昆虫识别

解决什么问题

在生态调查、农林监测或移动端应用开发中，我们经常需要将昆虫或相关节肢动物的图像自动归类到具体的分类阶元（如目、科、属、种）。传统做法要么依赖人工查阅图鉴，要么自行搭建和训练视觉模型，周期长且维护成本高。@user_628f4cb3/insect-recognition 这个 Skill 提供了一条更轻量的路径：把模型路由和参数组装交给大模型，把真正的图像分类交给外部 API，让开发者可以用少量代码完成“上传图片 → 获取分类结果”的闭环。

核心能力与工作流程

该 Skill 的核心能力是：根据图片内容识别昆虫或其他节肢动物的名称，并返回其所属的目、科、属、种等分类信息。它提供两种输入方式，分别对应不同的业务场景：

• scripts.tools.insect_recognition：接收图片文件链接（dataUrl），适合图片已托管在 CDN 或对象存储中的场景。
• scripts.tools.insect_recognition_for_data_base64：接收图片的 Base64 编码（dataBase64），适合图片来自用户本地上传或剪贴板，尚未上传到外部存储的场景。

在使用层面，大模型充当路由层，负责理解用户意图并提取参数，而不是直接进行视觉推理。具体步骤如下：

1. 密钥检查与配置：首次调用时会检查 scripts.config.settings.api_key 是否为空。若为空，会通过交互方式向用户询问 API 密钥，然后调用 scripts.config.set_api_key(api_key) 保存到本地配置。
2. 工具选择与参数提取：根据用户输入的是图片链接还是 Base64，选择对应的工具函数，并解析出必填参数 dataUrl 或 dataBase64。
3. 调用与结果返回：以关键字参数的形式调用 scripts.tools 中的函数，例如 scripts.tools.insect_recognition(dataUrl='...')。工具返回一个字典，包含 raw（API 原始 JSON）、success（布尔值）和 message（状态消息），由上层应用整理后展示给用户。

适用边界与注意点

这个 Skill 强依赖外部 API，因此有几个硬性约束需要提前了解：

• 必须配置 API 密钥：密钥需从 https://xiaobenyang.com 获取，并配置在环境变量 XBY_APIKEY 或通过 scripts.config.set_api_key() 写入。缺少密钥时，Skill 会主动询问用户，而不会自行搜索或编造数据。
• 识别范围有限：仅针对昆虫和其他节肢动物。如果你的需求包含植物、哺乳动物或真菌，需要另行选择模型。
• 参数完整性要求：dataUrl 和 dataBase64 均为必填项。如果用户提供的描述不足以推导出图片输入，应通过交互补全，而不是传入空值调用 API。
• 返回结构需自行适配：工具只负责透传 API 的原始 JSON，具体的字段解析、错误码处理和用户界面渲染需要由调用方完成。