本地部署OmniParser v2.0实现自动化点击操作 🚀本地部署OmniParser v2.0与pyautogui真正实现自动化点击!支持macOS、Windows与Linux!轻松实现自动化操作电脑!从服务端部署到客户端开发,从接口设计到自动化控制全流程 🚀🚀🚀视频简介: ✅【技术实战】微软最新屏幕解析神器OmniParser v2.0实战教程:从本地部署到API集成,再到PyAutoGUI自动化控制,手把手教你打造自动化测试与UI交互系统,快速实现界面元素检测与自动点击 ✅本视频主要介绍了微软新推出的屏幕解析工具OmniParser 2.0的使用方法和实际应用。视频包含以下内容: 1️⃣在乌班图系统上部署OmniParser 2.0,包括创建虚拟环境、安装依赖、下载模型等步骤。 2️⃣使用OmniParser官方UI界面解析macOS屏幕截图,展示解析结果和标注。 3️⃣编写代码将OmniParser以API形式部署在乌班图系统,供其他系统调用。 4️⃣在macOS系统上使用Python的pyautogui库与乌班图上的OmniParser API交互,获取屏幕元素坐标。 5️⃣使用pyautogui根据获取的元素坐标实现自动点击操作。 6️⃣讨论了OmniParser结合大语言模型在自动化测试等场景中的潜在应用。 🚀🚀🚀时间戳: 00:00:00 介绍 OmniParser v2.0 00:00:40 本期视频主要内容概述 00:01:18 在 Ubuntu 系统上部署 OmniParser 00:02:10 测试 OmniParser 官方 UI 界面 00:02:52 分析 UI 界面的解析结果 00:03:32 介绍 API 实现方案 00:03:41 解释 FastAPI 代码实现 00:04:54 在 macOS 上安装 pyautogui 00:05:16 演示 pyautogui 基本使用 00:07:09 详解完整代码实现 00:08:25 实际演示自动化点击效果 00:08:43 总结与扩展应用场景 00:09:10 结语 #omniparser #pyautogui #ai自动化 #自动化测试
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本地 AI 全自动股票分析系统方案设想! 一、基础配置 设备:Apple M4 64GB 本地模型分工: • deepseek-r1:8B → 闲聊、自我介绍、简单问答 • deepseek-r1:14B → 通用推理、代码、日常分析 • deepseek-v2:16B → 网页抓取、文章总结、文本提取 • 千问32B → 中文长文本、大上下文阅读 • deepseek-r1:32B → 股票、金融、买卖策略、复杂推理 二、OpenClaw 自动选模型规则 • 聊天、简单问题 → 8B • 普通分析、脚本 → 14B • 网页、文章总结 → 16B • 长文本、中文理解 → 千问32B • 股票分析、策略、支撑压力 → 自动用 deepseek-r1:32B 三、核心原理(关键) • 模型无实时股票数据,必须先抓取真实数据再分析 • 不接入券商(仅用于分析,不碰交易,安全合规) • 数据来源:新浪财经、东方财富、雪球、同花顺(公开免费) 四、即时工具指挥调度(飞书/QQ) • 我通过飞书/QQ发消息,直接指挥本地大模型执行任务 • 指令发送后,OpenClaw 自动接收并匹配任务类型 • 任务完成后,结果自动回传至飞书/QQ,方便快捷 五、全自动执行步骤 1. 我在飞书/QQ输入:分析XX股票+买卖策略 2. OpenClaw 识别关键词,启动本地Python脚本 3. 脚本爬取并清洗数据:价格、开盘/收盘、成交量、市值、PE、新闻 4. 数据送入本地 deepseek-r1:32B 模型 5. 模型输出:买入区间、卖出区间、止损位、仓位建议、风险、逻辑 6. 分析结果自动返回至飞书/QQ 六、系统优势 • 全程本地运行,不联网、不泄密、不花钱 • 自动调度模型,无需手动切换 • 数据真实可靠,分析更准确 • 只做分析,不执行交易,安全无风险 • M4 64G 流畅运行所有本地模型 • 支持飞书/QQ远程指挥,随时随地调用AI
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