ByteDance 视觉识别 — 调用豆包 Doubao‑Seed 多模态模型,支持图片/视频转文字、转代码,自动降级。 加入火山协作奖励计划免费使用顶级模型,智能调度每模型每日180 万 tokens,超限自动降级。
ByteDance Visual Recognition — 豆包 Doubao-Seed 图片视频识别
功能概述
ByteDance Visual Recognition — 豆包 Doubao-Seed 图片视频识别是一项面向实际任务的技能,主要用于调用火山方舟 Doubao-Seed API 文档 识别图片/视频,自动选择模型并限制用量;参与火山协作奖励计划免费使用顶级多模态模型;
核心要点
- ⚠️ 配置只需一次!
- 如果 .env 文件已存在且包含 ARK_API_KEY 和 6 个模型 ID,说明已配置过, 直接跳到"调用方式"执行。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用与执行
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
ByteDance Visual Recognition — 豆包 Doubao-Seed 图片视频识别
调用火山方舟 Doubao-Seed API 文档 识别图片/视频,自动选择模型并限制用量。参与火山协作奖励计划免费使用顶级多模态模型。
⚠️ 配置只需一次! 如果
.env文件已存在且包含ARK_API_KEY和 6 个模型 ID,说明已配置过,直接跳到"调用方式"执行命令,不要重新配置。
🚀 首次配置
1. 获取 API Key
- 打开 https://console.volcengine.com/ark 注册/登录
- 左侧菜单 → API Key 管理 → 创建 API Key → 复制保存
2. 创建模型接入点
在同一个控制台,左侧菜单 → 在线推理 → 创建推理接入点,选以下 6 个模型:
| 环境变量名 | 模型 | 说明 |
|---|---|---|
DOUBAO_VISION_20P_ID |
Doubao-Seed-2.0-Pro | 主力模型,所有模式优先 |
DOUBAO_VISION_20C_ID |
Doubao-Seed-2.0-Code | 代码模式优先 |
DOUBAO_VISION_20L_ID |
Doubao-Seed-2.0-Lite | 轻量备选 |
DOUBAO_VISION_16V_ID |
Doubao-Seed-1.6-Vision | 视觉专用 |
DOUBAO_VISION_18_ID |
Doubao-Seed-1.8 | 通用备选 |
DOUBAO_VISION_10C_ID |
Doubao-Seed-Code | 代码专用 |
每个接入点创建后会得到一个 ep-xxxxx 格式的 ID,复制保存。
3. 配置 .env 文件
在 Skill 目录下创建 .env 文件,填入你的 Key 和接入点 ID:
ARK_API_KEY=你的API Key DOUBAO_VISION_20P_ID=ep-xxxxx DOUBAO_VISION_20C_ID=ep-xxxxx DOUBAO_VISION_20L_ID=ep-xxxxx DOUBAO_VISION_16V_ID=ep-xxxxx DOUBAO_VISION_18_ID=ep-xxxxx DOUBAO_VISION_10C_ID=ep-xxxxx
可选:加上 IAM 密钥可自动同步控制台用量
VOLCENGINE_ACCESS_KEY=你的Access Key VOLCENGINE_SECRET_KEY=你的Secret Key
4. 测试
python doubao_vision_recognize.py --help python doubao_vision_recognize.py status
有响应且不报错,就配置好了。
⚡ 调用方式 — 触发后必须立即执行命令
这是操作手册,不是参考文档。检测到触发词后,直接复制对应命令执行,禁止只回复文字。
确认 Skill 目录后,先 cd 进去,再执行对应命令。Skill 安装在: .openclaw/workspace/skills/bytedance-visual-recognition/
执行成功后,脚本会输出 ✅ 成功! 及识别结果。你必须把结果告知用户。
⚠️ 严禁: 只回复"正在识别..."而不执行命令。必须跑 python doubao_vision_recognize.py ...。
命令
| 命令 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
rec <文件> --image|--video --text|--code |
识别文件 | rec photo.jpg --image --text |
rec <目录> --image|--video --text|--code --batch |
批量处理 | rec ./images/ --batch --image --text |
ask --text|--code --prompt "内容" |
追问上次结果 | ask --text --prompt "详细说说" |
status |
查看今日用量 | |
sync |
同步控制台数据 | |
history |
查看7天记录 |
参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--image |
输入为图片 |
--video |
输入为视频 |
--text |
输出为文字 |
--code |
输出为代码 |
--prompt / -p |
补充指令(rec可选,ask必传) |
--batch |
批量处理目录 |
--image/--video 必须传一个,--text/--code 必须传一个。模型自动选,不支持指定。
追问规则
- 不用重新上传文件,接着上次
rec的结果聊 - 追问必须用和上次
rec同一个模型,无法更换 - 想换模型就重新
rec
🚫 行为规则(最高优先级 — 必须遵守!)
1. 禁止确认配额消耗
- ✅ 用户调用 Skill 即表示知情并同意消耗配额,直接执行,一个字都别问
2. 禁止确认执行
- ✅ 触发即执行,不要等用户二次确认
总结:触发 → 推断参数 → 直接执行。中间不要有任何回合的确认。
3. 参数推断规则
- 用户说"识别/分析/看看"图片 →
--image --text - 用户说"识别/分析"视频 →
--video --text - 用户说"转代码/UI转代码/设计稿转代码" →
--code - 用户有额外要求 → 加
--prompt "内容" - 不确定输入类型 → 问用户是图片还是视频(只问这一次)
限制
- 每个模型每天 180W tokens,超了自动降级
- 图片最大 15MB,视频最大 50MB
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