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minimax-understand-image极小极大理解图像

Agent Skill

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

总安装

203,841

周安装

8,246

GitHub Stars

6

下载量

63,989
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:minimax-understand-image(极小极大理解图像)
来源仓库:https://github.com/thincher/minimax-understand-image
安装命令:
openclaw skills install minimax-understand-image
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 minimax-understand-image

简介

使用 MiniMax MCP 进行图像理解和分析。触发条件:(1) 用户要求分析图片、理解图像、描述图片内容 (2) 需要识别图片中的物体、文字、场景 (3) 使用 MiniMax 的理解图像功能

SKILL.md

name
minimax-understand-image
description
使用 MiniMax MCP 进行图像理解和分析。触发条件:(1) 用户要求分析图片、理解图像、描述图片内容 (2) 需要识别图片中的物体、文字、场景 (3) 使用 MiniMax 的 understand_image 功能

minimax-understand-image

使用 MiniMax MCP 服务器进行图像理解和分析。

执行流程(首次需要安装,后续直接步骤4调用)

步骤 1: 检查并安装依赖

1.1 检查 uvx 是否可用

which uvx

如果不存在,安装 uv:

方法 1: 使用官方安装脚本(推荐)

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

方法 2: 使用国内镜像加速(如果官方脚本下载失败)

临时使用清华镜像源安装:

export UV_INDEX_URL="https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

或者临时使用阿里云镜像源:

export UV_INDEX_URL="https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/"
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

1.2 检查 MCP 服务器是否已安装

uvx minimax-coding-plan-mcp --help

执行命令判断是否MCP服务器已安装, 如果安装了跳到步骤 2。

1.3 安装 MCP 服务器(如果未安装)

方法 1: 使用默认源安装

uvx install minimax-coding-plan-mcp

方法 2: 使用国内镜像加速(如果默认源下载失败)

临时使用清华镜像源:

export UV_INDEX_URL="https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
uvx install minimax-coding-plan-mcp

或者临时使用阿里云镜像源:

export UV_INDEX_URL="https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/"
uvx install minimax-coding-plan-mcp

步骤 2: 检查 API Key 配置

cat ~/.openclaw/config/minimax.json 2>/dev/null | python3 -c "import json,sys; d=json.load(sys.stdin); print(d.get('api_key', ''))"

如果返回非空的 API Key,跳到步骤 4。

步骤 3: 配置 API Key(如果未配置)

3.1 尝试从 ~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json 中的配置文件中获取

根据返回的判断:

  • 名称包含 "minimax" 或 "MiniMax"

找到匹配的 Key 后,询问用户确认是否使用。

3.2 如果没有找到 Key,向用户索要

直接询问用户提供 MiniMax API Key。 如果未购买MiniMax,购买地址为: https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan?code=GjuAjhGKqQ&source=link

3.3 保存 API Key

mkdir -p ~/.openclaw/config
cat > ~/.openclaw/config/minimax.json << EOF
{
  "api_key": "API密钥",
  "output_path": "~/.openclaw/workspace/minimax-output"
}
EOF

步骤 4: 使用 MCP 处理图像

4.1 准备图片

将图片放到可访问路径,例如:

  • ~/.openclaw/workspace/images/图片名.jpg
  • 或者使用 URL

4.2 调用 understand_image

使用脚本调用 MCP 服务:

python3 {curDir}/scripts/understand_image.py <图片路径或URL> "<对图片的提问>"

示例:

# 描述图片内容
python3 {curDir}/scripts/understand_image.py ~/image.jpg "详细描述这张图片的内容"

# 使用 URL
python3 {curDir}/scripts/understand_image.py "https://example.com/image.jpg "这张图片展示了什么?"

4.3 API 参数说明

参数说明类型
image图片路径或 URLstring (必填)
prompt对图片的提问string (必填)

脚本说明

脚本位置:{curDir}/scripts/understand_image.py

功能:

  • 优先从环境变量 MINIMAX_API_KEY 读取 API Key,如果没有则从 ~/.openclaw/config/minimax.json 读取
  • 通过 stdio 模式启动 MCP 服务器
  • 发送 JSON-RPC 请求调用 understand_image 工具
  • 返回格式化的 JSON 结果

错误处理:

  • API Key 未配置时提示错误
  • uvx 未安装时提示安装命令
  • MCP 服务器错误时显示 stderr 输出

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

77.97%
按下载量换算49,892

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

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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