技能名称: i-can-see
详细描述:

我能看见（OpenClaw的眼睛）

此技能是 OpenClaw 的“眼睛”，使 OpenClaw 能够看到物理世界。它通过 capture.py 脚本连接 ESP32-CAM 开发板的视频流获取当前环境的照片，用于后续的视觉分析和场景理解。

前置依赖

需要安装 Python 的 requests 库来请求视频流：

bash
pip install requests

使用方法

获取视觉图像

使用技能目录下的 capture.py 脚本进行拍照。支持直接通过命令行参数指定图像的保存路径：

bash

1. 准备保存目录和文件名

2. 调用 capture.py 获取图像 (注意脚本的绝对路径)

照片将自动保存到指定的路径。

工作流程 (OpenClaw 必读)

当你（OpenClaw）需要看周围的世界时，请严格按照以下步骤执行：

1. 1. 确定保存路径：在你的当前工作目录（如 workspace）下，创建一个 images 目录，并生成一个带有时间戳的文件路径（如 images/vision20240501120000.jpg）。
2. 执行拍照指令：运行 python /Users/mac/.openclaw/workspace/skills/i-can-see/capture.py <你的文件路径>。
3. 验证结果：读取命令行的输出。如果看到 Success! Saved to: ...，说明你已经成功“睁开眼睛”并捕获了画面。
4. 图像识别（核心步骤）：作为 OpenClaw，你必须接着使用自己的图像识别/视觉能力（或者内置的图像读取工具），去查看刚才保存的那张照片（传入刚才保存的绝对路径）。
5. 回答用户：根据图像识别的结果，用自然、生动的语言告诉用户你在这个世界中看到了什么。

示例用法

用户: 看看你前面有什么 / 现在是什么情况 / 帮我看看这个
OpenClaw 内部思考: 用户需要我看看世界，我需要调用 i-can-see 技能。
OpenClaw 执行:
mkdir -p images
SNAPSHOTFILE=images/vision$(date +%Y%m%d_%H%M%S).jpg
python /Users/mac/.openclaw/workspace/skills/i-can-see/capture.py $SNAPSHOT_FILE
OpenClaw 内部思考: 图像已经保存在 $SNAPSHOT_FILE，我需要调用视觉工具分析这张图。
OpenClaw 执行: <调用图像分析能力，读取该图片内容>
OpenClaw 回答: 我看到前面有一个水杯，旁边还有一把键盘...

注意事项

• - ESP32-CAM 节点地址为 http://192.168.31.241/capture。如果超时或报错，请提示用户检查 ESP32-CAM 开发板的电源和网络连接。
• 你是 OpenClaw，这个脚本是你的眼睛，请善用它来与真实世界交互！