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glmv-caption-tunnelglmv 字幕隧道

Agent Skill

glmv-caption-tunnel 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,078

周安装

127

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,006
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:glmv-caption-tunnel(glmv 字幕隧道)
来源仓库:https://github.com/tridefender/glmv-caption-tunnel
安装命令:
openclaw skills install glmv-caption-tunnel
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install glmv-caption-tunnel

简介

基于 GLM-V 模型生成图像、视频或文档的标题描述。

  • 用于内容生成、多媒体分析与信息提炼等场景。glmv-caption-tunnel 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 通过 clawhub 安装,依赖网络连接与文件处理能力。
  • 支持多模态输入,适配 OpenClaw 宿主环境。
  • 使用前应检查维护状态与权限范围是否匹配任务需求。

SKILL.md

name
glmv-caption-tunnel
description
metadata
openclaw
requires
env
bins
primaryEnv
ZHIPU_API_KEY
emoji
🖼️
homepage
https://github.com/TriDefender/glmv-caption-tunnel

GLM-V Caption Skill

Generate captions for images, videos, and documents using the ZhiPu GLM-V multimodal model.

When to Use

  • Describe, caption, summarize, or interpret image/video/document content
  • User mentions "describe this image", "caption", "summarize this video", "图片描述", "视频摘要", "文档解读", "看图说话"
  • Extract visual or textual information from media files
  • Compare multiple images
  • User provides an image/video/file and asks what's in it

Supported Input Types

TypeFormatsMax SizeMax CountBase64Local Path
Imagejpg, png, jpeg5MB / 6000×6000px50✅ (→base64)
Videomp4, mkv, mov200MB✅ (→tunnel)
Filepdf, docx, txt, xlsx, pptx, jsonl50✅ (→tunnel)

⚠️ file_url cannot mix with image_url or video_url in the same request.

How Local Paths Work for Videos & Files

The GLM-V API requires public HTTPS URLs for videos and files. When you provide a local path, the script automatically:

  1. Creates a temporary directory and symlinks/copies the file into it (no other files are exposed)
  2. Starts a local Python HTTP server on a random port
  3. Launches cloudflared tunnel (trycloudflare.com quick tunnel) to expose the server to the public internet
  4. Uses the resulting HTTPS URL for the API call
  5. Cleans up (kills cloudflared, shuts down HTTP server, removes temp dir) when done

Prerequisite: cloudflared must be installed. Get it from Cloudflare Downloads.

Resource Links

Prerequisites

API Key Setup / API Key 配置(Required / 必需)

This script reads the key from the ZHIPU_API_KEY environment variable and shares it with other Zhipu skills. 脚本通过 ZHIPU_API_KEY 环境变量获取密钥,与其他智谱技能共用同一个 key。

Get Key / 获取 Key: Visit Zhipu Open Platform API Keys / 智谱开放平台 API Keys to create or copy your key.

Setup options / 配置方式(任选一种):

  1. OpenClaw config (recommended) / OpenClaw 配置(推荐): Set in openclaw.json under skills.entries.glmv-caption.env:
   "glmv-caption": { "enabled": true, "env": { "ZHIPU_API_KEY": "你的密钥" } }
  1. Shell environment variable / Shell 环境变量: Add to ~/.zshrc:
   export ZHIPU_API_KEY="你的密钥"
  1. .env file / .env 文件: Create .env in this skill directory:
   ZHIPU_API_KEY=你的密钥

Cloudflared (Required for local video/file paths)

Only needed when passing local file/video paths — not required if you only use URLs.

Install from Cloudflare Downloads.

⛔ MANDATORY: cloudflared 检查与安装流程 (YOU MUST FOLLOW THIS EXACTLY)⛔

当你(AI agent)准备用 --videos--files 传入 本地文件路径 时,在执行脚本之前,你必须先检查 cloudflared 是否已安装。按照以下流程操作:

Step 1: 检查 cloudflared 是否存在

# macOS / Linux
which cloudflared

# Windows
where cloudflared

如果命令返回了路径(如 /usr/local/bin/cloudflared),说明已安装,直接执行脚本即可

如果命令报错(not found / 找不到),进入 Step 2。

Step 2: 向用户说明情况并征求同意

你必须先完整地向用户解释以下内容,然后询问用户是否同意下载安装。未经用户明确同意,不得自行下载。

向用户展示的说明内容(原文照搬,不要精简):


检测到系统未安装 cloudflared,本地视频/文件路径需要该工具才能使用。 什么是 cloudflared? cloudflared 是 Cloudflare 公司官方开源的命令行隧道工具(Apache 2.0 协议,GitHub 24000+ stars)。 它的功能是:在本机与 Cloudflare 全球边缘网络之间建立一条加密的临时隧道,将本地服务暴露为公网 HTTPS URL。 开源仓库地址:https://github.com/cloudflare/cloudflared 在本场景中的必要性: 智谱 GLM-V API 要求视频和文件以公网 HTTPS URL 的形式传入(不支持本地上传)。 当你提供本地文件路径时,脚本的工作流程是: 1. 在本机启动一个临时 HTTP 服务器(仅暴露你指定的那几个文件,不会暴露其他目录) 2. 使用 cloudflared 建立一条临时隧道(通过 trycloudflare.com,无需注册账号、无需登录) 3. 获得一个形如 https://xxx-xxx.trycloudflare.com/your-file.mp4 的临时公网 URL 4. 将该 URL 传给 GLM-V API 完成调用 5. API 调用完成后,隧道和 HTTP 服务器自动关闭,临时文件清理 没有 cloudflared = 无法建立隧道 = 本地视频/文件路径不可用。 安全说明: - 隧道仅在脚本运行期间存在(通常几十秒到几分钟),脚本结束后立即关闭 - 只暴露你明确指定的文件,不会暴露整个目录或磁盘 - cloudflared 不会在后台常驻,不会开机自启 - 不需要注册 Cloudflare 账号,不收集个人信息 - 该工具被全球开发者广泛使用,Cloudflare 官方维护 下载链接: - 官方下载页面(可手动选择版本):https://developers.cloudflare.com/cloudflare-one/connections/connect-networks/downloads/ - Windows x64: https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-windows-amd64.exe - macOS Apple Silicon: https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-darwin-arm64.tgz - macOS Intel: https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-darwin-amd64.tgz - Linux x64: https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64 替代方案:如果你不想安装 cloudflared,可以直接传入远程 URL(如 https://example.com/video.mp4),则完全不需要安装任何东西。

