CrayEye

CrayEye

Alexandria Redmon · Outros · Prompts

CrayEye é um app gratuito e de código aberto para iOS e Android que envia imagens da câmera e dados de sensores a modelos de IA multimodais, com prompts que você cria e compartilha.

Prévia da interface de CrayEye

Sobre CrayEye

About

O que é o CrayEye

CrayEye é um app de visão multimodal feito em torno de uma ideia simples: uma foto sozinha quase nunca dá contexto suficiente para um modelo de IA. O app acrescenta sua latitude, a previsão do tempo e a hora atual a cada pedido, e então manda a imagem e o prompt para o modelo. Aponte o celular para um pássaro, uma jaqueta ou o cardápio de um restaurante e a resposta chega com esses dados extras.

O app traz uma biblioteca curta de prompts e um editor para você montar os seus. Dá para salvar favoritos, compartilhar um prompt por link ou importar o que alguém te enviar. Como é um app de IA de código aberto com licença MIT, você pode ler o código, compilar sua própria versão ou apontar o app para outro modelo.

Os limites são práticos. CrayEye é um cliente leve: a qualidade depende do modelo escolhido, e o motor integrado tem um teto de pedidos gratuitos por hora. Não existe versão web nem API pública.

Como começar

  1. Instale o CrayEye pela App Store ou pelo Google Play e libere o acesso à câmera e à localização.
  2. Escolha um prompt da biblioteca ou abra o editor e escreva o seu. Insira uma variável como {location.lat} ou {weather.temp} onde quiser dados ao vivo.
  3. Aponte a câmera para o assunto e toque no botão do prompt. O app captura um quadro e envia ao motor selecionado.
  4. Leia a resposta no painel, salve o prompt nos favoritos ou compartilhe por link.

Informações do produto

Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de CrayEye.

Plano gratuitoSim
Planos pagosNone
PlataformaiOS, Android
DesenvolvedorAlexandria Redmon
CategoriaOutros · Prompts
Data de lançamentoApr 2024
Última atualizaçãoJul 2024
Visitas ao siteN/A
Ranking global do siteN/A
Disponibilidade da APINão

Ideal para

Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.

Usuários

  • Quem gosta de fotografar com o celular
  • Estudantes e curiosos em trabalho de campo
  • Desenvolvedores testando prompts de visão

Tarefas

  • Identificar plantas, aves e materiais
  • Estimar calorias de um prato
  • Nomear cores e contextualizar uma obra
  • Extrair palavras-chave de uma cena

Cenários

  • Uma visita ao museu
  • Compra no mercado
  • Teste de um modelo local

Principais recursos

Análise direto da câmera

A câmera ocupa a tela inicial, não uma aba escondida. Isso é raro em um app de câmera com IA. Você enquadra, toca em um prompt e recebe a resposta em segundos. Não tem upload nem busca na galeria, então a sensação é mais de lupa do que de chatbot.

Variáveis de sensores e APIs

Os prompts aceitam valores ao vivo por marcadores. {location.lat} e {location.long} entram com as coordenadas, {weather.temp} e {weather.forecast} trazem o clima, e {time.datetime} acrescenta a data atual. Os prompts com sensores são o coração do app: o modelo consegue raciocinar sobre onde você está e como está o tempo, algo que um app de reconhecimento de imagens comum não faz.

Editor e biblioteca de prompts

Todo prompt é texto editável. Você duplica um dos prontos, muda a redação, insere uma variável e salva nos favoritos. A biblioteca cobre aves, plantas, cores, comida, arte, materiais e som, o que entrega um ponto de partida em vez de uma caixa vazia.

Links para compartilhar prompts

Prompts viajam como links. Você manda um para alguém e ele abre na cópia do CrayEye dessa pessoa, pronto para rodar. O app vira uma ferramenta social pequena para trocar ideias de prompt, e é assim que a página de destaques distribui os novos.

Motores próprios e modelos locais

O motor padrão chama o endpoint de chat completions da OpenAI com o gpt-4o-mini. Dá para adicionar outro motor colando uma definição JSON com URL, cabeçalhos, corpo do pedido e caminho da resposta. O README mostra como conectar Ollama e Llava na sua máquina, então um modelo local funciona se você mesmo hospedar o serviço.

Respostas em markdown e saída em streaming

As respostas aparecem enquanto são geradas e renderizam em markdown. Listas, títulos e links continuam legíveis, o que importa quando o prompt devolve uma tabela de calorias ou um conjunto de referências. O painel mantém o resultado na tela para você comparar com o que a câmera vê.

Prós e contras

Prós

  • Gratuito e sem assinatura, com licença MIT que deixa você ler ou bifurcar o código.
  • O contexto de sensores torna os prompts mais específicos do que uma foto solta, principalmente em perguntas que dependem do lugar.
  • Motores personalizados cobrem APIs hospedadas e modelos locais como o Llava via Ollama.
  • A biblioteca tem prompts de fato úteis para comida, plantas, cores e eventos.
  • Os links transformam o ato de compartilhar uma ideia em um toque.

Contras

  • O motor integrado para em 15 pedidos por hora, limite que acaba rápido em uma sessão de testes.
  • Não há app web nem API pública, então o celular é a única porta de entrada.
  • A última versão saiu em meados de 2024, e o app para iOS não recebe novidades desde junho daquele ano.
  • As informações de privacidade são escassas. As fotos saem do aparelho para o motor escolhido, e o projeto não publica uma política separada.

Perguntas frequentes

Sim. O app não custa nada nas duas lojas, e o código está disponível sob licença MIT. O motor integrado tem limite de pedidos por hora, então uso pesado pede um motor próprio.