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doubao-seed-skill豆包图像分析

豆包图像分析技能:调用豆包(字节跳动)视觉大模型,分析图片内容。AI agent 调用时,必须使用 --output 将结果写入临时文件(如 /tmp/doubao_result.txt),再通过读文件工具获取结果,禁止直接解析 stdout。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 0.1.0
安全检测
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概述
安装方式
版本历史

doubao-seed-skill

doubao-seed-skill

豆包图像分析技能:调用豆包(字节跳动)视觉大模型,分析图片内容。技能配置清单:doubao-seed.yaml

安装

从 GitHub Release 下载对应平台的二进制文件:

Release 地址: https://github.com/maoyutofu/doubao-seed-skill/releases/latest

自动检测平台并下载

根据当前系统自动选择正确的包:

系统架构文件名
Linuxx8664doubao-seed-skill-{version}-x8664-unknown-linux-gnu.tar.gz
Linux
aarch64 | doubao-seed-skill-{version}-aarch64-unknown-linux-gnu.tar.gz |
| macOS | x8664 (Intel) | doubao-seed-skill-{version}-x8664-apple-darwin.tar.gz |
| macOS | aarch64 (Apple Silicon) | doubao-seed-skill-{version}-aarch64-apple-darwin.tar.gz |
| Windows | x8664 | doubao-seed-skill-{version}-x8664-pc-windows-msvc.zip |

下载步骤(Linux / macOS)

bash

1. 获取最新版本号


VERSION=$(curl -s https://api.github.com/repos/maoyutofu/doubao-seed-skill/releases/latest | grep tagname | sed s/.tagname: \(.\).*/\1/)

2. 检测系统和架构

OS=$(uname -s | tr [:upper:] [:lower:]) ARCH=$(uname -m)

3. 映射到 target triple

if [ $OS = linux ] && [ $ARCH = x86_64 ]; then TARGET=x86_64-unknown-linux-gnu elif [ $OS = linux ] && [ $ARCH = aarch64 ]; then TARGET=aarch64-unknown-linux-gnu elif [ $OS = darwin ] && [ $ARCH = x86_64 ]; then TARGET=x86_64-apple-darwin elif [ $OS = darwin ] && [ $ARCH = arm64 ]; then TARGET=aarch64-apple-darwin fi

4. 下载并解压

ARCHIVE=doubao-seed-skill-${VERSION}-${TARGET}.tar.gz curl -LO https://github.com/maoyutofu/doubao-seed-skill/releases/download/${VERSION}/${ARCHIVE} tar -xzf $ARCHIVE

5. 移动到 PATH(可选)

sudo mv doubao-seed-skill /usr/local/bin/

下载步骤(Windows PowerShell)

powershell

1. 获取最新版本号


$VERSION = (Invoke-RestMethod https://api.github.com/repos/maoyutofu/doubao-seed-skill/releases/latest).tag_name

2. 下载

$ARCHIVE = doubao-seed-skill-${VERSION}-x86_64-pc-windows-msvc.zip Invoke-WebRequest https://github.com/maoyutofu/doubao-seed-skill/releases/download/${VERSION}/${ARCHIVE} -OutFile $ARCHIVE

3. 解压

Expand-Archive $ARCHIVE -DestinationPath .

配置

需要豆包 API Key,通过 CLI 参数或环境变量传入:

CLI 参数环境变量默认值
--api-keyARKAPIKEY必填
--model
ARK_MODEL | ep-20260306183709-wgl6s |
| --base-url | ARKBASEURL | https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 |
| --image-url | IMAGE_URL | 示例图片 URL |
| --prompt | PROMPT | 你看见了什么? |
| --output | OUTPUT_FILE | 不输出到文件 |

推荐通过环境变量设置 API Key:

bash
export ARKAPIKEY=your-api-key-here

使用

bash

分析网络图片


doubao-seed-skill --api-key YOUR_KEY --image-url https://example.com/image.jpg

分析本地图片(自动转 base64)

doubao-seed-skill --api-key YOUR_KEY --image-url /path/to/local/image.png

自定义提示词

doubao-seed-skill --api-key YOUR_KEY --image-url /path/to/image.jpg --prompt 描述图中的主要物体

将结果输出到文件(供 AI agent 读取)

doubao-seed-skill --api-key YOUR_KEY --image-url /path/to/image.jpg --output /tmp/result.txt

使用环境变量(推荐)

export ARKAPIKEY=your-key doubao-seed-skill --image-url /path/to/image.jpg --prompt 这张图片里有什么? --output /tmp/result.txt

AI Agent 调用指南

强烈建议 AI agent 使用 --output 输出文件模式,而非直接解析 stdout。

原因:stdout 可能混入日志、进度信息或 ANSI 转义码,直接解析容易出错;写入文件后再读取更可靠。

推荐流程:

bash

第一步:执行分析,结果写入临时文件


doubao-seed-skill --image-url /path/to/image.jpg --output /tmp/doubao_result.txt

第二步:通过读文件工具读取结果(而非解析命令输出)

cat /tmp/doubao_result.txt

注意:每次调用建议使用唯一的临时文件路径(如 /tmp/doubaoresult$$.txt),避免并发时文件内容被覆盖。

示例输出

图中是一只橙色的猫咪,正趴在窗台上晒太阳,背景是模糊的绿色植物。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 doubao-seed-skill-1776123961 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 doubao-seed-skill-1776123961 技能

通过命令行安装

skillhub install doubao-seed-skill-1776123961

下载

⬇ 下载 doubao-seed-skill v0.1.0(免费)

文件大小: 3.33 KB | 发布时间: 2026-4-15 12:32

v0.1.0 最新 2026-4-15 12:32
doubao-seed-skill v0.1.0 — Initial release

- Introduced an image analysis skill leveraging ByteDance Doubao vision models.
- Provides cross-platform binaries for Linux, macOS, and Windows.
- Supports configuration via CLI parameters or environment variables (API key, model, base URL, etc).
- Strongly recommends using --output to save inference results to a file for reliable agent integration.
- Includes detailed installation, usage, and agent integration instructions in Chinese.

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