Soms is de snelste manier om iets te vragen er een foto van te maken. Stuur een foto naar deze Telegram-bot en hij draait een vision-model, en antwoordt dan met een gestructureerde ontleding van wat hij ziet.
Soms is de snelste manier om iets te vragen er een foto van te maken. Stuur een foto naar deze Telegram-bot en hij draait een vision-model, en antwoordt dan met een gestructureerde ontleding van wat hij ziet.
Je krijgt herkende objecten, leesbare tekst en een onderschrift terug in plaats van een vage gok. De afbeelding en de analyse worden bewaard, zodat je eerdere foto's kunt doorzoeken in plaats van door de chat te scrollen op zoek naar die ene screenshot.
Hoe hij werkt
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Geef de afbeelding door aan een vision-model met een prompt voor de analyse die je nodig hebt.
pending
Geef gestructureerde velden terug, zoals herkende objecten, tekst en een korte beschrijving.
pending
Bewaar de verwijzing naar de afbeelding en de analyse, zodat resultaten later op te zoeken zijn.
pending
Voorbeelduitvoer
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Analyze the attached image and return JSON with objects, any readable text, and a one-line caption.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.