Entwicklung benutzerdefinierter Bildanalysefähigkeiten in OpenClaw mit lokalen Modellen
Ein Entwickler dokumentierte seinen Prozess zur Erstellung einer benutzerdefinierten Bildanalyse-Fähigkeit für OpenClaw unter ausschließlicher Verwendung kostenloser, lokaler Tools ohne API-Kosten.
Einrichtung und erste Herausforderungen
Der Entwickler betreibt OpenClaw auf Windows 11 über Ubuntu WSL mit Ollama als LLM-Backend. Er stieß auf Einschränkungen bei der Bildverarbeitung der WebUI – obwohl er einen Upload-Ordner erstellte, konnte das System nur Dateiinformationen lesen, aber keine Bildinhalte analysieren. Dies veranlasste ihn, Alternativen zu kostenpflichtigen API-Lösungen (Claude, Gemini, OpenAI) oder Hardware-Käufen zu erkunden.
Entwicklung der Lösung
Nach der Installation von context7mcp bewertete er lokale Sprachmodelle und entschied sich für Qwen2.5 VL. Erste Versuche mit integrierten Fähigkeiten scheiterten an Problemen mit der Modellnamen-Akzeptanz und der Ollama-Integration. Der Durchbruch gelang durch systematisches Testen: Bilder über API-Aufrufe an Ollama senden, Antworten auslesen und sowohl Bash- als auch Python-Skripte zur Prozessabwicklung erstellen.
Implementierungsdetails
- Umgebung: Windows 11 mit Ubuntu WSL
- LLM-Backend: Ollama
- Ausgewähltes Modell: Qwen2.5 VL
- Integrationsmethode: API-Aufrufe an Ollama
- Erstellte Skripte: Bash- und Python-Versionen
Die benutzerdefinierte Fähigkeit registriert sich nativ in OpenClaw und kann mit Befehlen wie „analysiere dieses Bild“ oder „schau dir dieses Foto an“ aufgerufen werden, wobei detaillierte und genaue Antworten zurückgegeben werden. Der Entwickler merkt an, dass zukünftige Verbesserungen mit kleineren Qwen3/3.5VL-Modellen die Leistung weiter steigern könnten.
Trotz Herausforderungen wie mehrfachen Neuinstallationen und Frustrationen mit unvollständigen Open-Source-Tools beschreibt der Entwickler die Erfahrung als Erschaffung eines „selbstkorrigierenden, sich selbst verbessernden Organismus“ und bleibt beeindruckt vom Potenzial von OpenClaw für die Entwicklung benutzerdefinierter Fähigkeiten.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch
Entwickler baut maßgeschneidertes Geschäftssystem auf Claude mit persistenter Speicherung und Skill-Kompositionen
Ein Entwickler hat ein benutzerdefiniertes System auf Claude Pro erstellt, das über grundlegende Aufgaben hinausgeht. Es verfügt über 13 benutzerdefinierte Fähigkeiten mit definierten Eingaben/Ausgaben, persistentem Speicher über Sitzungen hinweg, automatisierten täglichen Briefings und Fähigkeitskompositionen, die Operationen verketten oder parallelisieren. Das System läuft auf Supabase, Cloudflare Pages und Vanilla HTML/CSS/JS.
Reddit-Nutzer berichten, dass die Verwendung von Claude für die Story-Architektur die Videoretention verbessert
Ein Reddit-Nutzer verfolgte über 150 KI-Kanäle und stellte fest, dass die meisten vor dem 10. Video scheiterten, weil der Inhalt inkonsistent war. Sie berichten, dass sie Claude nutzen, um die Geschichtenarchitektur zu entwerfen, anstatt nur Skripte zu schreiben, und es dann mit LongStories für visuelle Konsistenz kombinieren, was die Verweildauer von 40 % auf 60 % steigerte.
Entwickler baut KI-Buchhaltungs-App mit Claude Code
Ein Entwickler hat AICountant erstellt, eine KI-Buchhaltungs-App für Freiberufler und kleine Unternehmen, die Claude Code im gesamten Stack einsetzt, einschließlich Next.js App Router, Prisma mit PostgreSQL und Vercel Blob Storage. Die App extrahiert Belegdaten, rechnet Fremdwährungen mit historischen Wechselkursen um und organisiert alles in einem durchsuchbaren Hauptbuch.
