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Image GenerationCreate and edit images from prompts or references.Video GenerationCreate motion outputs from text and image inputs.Music GenerationProduce music tracks through one runtime.Audio GenerationGenerate speech, dialogue, sound effects, and complete audio scenes from text, audio, or image input.

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Image UnderstandingRead screenshots, diagrams, and visual references.Video AnalysisInspect recordings and extract structured details.Audio UnderstandingTranscribe and analyze voice and audio files.

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Web SearchSearch the web from the same agent workflow.Grounded Web SearchReturn synthesized answers with live citations.Web CrawlFetch pages and convert them into clean content.Social Media LookupRead Instagram and X profiles, posts, feeds, and X search results.

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Anleitungen · By AnyCap Team

Visuelle Faehigkeiten zu einem KI-Agenten hinzufuegen

Die meisten KI-Agenten arbeiten mit Text und Code, aber sie koennen nicht sehen, es sei denn, Sie geben ihnen eine visuelle Faehigkeitsoberflaeche.

AnyCap fuegt Bildverstaendnis und Videoanalyse hinzu, damit der Agent Screenshots ueberpruefen, Designs begutachten, Demos zusammenfassen und visuelle Belege im selben Workflow beurteilen kann.

Visuelle Faehigkeiten erscheinen ueblicherweise als zwei Befehle: image read fuer Standbilder und video read fuer zeitliche Analysen. Beide geben strukturierten Text zurueck, ueber den ein Agent nachdenken, zusammenfassen oder Folgemaessnahmen einleiten kann.

Was Sie benoetigen

  • Einen KI-Agenten, der Shell-Befehle ausfuehren kann, wie Claude Code, Cursor oder Codex
  • Node.js 18+ fuer die Unterstuetzung von skills.sh und npm install
  • Einen Browser fuer den einmaligen Anmeldevorgang
  • Bilder oder Videos zur Analyse, als oeffentliche URLs oder lokale Dateien

AnyCap-Skill installieren

Dadurch wird der AnyCap-Skill installiert, damit Ihr Agent Bild- und Videoanalyse entdecken kann, ohne den Workflow von Grund auf neu zu improvieren. Der Skill erklaert Befehle, die Einrichtung und die Situationen, in denen visuelle Faehigkeiten eingesetzt werden sollten.

$
# Fuer Claude Code
npx -y skills add anycap-ai/anycap -a claude-code -y
# Fuer Cursor
npx -y skills add anycap-ai/anycap -a cursor -y

AnyCap CLI installieren

$
curl -fsSL https://anycap.ai/install.sh | sh

Oder verwenden Sie npm install -g @anycap/cli. Die CLI ist die Runtime-Oberflaeche, die image read und video read ausfuehrt, nachdem der Skill dem Agenten mitgeteilt hat, wie er sie aufrufen soll.

Anmelden

Dadurch wird die CLI einmalig authentifiziert, sodass der Agent visuelles Verstaendnis zusammen mit anderen AnyCap-Faehigkeiten in derselben Sitzung nutzen kann.

$
anycap login

Bildverstaendnis verwenden

Der Befehl gibt strukturierte Details ueber sichtbaren Text, Objekte, Layout und Kontext zurueck. Gezielte Prompts machen die Ausgabe ueblicherweise fuer echte Produktarbeit viel nuetzlicher.

$
# Bild von einer URL analysieren
anycap actions image-read --url https://example.com/screenshot.png
# Lokalen Screenshot mit einer spezifischen Frage analysieren
anycap actions image-read --file ./screenshot.png --instruction "Welche Barrierefreiheitsprobleme sehen Sie?"

Videoanalyse verwenden

Die Videoanalyse gibt Struktur auf Szenenebene, Schluesselmomente und zeitliche Zusammenhaenge zurueck, was sie fuer Demos, Nutzeraufzeichnungen und Wettbewerbsanalysen nuetzlich macht.

$
# Video analysieren
anycap actions video-read --url https://example.com/demo.mp4
# Lokale Aufnahme mit einem gezielten Prompt analysieren
anycap actions video-read --file ./recording.mp4 --instruction "Listen Sie alle gezeigten Funktionen in der Reihenfolge auf"

Visuelle Faehigkeiten in Agenten-Workflows kombinieren

Mit installierten visuellen Faehigkeiten kann Ihr Agent visuelle Eingaben mit Schreib-, Coding- und Planungsaufgaben kombinieren. Hier wird die Faehigkeit zu mehr als nur einem Bildunterschriften-Tool.