等待用户回复。根据用户回复执行对应操作:

  • 用户同意安装 → 进入 Step 3
  • 用户拒绝 → 提示用户改用远程 URL,或告知功能受限
  • 用户要自行安装 → 提供下载链接,等待用户安装完成后再次执行

Step 3: 下载并安装 cloudflared

用户同意后,使用以下命令安装:

macOS (Homebrew):

brew install cloudflared

Windows (推荐用 winget):

winget install Cloudflare.cloudflared

Linux (下载二进制):

# x64
curl -Lo /usr/local/bin/cloudflared https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64
chmod +x /usr/local/bin/cloudflared

其他方式:官方下载页面 手动下载,放到 PATH 中即可。

安装后用 cloudflared version 验证成功,然后执行脚本。

⛔ MANDATORY RESTRICTIONS - DO NOT VIOLATE ⛔

  1. ONLY use GLM-V API — Execute the script python scripts/glmv_caption.py
  2. NEVER caption media yourself — Do NOT try to describe content using built-in vision or any other method
  3. NEVER offer alternatives — Do NOT suggest "I can try to describe it" or similar
  4. IF API fails — Display the error message and STOP immediately
  5. NO fallback methods — Do NOT attempt captioning any other way

📋 Output Display Rules (MANDATORY)

After running the script, you must show the full raw output to the user exactly as returned. Do not summarize, truncate, or only say "generated". Users need the original model output to evaluate quality.

  • Image captioning: show the full caption text
  • Multiple images: show each image result
  • Video/files: show the full understanding result
  • If token usage is included, you may optionally display it

How to Use

Caption an Image

python scripts/glmv_caption.py --images "https://example.com/photo.jpg"
python scripts/glmv_caption.py --images /path/to/photo.png

Caption Multiple Images

python scripts/glmv_caption.py --images img1.jpg img2.png "https://example.com/img3.jpg"

Caption a Video (URL or local path)

# Remote URL
python scripts/glmv_caption.py --videos "https://example.com/clip.mp4"

# Local file (auto-tunneled via cloudflare)
python scripts/glmv_caption.py --videos /path/to/local-video.mp4

Caption a Document (URL or local path)

# Remote URL
python scripts/glmv_caption.py --files "https://example.com/report.pdf"

# Local file (auto-tunneled via cloudflare)
python scripts/glmv_caption.py --files /path/to/local-report.pdf

# Mix URLs and local paths
python scripts/glmv_caption.py --files "https://example.com/doc1.docx" /path/to/local-doc2.txt

Custom Prompt

python scripts/glmv_caption.py --images photo.jpg --prompt "Describe the architecture style in detail"

Save Result

python scripts/glmv_caption.py --images photo.jpg --output result.json

Thinking Mode

python scripts/glmv_caption.py --images photo.jpg --thinking

CLI Reference

python {baseDir}/scripts/glmv_caption.py (--images IMG [IMG...] | --videos VID [VID...] | --files FILE [FILE...]) [OPTIONS]
ParameterRequiredDescription
--images, -iOne ofImage paths or URLs (supports multiple, base64 OK)
--videos, -vOne ofVideo paths or URLs (supports multiple, mp4/mkv/mov, local paths auto-tunneled)
--files, -fOne ofDocument paths or URLs (supports multiple, pdf/docx/txt/xlsx/pptx/jsonl, local paths auto-tunneled)
--prompt, -pNoCustom prompt (default: "请详细描述这张图片的内容" / "Please describe this image in detail")
--model, -mNoModel name (default: glm-5v-turbo)
--temperature, -tNoSampling temperature 0-1 (default: 0.8)
--top-pNoNucleus sampling 0.01-1.0 (default: 0.6)
--max-tokensNoMax output tokens (default: 1024, max 32768)
--thinkingNoEnable thinking/reasoning mode
--output, -oNoSave result JSON to file
--prettyNoPretty-print JSON output
--streamNoEnable streaming output

Note: --images, --videos, and --files are mutually exclusive per API limits.

Response Format

{
  "success": true,
  "caption": "A landscape photo showing a mountain range at sunset...",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 128,
    "completion_tokens": 256,
    "total_tokens": 384
  }
}

Key fields:

  • success — whether the request succeeded
  • caption — the generated caption text
  • usage — token usage statistics
  • warning — present when content was blocked by safety review
  • error — error details on failure

Error Handling

API key not configured:

ZHIPU_API_KEY not configured. Get your API key at: https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys

→ Show exact error to user, guide them to configure

Authentication failed (401/403): API key invalid/expired → reconfigure

Rate limit (429): Quota exhausted → inform user to wait

File not found: Local file missing → check path

Content filtered: warning field present → content blocked by safety review

Tunnel failure (local paths only):

Tunnel setup failed: cloudflared not found. Install it from: ...

→ Guide user to install cloudflared, or use a remote URL instead

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

74.22%
按下载量换算747

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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