植物识别

植物识别要解决的问题

拿到一张植物照片，想知道它叫什么名字、属于哪个科哪个属，最可靠的办法是调用分类学数据库或图像识别服务，而不是让模型凭记忆硬答。植物种类浩如烟海，仅凭外观描述很容易把相近物种混为一谈。这个技能把“看图识植物”这件事交给专门的识别接口，模型只负责理解用户意图、准备参数和整理结果。

技能如何工作

这个技能是一个路由层：大模型理解用户想做什么，选择对应的工具函数，提取参数，调用 scripts.tools 下的接口，最后把返回的原始数据整理给用户。

• 识别能力：返回植物的名称，或其所属的科、属、种、亚种。
• 两种输入方式：图片文件链接走 scripts.tools.plant_recognition，参数是必填的 dataUrl；图片的 Base64 编码走 scripts.tools.plant_recognition_for_data_base64，参数是必填的 dataBase64。
• 密钥前置检查：首次使用时如果 scripts.config.settings.api_key 为空，必须先向用户询问 API 密钥，拿到后用 scripts.config.set_api_key(key) 保存，再继续后续流程。密钥申请页面在小本洋官网。
• 参数补全：参数不完整时，向用户追问缺失的部分，不要猜测。
• 结果处理：工具返回 dict，其中 result['raw'] 是 API 的原始 JSON 数据，整理后直接展示给用户；result['success'] 标记成功与否，result['message'] 是状态消息。

适用边界与注意点

• 必须有 API 密钥。没有密钥时技能不能工作，也禁止在缺密钥的情况下自行搜索或编造识别结果——这对植物鉴定尤其重要，编造的学名可能误导后续判断。
• 识别质量取决于上游接口和图片质量。模糊、局部、逆光或非典型角度的照片可能得到不可靠的结果。
• 返回的是分类学信息，不是养护建议。科属种只是身份识别，浇水、光照、病虫害处理需要另行查询。