name: poe-chat description: 使用 @gemini/@gpt/@claude 等觸發詞呼叫 Poe 模型（含 Gemini/GPT/claude/kimi/Deepseek等主流模型），自動選擇 model_id 並說明使用了哪一個，支援檔案上傳。

Poe Chat Skill

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適用場景

• 使用者輸入包含 @gemini、@gpt 等 @觸發詞，希望用 Poe 上的具體模型回答問題。
• 需要自動匹配最合適的具體模型名稱（例如 gemini-3-flash）。
• 支援把本地檔案上傳給模型分析。

使用方式

1) 安裝依賴（只需一次）

pip install -r scripts/requirements.txt

如系統沒有 python 命令，請改用 python3 執行下列命令。

2) 設定 Poe API Key（如未設定）

export POE_API_KEY="your_api_key"

也可以在呼叫時通過 --api-key 傳入（優先生效）。

3) 檢視可用模型（獨立指令碼）

python scripts/list_models.py

預設會在當前目錄生成精簡版 models.json（僅包含 id），並作為本地快取（快取時間 1 小時，基於檔案修改時間）。

也可指定輸出檔名：

python scripts/list_models.py --out models.json

如需檢視完整模型資訊（如 description 等），使用 --full：

python scripts/list_models.py --full --out models-full.json

4) 根據模型列表選擇模型 ID

從 models.json 中選擇要使用的模型 ID： - 重點欄位是 data[].id（這就是 model_id） - 可結合 data[].description 判斷用途和能力

示例（手動選擇）：

{
  "data": [
    {"id": "gemini-3-pro", "description": "..."},
    {"id": "claude-opus-4.6", "description": "..."}
  ]
}

當用戶輸入 @gemini ... 時，選擇包含 Gemini 的模型，並遵循以下優先順序： 1. 預設優先非 Pro（例如優先 gemini-3-flash 而不是 gemini-3-pro） 2. 優先最新版本號（例如 2.5 優於 2.0） 3. 只有使用者明確要求 Pro/Ultra 時才選 Pro/Ultra（例如使用者輸入 @gemini-pro 或明確說“用Pro”）

5) 呼叫指令碼（直接傳入模型 ID）

python scripts/poe_client.py \
  --message "請解釋量子計算" \
  --model-id "gemini-3-flash" \
  --api-key "your_api_key" \
  --file "/path/to/document.pdf"

說明： - --message 必填，內容中包含 @xxx 觸發詞即可（如 @gemini、@gpt）。 - --file 可選，可重複多次上傳多個檔案。

行為準則

1. 解析觸發詞：從使用者訊息中提取第一個 @xxx 觸發詞。
2. 模型選擇：根據 models.json 裡的 data[].id 手動選擇最相關的具體模型。
3. 模型列表：通過 list_models.py 獲取模型列表，記憶體快取 1 小時（不持久化）。
4. API Key：若環境變數 POE_API_KEY 未設定，poe_client.py 會提示使用者輸入。
5. 檔案上傳：如提供 --file，poe_client.py 使用 fastapi-poe 上傳並附加到請求。
6. 響應輸出：回答正文前必須標註 具體模型名（例如 Model used: gemini-3-flash）。

輸出格式

Model used: <具體模型名>

<模型回答內容>

如存在模型返回的附件，列出附件資訊（名稱、型別、URL）。

這個 Skill 質量還不錯，能穩定呼叫 Poe 平臺的各種 AI 模型，文件寫得很清楚，上手容易。檔案上傳和模型快取功能很實用。不足的是遇到問題時程式碼提示不夠友好，缺少更詳細的錯誤資訊引導，另外模型選擇目前還需要手動查表操作，略顯繁瑣。總體來說是一個功能可用但還有完善空間的工具。