UI-Pruefungs-Workflow

Sieh dir diesen Screenshot an und identifiziere alle UI-Probleme

Video-Zusammenfassungs-Workflow

Schau dir dieses Demovideo an und schreibe Release-Notes

Kombinierter Generierungs- plus Sicht-Workflow

Generiere ein Hero-Bild und analysiere es dann auf Markenkonsistenz

Der Agent kann Upload, Analyse, Interpretation und Folgemaessnahmen orchestrieren, ohne den Benutzer zu zwingen, jeden Schritt manuell zu verwalten.

Wo visuelle Faehigkeiten den groessten Mehrwert bieten

UI- und QA-Pruefung
Lassen Sie den Agenten Screenshots auf Layout-Regressionen, Barrierefreiheitsprobleme, Textueberlaeufe oder visuelle Bugs vor einem Release ueberpruefen.
Design- und Markenpruefung
Bitten Sie den Agenten, einen Mockup mit Brand-Guidelines zu vergleichen, sichtbaren Text zu extrahieren oder die Hierarchie und Komposition eines Layouts zusammenzufassen.
Videoverstaendnis
Uebergeben Sie dem Agenten ein Produktdemo, eine Nutzeraufzeichnung oder ein Werbekreativ, damit er Szenen zusammenfassen, Schluesselmomente extrahieren und die Analyse in Notizen oder Tickets umwandeln kann.

Wie Agenten die visuelle Ausgabe gut nutzen

Visuelle Funktionen sind am nuetzlichsten, wenn die Analyse Teil eines groesseren Workflows wird, anstatt nur eine einmalige Bildunterschrift zu sein. Beispielsweise kann ein Agent einen Screenshot lesen, Barrierefreiheitsprobleme identifizieren und dann Code-Dateien oeffnen, um eine Korrektur basierend auf dem Gefundenen vorzuschlagen.

Das Gleiche gilt fuer Videos. Eine szenenweise Zusammenfassung wird wertvoller, wenn der Agent sie in Release-Notes, eine QA-Checkliste oder eine Liste fehlender Produkterklaerungen umwandelt. Es geht nicht nur darum, Bilder zu beschreiben, sondern dem Agenten zu helfen, Entscheidungen auf der Grundlage visueller Belege zu treffen.

In der Praxis liefern gezielte Prompts bessere Ergebnisse als generische. Die Frage 'Was ist in diesem Bild?' ist nuetzlich, aber die Frage 'Welche Onboarding-Probleme wuerden einen Erstbenutzer in diesem Screenshot aufhalten?' gibt dem Modell einen schaerferen Bewertungsrahmen.

Haeufige Einrichtungs- und Nutzungsfehler

Einen lokalen Pfad an --url uebergeben
--url ist fuer Dateien gedacht, die bereits im Web erreichbar sind. Lokale Screenshots und Aufnahmen laufen ueber --file, das sie vor der Analyse automatisch hochlaedt.
Generische Prompts fuer komplexe Pruefungen verwenden
Breite Prompts liefern breite Antworten. Eine gezielte Frage zur Barrierefreiheit, Informationshierarchie oder Funktionsreihenfolge erzeugt umsetzbarere Ausgaben.
Visuelle Faehigkeiten als isolierte Aufgabe behandeln
Der groesste Hebel entsteht, wenn der Agent die visuelle Analyse nutzt, um den naechsten Schritt voranzutreiben, z. B. Notizen zu verfassen, Bugs zu erstellen oder Codeaenderungen vorzunehmen.

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen image read und video read?

+

Image read analysiert einen einzelnen visuellen Frame und gibt strukturierte Details wie Objekte, sichtbaren Text, Layout und Kontext zurueck. Video read fuegt zeitliches Verstaendnis hinzu, sodass die Ausgabe Szenen, Aktionen, Abfolge und Schluesselmomente im Zeitverlauf umfasst.

Welche Bild- und Videoformate werden unterstuetzt?

+

Bild-Workflows unterstuetzen gaengige Formate wie JPEG, PNG, WebP und GIF, waehrend Video-Workflows gaengige Formate wie MP4, WebM und MOV unterstuetzen. Uebergeben Sie eine stabile URL mit --url oder eine lokale Datei mit --file.

Funktionieren visuelle Faehigkeiten mit lokal gespeicherten Dateien?

+

Ja. Uebergeben Sie den Pfad mit --file, und die CLI laedt die Datei vor der Analyse hoch. Image read akzeptiert bis zu 10 Bilder pro Anfrage; video read akzeptiert ein lokales Video bis 100 MB.

Was sind gute erste Anwendungsfaelle fuer visuelle Faehigkeiten in einem Agenten?

+

Starke fruehe Anwendungsfaelle umfassen Screenshot-QA, Barrierefreiheitspruefung, Informationsextraktion aus UI-Mockups, Zusammenfassung von Produktdemos und den Vergleich von Visuals mit Design- oder Markenvorgaben.

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