| Crates.io | kovi-plugin-pet-cat |
| lib.rs | kovi-plugin-pet-cat |
| version | 0.1.4 |
| created_at | 2025-06-28 17:16:53.857197+00 |
| updated_at | 2026-01-09 15:10:24.201517+00 |
| description | 基于 Kovi 框架的自动撸猫插件 |
| homepage | |
| repository | https://github.com/Hamster5295/pet-cat |
| max_upload_size | |
| id | 1729993 |
| size | 79,092 |
Pet-Cat 是基于 Kovi 框架的自动撸猫插件,当群组中有人发猫猫时,自动回复指定的图片 (最佳实践是一个撸猫的表情包)。
cargo add kovi-plugin-pet-cat
build_bot! 宏中传入插件let bot = build_bot!(kovi-plugin-pet-cat /* 和其他你正在使用的插件,用 , 分割 */ );
Copycat 可以通过 toml 文件进行配置。如果配置文件不存在,则使用默认配置。
# 带有视觉模态的 LLM
api_url = "https://someapi/v1/chat/completions"
api_key = "Some-API-Key"
model = "some-vision-model"
pet_cat_img = "cat.gif" # 一个撸猫的表情包,放置在与配置文件同级的位置
allow_groups = [] # 群组白名单
# 条件们,可以有多个条件,同时满足才会撸猫
# 以下给出一个我自己使用的样例
[[conditions]]
name = "is_cat" # 条件的名称,会显示在日志里,方便 Debug
# 条件的 Prompt,要求模型回答指定字符串
prompt = "你是一个猫咪图片鉴别大师,请辨别这张图片是否包含一只真实的猫咪,而非卡通角色。如果这张图片展示的是一只真实的猫咪,请回答'是';如果这张图片是卡通猫咪,或者不包含猫咪,请回答'否'。不要回答其他内容,不要解释原因。"
prediction = "是" # 如果模型回答了这个字符串,则判定条件成立,可以发猫猫
[[conditions]]
name = "no_text"
prompt = "你是一个文字识别专家,请判断这张图片的顶部和底部是否有文字。如果顶部和底部含有明显的文字,请回答'是';如果没有,请回答'否'。不要回答其他内容,不要解释原因。"
prediction = "否"
[[conditions]]
name = "no_modification"
prompt = "你是一个图像鉴别大师,请判断这张图片是否经过后期修图技术修改。如果发现有图像修改痕迹,请回答'是';如果这张图片没有任何修图痕迹,请回答'否'。不要回答其他内容,不要解释原因。"
prediction = "否"
配置文件应放置于编译后与可执行文件同级的 data/kovi-plugin-pet-cat/config.toml 中。