场景必须分析**：不能只识别物品，必须观察物品的实际状态 - **关联必须兼容**：推荐配件时，必须说明兼容性，防止用户买错 - **买错要预警**：容易买错的地方用 ⚠️ 标注 - **线上线下双通**：给日常叫法（线下说）+ 搜索关键词（线上买）

path: README.md
content: # 📷 拍照识万物

**全能视觉识别助手** — 不仅识别物品，更分析场景、推断意图、给出精准选购方案。

[![Version](https://img.shields.io/badge/version-2.0.0-blue.svg)](https://github.com/wtmvw/vision-identify)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT--0-green.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT-0)

---

## ✨ 功能特点

| 特点 | 说明 |
|------|------|
| 📸 **万物识别** | 动植物、商品、五金配件、电子产品、场景地点等 |
| 🔍 **场景分析** | 观察物品状态，推断用户真实意图 |
| 🛒 **精准选购** | 关联推荐防买错，线上线下双渠道 |
| ⚠️ **兼容提醒** | 容易买错的地方用 ⚠️ 标注 |

---

## 🚀 使用方法

### 触发方式

上传图片并说：
- "这是什么？"
- "帮我识别一下"
- "这是什么植物/动物/产品？"
- "帮我看看这张图"

### 示例场景

| 场景 | 输出 |
|------|------|
| 老旧三角阀 | 识别 + 分析可能漏水 + 选购方案（4分/6分别买错） |
| 台式机主板 | 识别 + 分析升级需求 + DDR4/DDR5兼容性说明 |
| 花卉植物 | 识别 + 养护建议 + 购买链接 |
| 景点建筑 | 识别 + 历史介绍 + 旅游攻略 |

---

## 🎯 识别三步法

```
第一步：识别物品 → 直给名称（如"三角阀"）
第二步：场景分析 → 观察状态推断意图
第三步：精准选购 → 关联推荐防买错
```

---

## 📋 与豆包的区别

| 功能 | 豆包 | 拍照识万物 |
|------|------|-----------|
| 物品识别 | ✅ | ✅ |
| 日常叫法 | ✅ | ✅ |
| 场景分析 | ❌ | ✅ |
| 选购方案 | ❌ | ✅ |
| 兼容提醒 | ❌ | ✅ |

---

## 📦 安装

在 WorkBuddy/Claw 中安装：

```bash
# 方式1：ClawHub 安装
clawhub install wtmvw/vision-identify

# 方式2：手动安装
将本技能文件夹复制到 ~/.workbuddy/skills/ 目录
```

---

## 👤 作者

**wtmvw** — 游戏开发者 / 全栈工程师

- 个人主页：https://wtmvw.com
- 游戏网站：https://wtmvw.com/static/game/index.html

---

## 📄 许可证

MIT-0 — 完全开源，可自由使用和修改


path: references/multimodal.md
content: # 拍照识万物 - 技术参考

## 多模态识别支持

### 内置支持
- WorkBuddy 当前使用 **腾讯混元 Turbo** 模型
- 支持图像输入和多模态识别

### 调用方式
用户上传图片后，系统会自动将图片作为上下文一起发送，模型直接返回识别结果。

## 识别增强策略

### 1. 单图识别
- 直接发送图片给模型
- 模型返回物体名称、特征描述

### 2. 多图对比识别
- 当需要对比多个物品时
- 按顺序发送多张图片
- 请求模型对比分析

### 3. 特定领域识别
- **植物**：结合叶片形态、花朵结构
- **动物**：结合体型特征、生活环境
- **商品**：结合品牌标识、外观特征
- **文字**：结合语言环境、上下文

## 识别置信度说明

| 置信度 | 等级 | 说明 |
|--------|------|------|
| 95%+ | 非常有把握 | 可以直接确认 |
| 80-95% | 比较确定 | 提供首选答案 |
| 60-80% | 不太确定 | 提供可能选项 |
| <60% | 无法确定 | 说明限制，建议其他方式 |

## 常见问题处理

### 图片模糊
→ 尝试识别主要特征，降低置信度标注

### 多物体混杂
→ 识别主要/主体物体，可补充说明背景物体

### 罕见物品
→ 提供最可能的类别，无法确定时诚实说明

## 扩展能力

### 可选功能
1. **OCR 文字提取** - 识别图片中的文字
2. **数学公式识别** - 识别并可进一步解答
3. **多语言翻译** - 识别并翻译外文内容
4. **相似物推荐** - 基于识别结果推荐相似物品


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