Skill: etmnb/bytedance-visual-recognition (version 3.0.6)

--- name: bytedance-visual-recognition description: > ByteDance Visual Recognition — 调用豆包 Doubao-Seed 多模态模型识别图片/视频。 支持图片转文字、视频转文字、图片转代码、视频转代码，全自动模型降级。 参与火山协作奖励计划免费使用顶级多模态模型。 智能调度模型，每模型每日180W tokens，超限自动降级。 summary: "ByteDance Visual Recognition — 调用豆包 Doubao-Seed 识别图片/视频，支持转文字、转代码，参与火山协作奖励计划免费使用" tags: vision: "3.0.0" image-recognition: "3.0.0" video-recognition: "3.0.0" image-to-code: "3.0.0" video-to-code: "3.0.0" doubao: "3.0.0" volcengine: "3.0.0" bytedance: "3.0.0" trigger_patterns: - "识别图片" - "识别视频" - "图片识别" - "视频识别" - "图片转文字" - "视频转文字" - "图片转代码" - "视频转代码" - "看图说话" - "图片内容" - "视频内容" - "图片里有什么" - "视频里有什么" - "分析图片" - "分析视频" - "提取图片文字" - "提取视频文字" - "图片OCR" - "UI转代码" - "设计稿转代码" - "截图转代码" - "录屏转代码" - "视觉识别" - "recognize image" - "recognize video" - "image to text" - "video to text" - "image to code" - "video to code" - "vision" metadata: openclaw: requires: bins: - python env: - ARK_API_KEY - DOUBAO_VISION_20P_ID - DOUBAO_VISION_20C_ID - DOUBAO_VISION_20L_ID - DOUBAO_VISION_16V_ID - DOUBAO_VISION_18_ID - DOUBAO_VISION_10C_ID primaryEnv: ARK_API_KEY envVars: - name: ARK_API_KEY required: true description: 火山方舟 API Key，在 console.volcengine.com/ark → API Key 管理 创建 - name: DOUBAO_VISION_20P_ID required: true description: Doubao-Seed-2.0-Pro 接入点 ID，在 console.volcengine.com/ark → 在线推理 获取 - name: DOUBAO_VISION_20C_ID required: true description: Doubao-Seed-2.0-Code 接入点 ID - name: DOUBAO_VISION_20L_ID required: true description: Doubao-Seed-2.0-Lite 接入点 ID - name: DOUBAO_VISION_16V_ID required: true description: Doubao-Seed-1.6-Vision 接入点 ID - name: DOUBAO_VISION_18_ID required: true description: Doubao-Seed-1.8 接入点 ID - name: DOUBAO_VISION_10C_ID required: true description: Doubao-Seed-Code 接入点 ID - name: VOLCENGINE_ACCESS_KEY required: false description: 火山 IAM Access Key，在 console.volcengine.com/iam 创建，用于自动同步用量 - name: VOLCENGINE_SECRET_KEY required: false description: 火山 IAM Secret Key，与 ACCESS_KEY 配套 emoji: "🔍" homepage: https://www.volcengine.com/docs/82379/1569618 --- # ByteDance Visual Recognition — 豆包 Doubao-Seed 图片视频识别 调用火山方舟 Doubao-Seed [API 文档](https://www.volcengine.com/docs/82379/1569618) 识别图片/视频，自动选择模型并限制用量。参与火山协作奖励计划免费使用顶级多模态模型。 > ⚠️ **配置只需一次！** 如果 `.env` 文件已存在且包含 `ARK_API_KEY` 和 6 个模型 ID，说明已配置过，**直接跳到"调用方式"执行命令，不要重新配置。** ## 🚀 首次配置 ### 1. 获取 API Key 1. 打开 https://console.volcengine.com/ark 注册/登录 2. 左侧菜单 → **API Key 管理** → 创建 API Key → 复制保存 ### 2. 