China Vision

多模态图片理解工具。Use when user wants to analyze, describe, or understand images using AI vision models. Supports scene analysis, object recognition, chart interpret...

Security Scan

The skill's requirements and runtime instructions are consistent with an image-understanding wrapper that calls a third-party API (siliconflow.cn) using a single API key; main risk is privacy of images sent to that external service.

Purpose & Capability

Name/description (image understanding) matches what the SKILL.md does: it base64-encodes images or forwards image URLs and calls https://api.siliconflow.cn with model Qwen2.5-VL-72B. Required binaries (curl, python3) and the SILICONFLOW_API_KEY are appropriate and expected.

Instruction Scope

Instructions tell the agent to read local image files (base64-encode) or forward image URLs and POST them to siliconflow.cn. This is expected for an image-analysis skill, but it does mean user image data (and any image-accessible URLs) will be transmitted to a third party — a privacy/exfiltration consideration. The SKILL.md does not instruct reading other system files or unrelated environment variables.

Install Mechanism

No install spec and no code files — instruction-only skill. This lowers installation risk because nothing is downloaded or written to disk by the skill itself.

Credentials

Only a single API credential (SILICONFLOW_API_KEY) is required and used in the examples. That is proportionate to the declared purpose. No other sensitive env vars or unrelated credentials are requested.

Persistence & Privilege

always:false and no instructions to modify agent or system configuration. The skill does not request permanent presence or elevated privileges.

Assessment

This skill sends images (as base64 data or external image URLs) to the siliconflow.cn API using your SILICONFLOW_API_KEY. Before installing or using it: 1) Only send non-sensitive images (no IDs, private documents, personal photos you wouldn't want shared). 2) Treat SILICONFLOW_API_KEY as a secret: store it securely, monitor usage, and be ready to rotate it if abused. 3) Be cautious when supplying image URLs — if you point to internal resources, those URLs or fetched content could be exposed to the external API. 4) Verify you trust the siliconflow.cn service (check their privacy/security policy and billing). 5) If you need on-device or more privacy-preserving analysis, consider local models or self-hosted alternatives instead of this cloud API.

China Vision - 多模态图片理解

使用AI视觉语言模型分析和理解图片内容。

与 china-doc-ocr 的区别

功能	china-doc-ocr	china-vision
文档识别	✅ 优秀	⚠️ 一般
表格提取	✅ 优秀	⚠️ 一般
发票/证件	✅ 优秀	❌ 不适合
图片描述	❌ 不支持	✅ 优秀
场景分析	❌ 不支持	✅ 优秀
图表解读	⚠️ 一般	✅ 优秀
商品识别	❌ 不支持	✅ 优秀

适用场景

场景	示例
图片描述	"这张图片是什么内容？"
场景分析	"分析这张风景照的构图"
图表解读	"这个柱状图说明什么？"
商品识别	"这是什么品牌的产品？"
食物识别	"这是什么菜？怎么做的？"
人物分析	"描述这张照片中的人物"

Trigger Conditions

• "这是什么图片" / "What is this image?"
• "描述这张图片" / "Describe this image"
• "分析这张照片" / "Analyze this photo"
• "这个图表说明什么" / "What does this chart show?"
• "这是什么菜" / "What food is this?"
• "这是什么品牌" / "What brand is this?"
• "china-vision"

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模型说明

使用 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 视觉语言模型：

• ✅ 强大的图片理解能力
• ✅ 支持中英文对话
• ⚠️ 收费模型（按token计费）
• ✅ 国内直连
• ✅ 效果优秀

注意：这是付费模型，请注意token消耗

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Step 1: 识别请求类型

用户输入图片 → 判断请求类型：

"描述这张图片"     → 详细描述模式
"这是什么"         → 识别模式
"分析..."          → 分析模式
"对比..."          → 对比模式（多张图）
未指定             → 默认描述模式

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Step 2: 图片分析

单张图片分析

IMAGE_PATH="/path/to/image.jpg"

# 编码为 base64
BASE64_DATA=$(python3 -c "
import base64
with open('$IMAGE_PATH', 'rb') as f:
    print(base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8'))
")

# 判断格式
EXT="${IMAGE_PATH##*.}"
case "$EXT" in
  jpg|jpeg) MIME="image/jpeg" ;;
  png)      MIME="image/png" ;;
  webp)     MIME="image/webp" ;;
  *)        MIME="image/jpeg" ;;
esac

# 用户请求类型
USER_REQUEST="请详细描述这张图片的内容"

# 调用 Qwen2.5-VL
curl -s -X POST "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $SILICONFLOW_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{
    \"model\": \"Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct\",
    \"messages\": [
      {
        \"role\": \"user\",
        \"content\": [
          {
            \"type\": \"image_url\",
            \"image_url\": {
              \"url\": \"data:${MIME};base64,${BASE64_DATA}\"
            }
          },
          {
            \"type\": \"text\",
            \"text\": \"$USER_REQUEST\"
          }
        ]
      }
    ],
    \"max_tokens\": 2048
  }" | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)
print(data['choices'][0]['message']['content'])
"

图片URL分析

IMAGE_URL="https://example.com/photo.jpg"

curl -s -X POST "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $SILICONFLOW_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{
    \"model\": \"Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct\",
    \"messages\": [
      {
        \"role\": \"user\",
        \"content\": [
          {
            \"type\": \"image_url\",
            \"image_url\": {
              \"url\": \"$IMAGE_URL\"
            }
          },
          {
            \"type\": \"text\",
            \"text\": \"请详细描述这张图片\"
          }
        ]
      }
    ],
    \"max_tokens\": 2048
  }" | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)
print(data['choices'][0]['message']['content'])
"

---

Prompt 模板

图片描述

请详细描述这张图片的内容，包括：
1. 主要对象/人物
2. 场景/背景
3. 颜色/光线
4. 构图/布局
5. 整体氛围

场景分析

请分析这张照片的：
1. 拍摄场景
2. 时间/天气
3. 地点特征
4. 主体行为
5. 摄影技巧

图表解读

请解读这张图表：
1. 图表类型
2. 横轴/纵轴含义
3. 主要数据趋势
4. 关键数据点
5. 结论/洞察

商品识别

请识别这张图片中的商品：
1. 商品类型
2. 品牌（如果可见）
3. 产品特征
4. 用途/功能
5. 参考价格（如果知道）

食物识别

请识别这张食物图片：
1. 菜品名称
2. 菜系（中餐/西餐/日料等）
3. 主要食材
4. 可能的口味
5. 制作方法简述

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输出格式

图片描述

┌──────────────────────────────────────────────┐
│  👁️ 图片分析结果                              │
└──────────────────────────────────────────────┘

📸 图片描述
这是一张在城市街道拍摄的夜景照片。画面中可以看到
灯火通明的商业区，高楼林立，车流穿梭...

🎨 画面构成
├─ 主体: 城市街道夜景
├─ 背景: 高层建筑群
├─ 光线: 人工照明，暖色调
└─ 构图: 仰拍视角

💡 分析
这张照片展现了现代都市的繁华夜生活，拍摄者
选择了仰拍角度，突出了建筑的高度感...

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与 china-doc-ocr 的协作

用户上传发票照片
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如果识别效果不好
    ↓
降级到 china-vision (视觉语言模型)

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Notes

• 使用 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 视觉语言模型
• 需要 SILICONFLOW_API_KEY
• 适合图片理解和分析，不适合文档OCR
• 文档OCR请使用 china-doc-ocr