Skill: isabellazhangym/visual-understanding (version 0.0.5)

--- name: glm-4.6v-vision-connector description: "智谱 GLM-4.6V 多模态视觉模型集成插件。支持本地图像解析（Base64）及公网链接读取。优先提供 zai SDK 接入，并包含 cURL 原生降级方案。" version: "1.1.0" homepage: "https://github.com/zai-org/GLM-V" repository: "https://github.com/zai-org/GLM-V.git" authors: ["IsabellaZhangYM"] license: "MIT" requirements: environment_variables: - ZHIPUAI_API_KEY dependencies: python: - "zai" install_command: "pip install zai" credentials: ZHIPUAI_API_KEY: description: "智谱 AI 开放平台 (bigmodel.cn) API Key" required: true source: "environment_variable" --- # 👁️ GLM-4.6V 图像理解集成指南 本 Skill 为开发者提供接入智谱 GLM-4.6V 视觉大模型的能力，支持精准的图像内容描述、多图对比及信息提取。 ## 🛡️ 安全与数据合规 1. **凭据安全**：禁止硬编码 API Key，必须通过环境变量 `ZHIPUAI_API_KEY` 读取。 2. **隐私提醒**：使用 Base64 上传本地图片时，请确保已脱敏处理图片中的个人隐私信息（PII）或机密数据。 --- ## 🚀 方式一：Python SDK 请求（⭐️ 推荐） **适用场景**：已安装 Python 环境，且需要处理**本地图片**（通过 Base64 编码上传）。此方式最稳定且支持高级应用封装。 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install zai ``` ## 2. 调用代码示例 ```python import os import base64 from zai import ZhipuAiClient # 安全规范：通过环境变量读取凭据 client = ZhipuAiClient([REDACTED_SECRET]"ZHIPUAI_API_KEY")) def encode_image(image_path): """将本地图像编码为 base64 格式""" with open(image_path, 'rb') as image_file: return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') # ========================================== # 场景 A：使用公网图像 URL # ========================================== response_url = client.chat.completions.create( model="glm-4.6v", messages=[{ "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？请详细描述。"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "[https://example.com/image.jpg](https://example.com/image.jpg)"}} ] }] ) print("URL 解析结果:", response_url.choices[0].message.content) # ========================================== # 场景 B：使用本地图片 (Base64) # ========================================== local_image_path = 'path/to/your/image.jpg' if os.path.exists(local_image_path): base64_image = encode_image(local_image_path) response_base64 = client.chat.completions.create( model="glm-4.6v", messages=[{ "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "分析这张图片中的内容"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}} ] }] ) print("本地图片解析结果:", response_base64.choices[0].message.content) ``` ------ ## ⚡ 方式二：cURL 原生请求（降级方案） **适用场景**：受限环境（如 CI/CD 管道、轻量级容器），**无法安装 `zai` SDK**。 - **注意**：此方式不支持直接上传本地文件，图片必须具备可公开访问的**公网下载地址 (URL)**。 ## 调用示例（支持多图对比） 请在终端中执行，系统将自动读取已配置的 `$ZHIPUAI_API_KEY` 环境变量： ```bash curl --request POST \ --url [https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions](https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions) \ --header "Authorization: Bearer $ZHIPUAI_API_KEY" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "glm-4.6v", "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image_url", "image_url": { "url": "[https://cdn.bigmodel.cn/static/logo/register.png](https://cdn.bigmodel.cn/static/logo/register.png)" } }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "[https://cdn.bigmodel.cn/static/logo/api-key.png](https://cdn.bigmodel.cn/static/logo/api-key.png)" } }, { "type": "text", "text": "What are the pics talk about?" } ] } ] }' ``` ------ ## 💡 最佳实践与避坑指南 | **请求方式** | **优点** | **局限性** | | ------------ | -------------------------------------------- | -------------------------------------------- | | **zai SDK** | 支持本地图片、易于与 RAG 或 Agent 工作流集成 | 需要 Python 环境及 `pip install` 权限 | | **cURL** | 零依赖，随处可用，非常适合自动化 Shell 脚本 | 只能读取公网图床，本地图片需自行搭建图床中转 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)