手机检测

解决图像中的手机识别难题

在多模态应用开发中，快速定位并标记图片中的特定目标（如手机）是内容审核、设备资产管理或智能相册的常见需求。然而，从零搭建目标检测模型需要处理数据标注、环境配置和推理优化，成本极高。@org-rn88lg3j/xby-cellphone-detection 技能提供了一种轻量级的接入方案，让大模型能够直接调用底层检测 API，将图像解析为结构化的检测结果。

技能的工作原理与核心能力

该技能的核心在于“大模型路由 + API 调用”的架构。大模型负责理解用户意图并提取参数，底层代码则专注执行。

• 密钥管理与初始化：技能强依赖 API 密钥。首次运行时，若 scripts.config.settings.api_key 为空，模型会通过 AskUserQuestion 工具主动询问，随后调用 scripts.config.set_api_key(key) 持久化保存。
• 参数路由与工具选择：根据图像输入的形式，模型会自动选择对应的工具函数：

- 图片链接：调用 scripts.tools.cellphone_detection，传入 dataUrl
- Base64 编码：调用 scripts.tools.cellphone_detection_for_data_base64，传入 dataBase64
- 本地文件路径：调用 scripts.tools.cellphone_detection_for_data_file

• 结果解析：API 返回的字典包含 raw 原始数据、success 状态及 message。模型将 raw 中的 JSON 数据整理后直接呈现给开发者。

适用边界与注意事项

• 强依赖网络与密钥：技能无法离线运行，必须配置有效的 API 密钥，否则会阻断流程且严禁伪造数据。
• 单一目标类别：当前工具仅针对“手机”这一特定类别进行检测，不适用于其他电子设备或通用目标识别。
• 输入格式限制：需根据实际数据源提供正确的图像格式（URL、Base64 或本地路径），参数缺失时模型会触发追问机制。