使用 @gemini/@gpt/@claude 等触发词调用 Poe 模型(含 Gemini/GPT/claude/kimi/Deepseek等主流模型),自动选择 model_id 并说明使用了哪一个,支持文件上传。
Poe Chat Skill是一项面向实际任务的技能,主要用于用户输入包含 @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);
2) 设置 Poe API Key(如未设。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
@gemini、@gpt 等 @触发词,希望用 Poe 上的具体模型回答问题。pip install -r scripts/requirements.txt
如系统没有 python 命令,请改用 python3 执行下列命令。
export POE_API_KEY="your_api_key"
也可以在调用时通过 --api-key 传入(优先生效)。
python scripts/list_models.py
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:
python scripts/list_models.py --out models.json
如需查看完整模型信息(如 description 等),使用 --full:
python scripts/list_models.py --full --out models-full.json
从 models.json 中选择要使用的模型 ID:
data[].id(这就是 model_id)data[].description 判断用途和能力示例(手动选择):
{
"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:
gemini-3-flash 而不是 gemini-3-pro)@gemini-pro 或明确说“用Pro”)python scripts/poe_client.py --message "请解释量子计算" --model-id "gemini-3-flash" --api-key "your_api_key" --file "/path/to/document.pdf"
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。@xxx 触发词。models.json 里的 data[].id 手动选择最相关的具体模型。list_models.py 获取模型列表,内存缓存 1 小时(不持久化)。POE_API_KEY 未设置,poe_client.py 会提示用户输入。--file,poe_client.py 使用 fastapi-poe 上传并附加到请求。Model used: gemini-3-flash)。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)。
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