Skill: mendynew/moonshot (version 1.0.0)

--- name: description: 使用 () 大模型进行图像分析、OCR提取、文案创作和多模态对话的智能工具 version: 1.0.0 --- # 大模型工具 该 Skill 集成了 的 大模型，提供强大的多模态 AI 能力，包括图像理解、OCR 文字提取、智能文案创作等功能。 ## 功能特性 - **图像分析与理解**：深度理解图片内容、场景、物体和情感 - **OCR 文字提取**：从图片中精准提取文字、表格、文档内容 - **文案创作**：根据图片或需求生成营销文案、描述文本、社交媒体内容 - **多模态对话**：支持图像和文本的交互式智能对话 - **文档解析**：解析复杂文档、图表、截图等内容 - **智能问答**：基于图片内容的智能问答系统 ## 触发词 当用户提到以下内容时，应触发此 Skill： - "使用 分析图片" - "用 分析" - "文案创作" - "图像理解" - "提取图片文字" - "分析照片内容" - "生成营销文案" - "多模态对话" - "OCR 识别" ## API 配置 ### 获取 API Key 1. 访问 [官网](https://platform.moonshot.com/) 2. 创建账户并登录 3. 在控制台中生成 API Key 4. 将 API Key 保存到环境变量：`` ### 认证方式 所有 API 请求需要在 Authorization header 中包含 API Key： ```bash [REDACTED_SECRET] ``` ## 可用模型 - ****: 基础模型，8K 上下文 - ****: 扩展模型，32K 上下文 - ****: 大上下文模型，128K 上下文（推荐用于长文档处理） ## 核心功能 ### 1. 图像分析 分析图片内容，识别物体、场景、情感等。 **功能特点**： - 精准��别图片中的物体和场景 - 理解图片的情感和氛围 - 提供详细的内容描述 - 支持多张图片的批量分析 ### 2. OCR 文字提取 从图片中提取文字、表格、文档内容。 **功能特点**： - 高精度文字识别 - 支持中英文混合识别 - 保留文档结构和格式 - 表格数据提取和结构化 ### 3. 文案创作 根据图片或需求生成各类文案。 **功能特点**： - 产品描述文案 - 营销广告文案 - 社交媒体内容 - 品牌故事创作 ### 4. 多模态对话 支持图像和文本的交互式对话。 **功能特点**： - 多轮对话上下文理解 - 图像+文本混合输入 - 智能问答和建议 - 个性化对话风格 ## 使用示例 ### 示例 1: 分析产品图片 ```python from client = ([REDACTED_SECRET]") # 分析产品图片 result = client.analyze_image( image_path="product.jpg", prompt="详细分析这张产品图片，包括产品特点、适用场景、目标用户群体等" ) print(result) ``` ### 示例 2: OCR 提取文档 ```python # 提取文档文字 result = client.extract_text( image_path="document.png", output_format="structured" # 可选: "text", "structured", "json" ) print(result) ``` ### 示例 3: 生成营销文案 ```python # 根据产品图片生成文案 copywriting = client.generate_copywriting( image_path="product.jpg", style="inspiring", # 可选: "professional", "casual", "creative", "inspiring" platform="wechat" # 可选: "wechat", "weibo", "xiaohongshu", "douyin" ) print(copywriting) ``` ### 示例 4: 多轮对话 ```python # 开始多模态对话 conversation = client.create_conversation() # 第一轮：发送图片 response1 = conversation.chat( message="请分析这张图片", image="screenshot.jpg" ) # 第二轮：追问 response2 = conversation.chat( message="基于上面的分析，给出优化建议" ) ``` ## API 参数说明 ### 图像分析参数 - `image_path` (string): 图片文件路径 - `prompt` (string): 分析提示词 - `model` (string, 可选): 使用的模型，默认 "" - `temperature` (float, 可选): 创造性程度，0-1，默认 0.7 - `max_tokens` (int, 可选): 最大输出长度，默认 1024 ### OCR 参数 - `image_path` (string): 图片文件路径 - `output_format` (string, 可选): 输出格式，"text"/"structured"/"json" - `language` (string, 可选): 语言设置，"auto"/"zh"/"en" ### 文案创作参数 - `image_path` (string): 图片文件路径（可选） - `prompt` (string): 创作要求 - `style` (string): 文案风格 - `platform` (string): 目标平台 - `length` (string): 文案长度，"short"/"medium"/"long" ## 最佳实践 ### 提示词编写 **图像分析提示词**： ``` "请详细分析这张图片，包括： 1. 主要内容和主题 2. 视觉元素和构图 3. 色彩搭配和风格 4. 情感氛围和传达的信息 5. 适用场景和目标受众" ``` **OCR 提示词**： ``` "请提取图片中的所有文字内容，并保持原有的结构和格式。 如果是表格，请用 Markdown 表格格式输出。" ``` **文案创作提示词**： ``` "根据这张产品图片，创作一段吸引人的营销文案。 要求：简洁有力，突出产品卖点，适合在微信朋友圈发布。 目标用户：25-35岁的都市白领。" ``` ### 错误处理 - 检查 API Key 是否有效 - 验证图片文件格式和大小 - 处理网络超时和重试逻辑 - 监控 API 配额使用情况 ### 性能优化 - 图片预处理：压缩和格式转换 - 批量请求合并处理 - 结果缓存机制 - 异步任务处理 ## 定价信息 - **免费试用**: 新用户赠送免费额度 - **按量付费**: 根据实际使用量计费 - **套餐包**: 多种套餐包可选 - **企业定制**: 企业级解决方案 具体价格请参考官网：https://platform./pricing ## 支持与资源 - **官方文档**: [文档](https://platform./docs) - **API 参考**: [API Reference](https://platform./docs/api) - **Python SDK**: [GitHub 仓库](https://github.com//) - **技术支持**: support@ - **开发者社区**: 官方开发者论坛 ## 常见问题 **Q: 支持哪些图片格式？** A: 支持 PNG、JPG、JPEG、WEBP 等常见格式。建议使用 PNG 或 JPG 格式以获得最佳效果。 **Q: 图片大小限制？** A: 单张图片建议不超过 10MB。对于高清图片，建议先进行压缩。 **Q: OCR 识别准确率如何？** A: 在中文识别方面表现优秀，准确率可达 95% 以上。手写文字识别需要图片清晰度较高。 **Q: 可以同时处理多张图片吗？** A: 支持多图输入，最多可同时处理 10 张图片。 **Q: 文案创作支持哪些风格？** A: 支持多种风格：专业、轻松、创意、激励等，也可以自定义风格。 **Q: 如何处理敏感内容？** A: 系统会自动过滤敏感内容，请确保输入内容符合法律法规和平台规范。 ## 注意事项 ⚠️ **安全提醒**: - 永远不要在客户端代码中暴露 API Key - 使用环境变量或配置文件管理密钥 - 定期轮换 API Key - 监控 API 使用情况 📋 **使用限制**: - 遵守 服务条款 - 尊重知识产权和版权 - 不得用于非法用途 - 不得生成虚假或误导性内容 🔒 **隐私保护**: - 图片内容不会被用于模型训练 - 传输过程采用加密 - 数据不会存储在服务器上 ## 技术架构 ``` ┌─────────────────┐ │ 用户界面 │ │ (CLI/SDK/API) │ └────────┬────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ │ │ 核心处理层 │ └────────┬────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ │ │ 多模态模型 │ └─────────────────┘ ``` ## 更新日志 ### v1.0.0 (2025-03-25) - 初始版本发布 - 支持图像分析、OCR、文案创作 - 交互式对话功能 - Python SDK 集成 ## 贡献指南 欢迎提交问题和改进建议！ 1. Fork 项目 2. 创建特性分支 3. 提交更改 4. 推送到分支 5. 创建 Pull Request ## 许可证 MIT License

path: requirements.txt
content: # 依赖包列表
openai>=1.0.0
python-dotenv>=1.0.0
pillow>=10.0.0
requests>=2.31.0
aiohttp>=3.9.0
pydantic>=2.0.0
click>=8.1.0
rich>=13.0.0
tqdm>=4.66.0


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