CrayEye
Alexandria Redmon · Autres · Prompts
CrayEye est une application gratuite et open source pour iOS et Android qui joint des données de capteurs aux photos envoyées à des modèles de vision, avec des prompts à créer et à partager.
À propos de CrayEye
About
Qu'est-ce que CrayEye
CrayEye est une application de vision multimodale bâtie sur un constat simple : une photo seule donne rarement assez de contexte à un modèle d'IA. L'application ajoute votre latitude, les prévisions météo et l'heure à chaque requête, puis envoie l'image et le prompt au modèle. Visez un oiseau, une veste ou la carte d'un restaurant, et la réponse arrive avec ces informations en plus.
L'application embarque une petite bibliothèque de prompts et un éditeur pour créer les vôtres. Vous pouvez enregistrer des favoris, partager un prompt par lien ou importer celui qu'on vous envoie. Comme il s'agit d'une application IA open source sous licence MIT, vous pouvez lire le code, compiler votre propre version ou brancher un autre modèle.
Les limites restent concrètes. CrayEye est un client léger : la qualité dépend du modèle choisi, et le moteur intégré plafonne le nombre de requêtes gratuites par heure. Il n'y a ni version web ni API publique.
Pour commencer
- Installez CrayEye depuis l'App Store ou Google Play, puis autorisez l'accès à l'appareil photo et à la position.
- Choisissez un prompt dans la bibliothèque, ou ouvrez l'éditeur et écrivez le vôtre. Insérez une variable comme {location.lat} ou {weather.temp} là où vous voulez des données en direct.
- Visez le sujet et appuyez sur le bouton du prompt. L'application capture une image et l'envoie au moteur sélectionné.
- Lisez la réponse dans le panneau, ajoutez le prompt aux favoris ou partagez-le par lien.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de CrayEye.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Amateurs de photo mobile
- Étudiants et curieux sur le terrain
- Développeurs qui testent des prompts visuels
Tâches
- Identifier plantes, oiseaux et matériaux
- Estimer les calories d'une assiette
- Nommer des couleurs et situer une œuvre
- Extraire des mots-clés d'une scène
Cas d'usage
- Une visite au musée
- Les courses
- Tester un modèle local
Fonctionnalités clés
Analyse au viseur
L'appareil photo occupe l'écran d'accueil, pas un onglet caché. C'est rare pour une application photo IA. Vous cadrez, vous touchez un prompt et la réponse arrive en quelques secondes. Pas d'étape d'envoi ni de fouille dans la galerie : l'outil ressemble davantage à une loupe qu'à un chatbot.
Variables de capteurs et d'API
Les prompts acceptent des valeurs en direct grâce à des balises. {location.lat} et {location.long} apportent les coordonnées, {weather.temp} et {weather.forecast} la météo, {time.datetime} la date du jour. Ces prompts enrichis par capteurs constituent le cœur de l'application : le modèle peut raisonner sur votre position et sur le temps qu'il fait, ce qu'une application de reconnaissance d'images classique ne fait pas.
Éditeur et bibliothèque de prompts
Chaque prompt est un texte modifiable. Vous dupliquez un modèle fourni, changez la formulation, ajoutez une variable et l'enregistrez en favori. La bibliothèque couvre oiseaux, plantes, couleurs, nourriture, art, matériaux et sons, ce qui vous donne un point de départ au lieu d'une page blanche.
Prompts partageables par lien
Les prompts circulent sous forme de liens. Vous en envoyez un et il s'ouvre dans la copie CrayEye du destinataire, prêt à l'emploi. L'application devient un petit outil social d'échange d'idées, et la page des prompts sélectionnés diffuse les nouveaux de cette façon.
Moteurs personnalisés et modèles locaux
Le moteur par défaut appelle l'endpoint chat completions d'OpenAI avec gpt-4o-mini. Vous pouvez ajouter un autre moteur en collant une définition JSON avec URL, en-têtes, corps de requête et chemin de réponse. Le README explique comment relier Ollama et Llava sur votre machine : un modèle local est donc possible si vous hébergez vous-même le service.
Réponses en markdown et flux en direct
Les réponses s'affichent au fil de la génération et sont rendues en markdown. Listes, titres et liens restent lisibles, ce qui compte quand le prompt renvoie un tableau de calories ou une série de références. Le panneau garde le résultat à l'écran pour le comparer à ce que voit la caméra.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Gratuit, sans abonnement, avec une licence MIT qui permet de lire ou de forker le code.
- Le contexte des capteurs rend les prompts plus précis qu'une photo seule, surtout pour les questions liées au lieu.
- Les moteurs personnalisés couvrent les API hébergées et les modèles locaux comme Llava via Ollama.
- La bibliothèque propose des prompts réellement utiles pour la nourriture, les plantes, les couleurs et les événements.
- Les liens transforment le partage d'une idée en un simple geste.
Inconvénients
- Le moteur intégré s'arrête à 15 requêtes par heure, un plafond atteint vite pendant une séance de tests.
- Pas d'application web ni d'API publique : le téléphone reste la seule entrée.
- La dernière version date de la mi-2024, et la version iOS n'a pas reçu de nouveauté depuis juin de cette année-là.
- Les informations sur la confidentialité sont minces. Les photos quittent l'appareil vers le moteur choisi, et le projet ne publie pas de politique séparée.
Questions fréquentes
Oui. L'application ne coûte rien sur les deux stores et le code est disponible sous licence MIT. Le moteur intégré plafonne les requêtes par heure, donc un usage intensif suppose d'ajouter votre propre moteur.
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