소스 정보
- 저장소
- lawyerllsx-dotcom/Legal-Workflow-Chain
- 최근 소스 활동
- 2026년 8월 5일 13:41
- 감지된 SKILL.md 언어
- 다국어 혼합
- 스타
- 5
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/lawyerllsx-dotcom/Legal-Workflow-Chain --skill vision명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| name | vision |
| description | 视觉理解工具:识别人物/物体/场景/图表/UI 布局等【非文字】图像内容,或用户明确要求视觉识别时使用。文字内容(文档、证据、票据、截图文字)一律走 OCR,不要用本工具。 |
Multi-provider vision tool. Call various vision models to describe images. Feed it a prompt + image path, get back a text description.
本工具是视觉理解(识人、识物、识场景、看图说话),不是 OCR。
ocr.bat / ocr_run.py)mcp__paddleocr__*聊天中粘贴的图片:先提取到临时文件,按上述规则路由——文字内容 → 本地 OCR;非文字/用户指明 → 本工具(见 pasted_image_flow.py)。
If you can already see and understand the image yourself (native multimodal model), skip this tool — analyze it directly.
A SessionStart hook normally announces this session's routing status up front. If that context isn't visible (e.g. compacted out of a long conversation, or the hook isn't installed), check before calling this tool:
python vision.py --check-routing
native → you already have native image understanding this session; don't call this tool.external (default) → proceed with the quick start below.python vision.py [--provider <name>] <image_path> <prompt>
When --provider is omitted, the provider is resolved by: --provider flag > VISION_PROVIDER env > first API key found.
DOUBAO_API_KEYdoubao-seed-2-0-pro-260215DOUBAO_BASE_URLDASHSCOPE_API_KEYqwen-vl-maxDASHSCOPE_BASE_URLqwen-vl-max, qwen-vl-plus, qvq-maxOPENAI_API_KEYgpt-4oOPENAI_BASE_URLANTHROPIC_API_KEYclaude-sonnet-5ANTHROPIC_BASE_URLanthropic package (pip install anthropic); it's imported lazily so other providers work without it.Any --provider name outside the built-in four is resolved dynamically from
environment variables named after it — no code changes needed:
| Env Var | Required | Notes |
|---|---|---|
{NAME}_API_KEY | yes | checked at request time, same as built-ins |
{NAME}_BASE_URL | yes | no default — arbitrary endpoint |
{NAME}_MODEL | yes | no default (or set global VISION_MODEL instead) |
{NAME}_PROTOCOL | no | openai (default) or anthropic — picks the request shape |
openai covers essentially every OpenAI-compatible endpoint (vLLM, Ollama,
LiteLLM, OpenRouter, Azure OpenAI, self-hosted proxies, ...). Use
{NAME}_PROTOCOL=anthropic only if the endpoint speaks the Anthropic Messages
API shape.
export MYAPI_API_KEY="sk-xxx"
export MYAPI_BASE_URL="https://my-endpoint.example.com/v1"
export MYAPI_MODEL="my-vision-model"
python vision.py --provider myapi "screenshot.png" "describe this"
If {NAME}_BASE_URL or {NAME}_MODEL is missing, the tool prints exactly which
variables to set instead of a generic "unknown provider" error.
| Env Var | Scope | Default |
|---|---|---|
VISION_PROVIDER | Default provider (built-in or custom name) | auto-detect (built-ins only) |
VISION_MODEL | Override model (all providers) | provider default |
{PROVIDER}_MODEL | Override model (per provider) | — |
{PROVIDER}_BASE_URL | Override/define endpoint (per provider) | built-in default, or required for custom |
{PROVIDER}_PROTOCOL | Request shape for a custom provider: openai | anthropic | openai |
VISION_TEMPERATURE | Response creativity 0–1 | 0 |
VISION_MAX_TOKENS | Max response tokens | 4096 |
Note: auto-detect (no --provider / VISION_PROVIDER set) only scans the four
built-in providers' API keys — a custom provider must always be named explicitly.
# Auto-detect provider from API keys
python vision.py "screenshot.png" "Describe the page layout and any visible UI issues."
# Explicit provider
python vision.py --provider qwen "mockup.png" "List all components, colors, and spacing patterns."
# Custom model
QWEN_MODEL=qvq-max python vision.py --provider qwen "diagram.png" "Explain the architecture."
# GPT-4o for visual regression
python vision.py -p openai "after.png" "Compare with app design spec, flag differences."
# Fully custom provider (self-hosted, third-party proxy, any OpenAI-compatible endpoint)
MYAPI_API_KEY=sk-xxx MYAPI_BASE_URL=https://host/v1 MYAPI_MODEL=my-model \
python vision.py --provider myapi "ui.png" "Analyze layout issues"