创建模型接入点 在同一个控制台，左侧菜单 → **在线推理** → 创建推理接入点，选以下 6 个模型： | 环境变量名 | 模型 | 说明 | |-----------|------|------| | `DOUBAO_VISION_20P_ID` | Doubao-Seed-2.0-Pro | 主力模型，所有模式优先 | | `DOUBAO_VISION_20C_ID` | Doubao-Seed-2.0-Code | 代码模式优先 | | `DOUBAO_VISION_20L_ID` | Doubao-Seed-2.0-Lite | 轻量备选 | | `DOUBAO_VISION_16V_ID` | Doubao-Seed-1.6-Vision | 视觉专用 | | `DOUBAO_VISION_18_ID` | Doubao-Seed-1.8 | 通用备选 | | `DOUBAO_VISION_10C_ID` | Doubao-Seed-Code | 代码专用 | 每个接入点创建后会得到一个 `ep-xxxxx` 格式的 ID，复制保存。 ### 3. 配置 .env 文件 在 Skill 目录下创建 `.env` 文件，填入你的 Key 和接入点 ID： ```bash ARK_API_KEY=你的API Key DOUBAO_VISION_20P_ID=ep-xxxxx DOUBAO_VISION_20C_ID=ep-xxxxx DOUBAO_VISION_20L_ID=ep-xxxxx DOUBAO_VISION_16V_ID=ep-xxxxx DOUBAO_VISION_18_ID=ep-xxxxx DOUBAO_VISION_10C_ID=ep-xxxxx ``` > 可选：加上 IAM 密钥可自动同步控制台用量 > ```bash > VOLCENGINE_ACCESS_KEY=你的Access Key > VOLCENGINE_SECRET_KEY=你的Secret Key > ``` ### 4. 测试 ```bash python doubao_vision_recognize.py --help python doubao_vision_recognize.py status ``` 有响应且不报错，就配置好了。 --- ## ⚡ 调用方式 — 触发后必须立即执行命令 > **这是操作手册，不是参考文档。检测到触发词后，直接复制对应命令执行，禁止只回复文字。** 确认 Skill 目录后，先 `cd` 进去，再执行对应命令。Skill 安装在: `.openclaw/workspace/skills/bytedance-visual-recognition/` 执行成功后，脚本会输出 `✅ 成功!` 及识别结果。**你必须把结果告知用户**。 ⚠️ **严禁**: 只回复"正在识别..."而不执行命令。必须跑 `python doubao_vision_recognize.py ...`。 ### 命令 | 命令 | 用途 | 示例 | |------|------|------| | `rec <文件> --image\|--video --text\|--code` | 识别文件 | `rec photo.jpg --image --text` | | `rec <目录> --image\|--video --text\|--code --batch` | 批量处理 | `rec ./images/ --batch --image --text` | | `ask --text\|--code --prompt "内容"` | 追问上次结果 | `ask --text --prompt "详细说说"` | | `status` | 查看今日用量 | | | `sync` | 同步控制台数据 | | | `history` | 查看7天记录 | | ### 参数 | 参数 | 说明 | |------|------| | `--image` | 输入为图片 | | `--video` | 输入为视频 | | `--text` | 输出为文字 | | `--code` | 输出为代码 | | `--prompt` / `-p` | 补充指令（rec可选，ask必传） | | `--batch` | 批量处理目录 | `--image`/`--video` 必须传一个，`--text`/`--code` 必须传一个。模型自动选，不支持指定。 ### 追问规则 - 不用重新上传文件，接着上次 `rec` 的结果聊 - 追问必须用和上次 `rec` 同一个模型，无法更换 - 想换模型就重新 `rec` --- ## 🚫 行为规则（最高优先级 — 必须遵守！） ### 1. 禁止确认配额消耗 - ✅ 用户调用 Skill 即表示知情并同意消耗配额，**直接执行，一个字都别问** ### 2. 禁止确认执行 - ✅ 触发即执行，不要等用户二次确认 **总结：触发 → 推断参数 → 直接执行。中间不要有任何回合的确认。** ### 3. 参数推断规则 - 用户说"识别/分析/看看"图片 → `--image --text` - 用户说"识别/分析"视频 → `--video --text` - 用户说"转代码/UI转代码/设计稿转代码" → `--code` - 用户有额外要求 → 加 `--prompt "内容"` - 不确定输入类型 → 问用户是图片还是视频（只问这一次） --- ## 限制 - 每个模型每天 180W tokens，超了自动降级 - 图片最大 15MB，视频最大 50MB


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