Плагины LM Studio добавляют анализ веб-изображений для LLM с поддержкой компьютерного зрения.
Разработчик создал плагины для LM Studio, которые позволяют LLM с поддержкой зрения получать изображения из интернета и анализировать их прямо в приложении. Плагины работают без необходимости MCP/API или регистрации, используя простые скрипты, которые можно установить одним кликом с сайта LM Studio.
Ключевые особенности
Основной плагин "analyze-images" позволяет LLM:
- Получать изображения из интернета для анализа
- Автоматически объединять инструменты в цепочки в зависимости от задачи
- Преобразовывать полученные изображения в миниатюры меньшего размера для встраивания в чат, чтобы избежать загромождения
- Использовать изображения в полном разрешении для анализа, когда это возможно
- Встраивать изображения в ответы или использовать галереи в виде таблиц markdown, когда пользователь запрашивает несколько изображений
Разработчик также обновил существующие плагины:
- Плагин Duck-Duck-Go теперь работает с изображениями
- Плагин Visit Website теперь работает с изображениями
Требования и настройка
Для использования этих плагинов вам потребуется:
- Модель с поддержкой зрения (рекомендуются Qwen 3.5 9b или 27b)
- LM Studio с поддержкой плагинов
Разработчик поделился конкретными настройками Qwen 3.5, которые хорошо работают:
Температура: 1 Top K сэмплирование: 20 Штраф за повторение: 1 Штраф за присутствие: 1.9 Top P сэмплирование: 0.95 Min P сэмплирование: 0
Он отметил, что настройка штрафа за присутствие на уровне 1.9 помогла исправить проблемы с повторениями и предотвратить зацикливания.
Использовался системный промпт: "Вы — способный, вдумчивый и точный помощник. Всегда отдавайте приоритет правдивости, нюансам, проницательности и эффективности, адаптируя свои ответы конкретно под потребности и предпочтения пользователя. Исследуйте перед ответом на вопросы: используйте как рассуждения, так и вызовы инструментов для синтеза правильного вывода."
Ссылки на плагины
- Плагин Analyze Images: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/analyze-images
- Duck-Duck-Go reworked: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/duck-duck-go-reworked
- Visit Website reworked: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/visit-website-reworked
Разработчик также поделился шаблоном промпта Jinja на Pastebin, который помог исправить ошибки вызова инструментов.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Защита браузера Agent: бесплатное расширение OpenClaw для блокировки инъекций подсказок и тёмных паттернов
PixieBrix выпускает Agent Browser Shield — бесплатное расширение для OpenClaw с открытым исходным кодом, которое блокирует внедрение промптов, темные паттерны и загрязнение контекста, сокращая использование токенов.
Полное воспроизведение: Локальная база знаний для истории кодовых диалогов Claude
Total Recall — это система с открытым исходным кодом, которая загружает JSONL-транскрипты диалогов Claude Code в базу данных SQLite с полнотекстовым поиском и векторными эмбеддингами, делая историю разговоров доступной для поиска между сессиями. Она извлекает реальные отрывки диалогов с учётом контекста на основе DAG и включает импортёр для ChatGPT.
ClawNet: Одноранговая сеть ИИ-агентов без API-ключей
ClawNet — это одноранговая сеть, которая позволяет ИИ-агентам сотрудничать напрямую без API-ключей или платформенных сборов. Установка осуществляется через curl-скрипт, а возможности включают базар задач, экономику оболочки и сеть знаний.
Тестирование показывает, что CLI-инструмент сокращает затраты на токены кода Claude на 32% благодаря структурной навигации.
Разработчик создал инструмент командной строки на Rust, который предоставляет агентам Claude Code команды структурной навигации, такие как 'покажи мне 180-токенное резюме этого 6000-токенного класса'. Бенчмаркинг на Sonnet 4.6 в 54 автоматизированных запусках показал снижение стоимости на 32% за задачу и на 67% больше правок кода за сессию.