ms-qwen-vl
调用魔搭社区(ModelScope)Qwen3-VL 多模态 API 进行视觉解析。使用 OpenAI SDK 兼容方式调用,支持图片内容描述、OCR 文字提取、视觉问答、对象检测等功能。用户提到"魔搭"、"ModelScope"、"Qwen-VL"、"多模态视觉"、"解析图片"等关键词时应触发。
Best use case
ms-qwen-vl is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
调用魔搭社区(ModelScope)Qwen3-VL 多模态 API 进行视觉解析。使用 OpenAI SDK 兼容方式调用,支持图片内容描述、OCR 文字提取、视觉问答、对象检测等功能。用户提到"魔搭"、"ModelScope"、"Qwen-VL"、"多模态视觉"、"解析图片"等关键词时应触发。
Teams using ms-qwen-vl should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/ms-qwen-vl/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How ms-qwen-vl Compares
| Feature / Agent | ms-qwen-vl | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
调用魔搭社区(ModelScope)Qwen3-VL 多模态 API 进行视觉解析。使用 OpenAI SDK 兼容方式调用,支持图片内容描述、OCR 文字提取、视觉问答、对象检测等功能。用户提到"魔搭"、"ModelScope"、"Qwen-VL"、"多模态视觉"、"解析图片"等关键词时应触发。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# MS-Qwen-VL Skill
基于 ModelScope Qwen3-VL 系列模型的多模态视觉识别技能,使用 OpenAI SDK 兼容方式调用。
## 功能特点
- **OpenAI SDK 兼容**:使用标准 OpenAI SDK 调用 API
- **多种任务支持**:图像描述、OCR、视觉问答、目标检测、图表解析
- **双模型模式**:默认快速模型(30B)+ 精细高精度模型(235B)
- **灵活输入**:支持本地图片和 URL
## 安装与配置
```bash
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置 API Key
cp .env.example .env
```
编辑 `.env` 文件,填入从 https://modelscope.cn/my/myaccesstoken 获取的 API Key:
```
MODELSCOPE_API_KEY=your_api_key_here
```
## Claude Code 使用方式
### 重要:处理本地图片
当用户提供本地图片路径时(如桌面截图),**必须使用 Python 脚本处理**:
```bash
python scripts/ms_qwen_vl.py "<图片路径>" --task <任务类型>
```
脚本会自动将本地文件转换为 ModelScope API 需要的 base64 格式。
### 处理 URL 图片
当用户提供网络 URL 时,同样使用上述命令,脚本会自动识别:
```bash
python scripts/ms_qwen_vl.py "<URL>" --task <任务类型>
```
### Claude Code 对话示例
**场景 1:分析桌面截图**
```
用户: 请帮我描述这张图片 C:\Users\...\Desktop\screenshot.png
助手: [执行] python scripts/ms_qwen_vl.py "C:\Users\...\Desktop\screenshot.png"
```
**场景 2:OCR 识别本地图片**
```
用户: 识别这张图中的文字: D:\Documents\invoice.jpg
助手: [执行] python scripts/ms_qwen_vl.py "D:\Documents\invoice.jpg" --task ocr
```
**场景 3:分析网络图片**
```
用户: 分析这张图片 https://example.com/photo.jpg
助手: [执行] python scripts/ms_qwen_vl.py "https://example.com/photo.jpg" --task describe
```
**场景 4:视觉问答**
```
用户: 这张图里有几个人?C:\Users\...\Desktop\photo.png
助手: [执行] python scripts/ms_qwen_vl.py "C:\Users\...\Desktop\photo.png" --task ask --question "图片里有几个人?"
```
### 任务类型对照
| 用户需求 | --task 参数 |
|---------|-------------|
| 描述图片内容 | describe |
| 识别文字/OCR | ocr |
| 回答关于图片的问题 | ask(需要 --question) |
| 检测物体 | detect |
| 解析图表 | chart |
## 快速使用
```bash
# 图像描述(默认)
python scripts/ms_qwen_vl.py image.jpg
# OCR 文字识别
python scripts/ms_qwen_vl.py image.jpg --task ocr
# 视觉问答
python scripts/ms_qwen_vl.py image.jpg --task ask --question "图片里有什么?"
# 使用精细模式(235B 模型)
python scripts/ms_qwen_vl.py image.jpg --task describe --precise
```
Python 代码调用:
```python
from scripts.ms_qwen_vl import analyze_image
result = analyze_image("image.jpg", task="ocr")
print(result)
```
## 任务类型
| 任务 | 参数 | 说明 |
|------|------|------|
| 图像描述 | `describe` | 详细描述图片内容(默认) |
| OCR 识别 | `ocr` | 识别图片中的文字 |
| 视觉问答 | `ask` | 回答关于图片的问题 |
| 目标检测 | `detect` | 检测图片中的物体 |
| 图表解析 | `chart` | 解析图表数据 |
## 环境变量
| 变量名 | 说明 |
|--------|------|
| `MODELSCOPE_API_KEY` | API 密钥(必需) |
| `MODELSCOPE_MODEL` | 默认模型(可选) |
| `MODELSCOPE_MODEL_PRECISE` | 精细模式模型(可选) |
## Resources
### scripts/
**ms_qwen_vl.py** - 核心解析脚本,提供 `analyze_image()` 统一接口
### references/
**api-guide.md** - OpenAI SDK 兼容调用方式详细说明
**models.md** - Qwen3-VL 系列模型及推荐使用场景Related Skills
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Generate speech from text using Qwen3-TTS via direct Python inference — no server required.
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Non-custodial SOL escrow for AI agent deals.
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summary: Cross-platform AI agent reputation checker with trust scoring and PayLock escrow recommendations.
Telecom Agent Skill
Turn your AI Agent into a Telecom Operator. Bulk calling, ChatOps, and Field Monitoring.
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```markdown
# OpenClaw-Last.fm
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Runtime security guardrails for OpenClaw agents.
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Transform AI-generated text into authentic human writing.
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**AI-powered email marketing for Kit (ConvertKit)**.
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Surf forecast decision engine.