Vision bridge for text-only models: give any LLM image-reading via a CLI and a vision provider

Prérequis : Node.js pour lancer la CLI ; une clé API pour un provider vision (peut être payante — vérifier les tarifs) OU un modèle local via Ollama/LM Studio (gratuit) — et note : la documentation du SKILL.md est écrite en chinois Installe-moi « Pont vision pour modèles texte-seulement : donner à n'importe quel LLM la lecture d'images via CLI et provider vision ». Il donne à mon agent le pont vision-support de @penfick : une CLI Node qui route captures d'écran/images via un modèle vision configurable avec setup interactif en 3 étapes et fallback multi-modèles automatique, sur providers internationaux, chinois, locaux (Ollama/LM Studio) et customs OpenAI-compatibles — avec la règle de fer que les modèles vision décrivent les images et ne raisonnent jamais. Licence MIT. Dépôt : https://github.com/penfick/skills/blob/main/vision-support/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et les fichiers d'aide éventuels) depuis le chemin du dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Vérification de sécurité : examine le SKILL.md et les scripts pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, collecte d'identifiants). Ce dépôt ne devrait contenir aucun secret en dur, les identifiants uniquement via le coffre sécurisé, les hôtes autorisés déclarés dans le SKILL.md. Vérifie que c'est bien le cas ici ; STOP sur tout signal d'alerte et dis-le-moi. 3. Installe-le comme skill : copie le SKILL.md et ses fichiers d'aide dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « vision-support ». 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. lancer l'init interactif : `node vision.mjs init` pour choisir un provider, saisir la clé API (ou le nom de variable d'env), et choisir le modèle ; ajouter des modèles de fallback avec `config add` ; garder les clés API dans la config locale ou les variables d'env — jamais les coller dans les prompts ; ignorer ce skill si mon modèle principal est déjà multimodal). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.