Poe Chat 技能

适用场景

• - 用户输入包含 @gemini、@gpt 等 @触发词，希望用 Poe 上的具体模型回答问题。
• 需要自动匹配最合适的具体模型名称（例如 gemini-3-flash）。
• 支持把本地文件上传给模型分析。

使用方式

1) 安装依赖（只需一次）

如系统没有 python 命令，请改用 python3 执行下列命令。

2) 设置 Poe API Key（如未设置）

也可以在调用时通过 --api-key 传入（优先生效）。

3) 查看可用模型（独立脚本）

默认会在当前目录生成精简版 models.json（仅包含 id），并作为本地缓存（缓存时间 1 小时，基于文件修改时间）。

也可指定输出文件名：
bash
python scripts/list_models.py --out models.json

如需查看完整模型信息（如 description 等），使用 --full：
bash
python scripts/list_models.py --full --out models-full.json

4) 根据模型列表选择模型 ID

从 models.json 中选择要使用的模型 ID：

• - 重点字段是 data[].id（这就是 model_id）
• 可结合 data[].description 判断用途和能力

示例（手动选择）：
json
{
data: [
{id: gemini-3-pro, description: ...},
{id: claude-opus-4.6, description: ...}
]
}

当用户输入 @gemini ... 时，选择包含 Gemini 的模型，并遵循以下优先级：

1. 1. 默认优先非 Pro（例如优先 gemini-3-flash 而不是 gemini-3-pro）
2. 优先最新版本号（例如 2.5 优于 2.0）
3. 只有用户明确要求 Pro/Ultra 时才选 Pro/Ultra（例如用户输入 @gemini-pro 或明确说“用Pro”）

5) 调用脚本（直接传入模型 ID）

说明：

• - --message 必填，内容中包含 @xxx 触发词即可（如 @gemini、@gpt）。
• --file 可选，可重复多次上传多个文件。

行为准则

1. 1. 解析触发词：从用户消息中提取第一个 @xxx 触发词。
2. 模型选择：根据 models.json 里的 data[].id 手动选择最相关的具体模型。
3. 模型列表：通过 listmodels.py 获取模型列表，内存缓存 1 小时（不持久化）。
4. API Key：若环境变量 POEAPIKEY 未设置，poeclient.py 会提示用户输入。
5. 文件上传：如提供 --file，poe_client.py 使用 fastapi-poe 上传并附加到请求。
6. 响应输出：回答正文前必须标注 具体模型名（例如 Model used: gemini-3-flash）。

输出格式

Model used: <具体模型名>

<模型回答内容>

如存在模型返回的附件，列出附件信息（名称、类型、URL）。