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vultr-inference武力推理

Agent Skill

vultr-inference 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。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

5,541

周安装

222

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,794
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:vultr-inference(武力推理)
来源仓库:https://github.com/happytreees/vultr-inference
安装命令:
openclaw skills install vultr-inference
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 vultr-inference

简介

使用 Vultr Inference API 生成图像与文本,支持 Flux 模型和多种 LLM 推理。

  • 适合创意内容生产场景,可快速产出艺术图像或结构化文本输出。
  • 使用时需明确生成目标与风格要求,避免模糊提示导致结果偏离预期。
  • 通过 clawhub 安装,专为 OpenClaw 宿主设计,需准备有效的 Vultr API 密钥。
  • 注意图像生成可能涉及版权争议,商用前应确认授权条款与内容合规性。

SKILL.md

name
vultr-inference
version
1.0.0
description
Generate images and text using Vultr Inference API. Supports Flux image generation and various LLMs for text. Use when user wants to generate images, artwork, or text completions.
author
Jimmy
tags
requires
files
description
Vultr API key (same as Vultr Cloud API key)

vultr-inference

Generate images and text using Vultr's Inference API.

Setup

Uses the same API key as Vultr Cloud API. Store it at:

~/.config/vultr/api_key

Image Generation

Available Models

ModelDescription
flux.1-devFLUX.1-dev - High quality
flux.1-schnellFLUX.1-schnell - Fast generation
stable-diffusion-3.5-mediumSD 3.5 Medium - Balanced

Generate Image

curl -X POST "https://api.vultrinference.com/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $VULTR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "flux.1-schnell",
    "prompt": "a hedgehog eating a burger in Amsterdam",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }'

Parameters

ParameterTypeDescription
modelstringflux.1-dev, flux.1-schnell, stable-diffusion-3.5-medium
promptstringText description of image
nintNumber of images (1-4)
sizestring256x256, 512x512, 1024x1024
response_formatstringurl (default) or b64_json

Response

{
  "created": 1734567890,
  "data": [
    {
      "url": "https://ewr.vultrobjects.com/vultrinference-images/tmp_xxx.png"
    }
  ]
}

Text Generation (Chat Completions)

Available Models

  • llama-3.1-405b-instruct - Meta Llama 3.1 405B
  • llama-3.1-70b-instruct - Meta Llama 3.1 70B
  • llama-3.1-8b-instruct - Meta Llama 3.1 8B
  • mixtral-8x7b-32768 - Mixtral 8x7B
  • qwen-2-72b-instruct - Qwen 2 72B

Chat Completion

curl -X POST "https://api.vultrinference.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $VULTR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama-3.1-70b-instruct",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    "max_tokens": 100
  }'

Parameters

ParameterTypeDescription
modelstringModel ID from list above
messagesarrayChat messages with role and content
max_tokensintMaximum tokens to generate
temperaturefloatRandomness (0-2, default 1)
streamboolStream response (default false)

Python Example

import os
import requests

API_KEY = open(os.path.expanduser("~/.config/vultr/api_key")).read().strip()

# Generate image
response = requests.post(
    "https://api.vultrinference.com/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "flux.1-schnell",
        "prompt": "a hedgehog eating a burger",
        "size": "512x512",
        "n": 1
    }
)

result = response.json()
image_url = result["data"][0]["url"]
print(f"Image URL: {image_url}")

# Download image
img_response = requests.get(image_url)
with open("generated_image.png", "wb") as f:
    f.write(img_response.content)

List Available Models

curl -s "https://api.vultrinference.com/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer $VULTR_API_KEY" | jq

Troubleshooting

401 Unauthorized

  • Check API key is valid
  • Ensure key has inference permissions

400 Bad Request

  • Check model name is correct
  • Check size is valid (256x256, 512x512, 1024x1024)
  • Check prompt is not empty

Rate Limits

  • Default: 60 requests per minute
  • Contact support for higher limits

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

82.3%
按下载量换算1,476

安全审计

VirusTotal

通过

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。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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