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此技能教導您的編碼代理如何僅透過描述需求，即可整合 LemonData 的 300 多個 AI API。它適用於 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Windsurf 以及任何支援技能/規則檔案的工具。該 API 採用 Agent-First 設計 — 即使代理猜錯了模型名稱，錯誤回應也會明確告知如何修正。

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運作原理

  1. 您描述您的需求 — 「我想在我的 Python 專案中使用 GPT-4」
  2. 代理呼叫 API — 它可能會猜測一個模型名稱或端點
  3. 如果發生任何錯誤 — API 會回傳結構化提示（did_you_mean、suggestions、retry_after）
  4. 代理自動修正 — 讀取提示並使用正確的參數重試
  5. 您獲得可運行的程式碼 — 通常在第一次或第二次嘗試時即可完成

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安裝

自動安裝至所有偵測到的編碼代理：
npx add-skill hedging8563/lemondata-api-skill -y
支援：Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等。

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驗證安裝

詢問您的編碼代理： 
What skills are available?
如果您看到 lemondata-api-integration，則表示安裝成功。

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獲取您的 API Key

1

造訪 LemonData

前往 lemondata.cc
2

登入

建立帳號或登入
3

獲取 API Key

導覽至 Dashboard → API Keys 並建立一個新的 Key
4

複製 Key

您的 Key 以 sk-... 開頭 — 請妥善保存
您不需要預先配置 API Key。當您使用此技能時，代理會詢問您的 Key 並將其包含在生成的程式碼中。

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範例

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對話補全 (Chat Completion)

您說： 
I want to use GPT-4 in my Python project
代理生成： 
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)
如果代理猜錯了模型名稱（例如 gpt5），API 會回傳： 
{
  "error": {
    "code": "model_not_found",
    "did_you_mean": "gpt-4o",
    "suggestions": [{"id": "gpt-4o"}, {"id": "gpt-4o-mini"}],
    "hint": "Did you mean 'gpt-4o'? Use GET /v1/models to list all available models."
  }
}
代理會讀取 did_you_mean，修正模型名稱並重試 — 全程自動化。

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圖片生成

您說： 
Generate images with Flux in Node.js
代理會呼叫圖片 API、處理錯誤，並生成包含下載與儲存邏輯的完整程式碼。

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語音辨識

您說： 
Integrate speech-to-text in my app
代理會使用正確的 /v1/audio/transcriptions 端點與音訊檔案處理邏輯來生成程式碼。

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Agent-First 錯誤恢復

每個錯誤回應都包含任何編碼代理都能解析的結構化提示。詳情請參閱 完整的 Agent-First API 參考。
錯誤API 回傳內容代理的操作
模型名稱錯誤did_you_mean + suggestions自動修正並重試
餘額不足balance_usd + 較便宜的 suggestions切換至負擔得起的模型
模型不可用alternatives + retry_after切換至可用的模型
速率限制 (Rate limited)retry_after (精確秒數)等待並重試
上下文過長包含較大模型的 suggestions切換至具備更大上下文的模型

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原生端點優化

當您使用 Claude 或 Gemini 模型呼叫 /v1/chat/completions 時，API 會回傳優化標頭 (headers)： 
X-LemonData-Hint: This model supports native Anthropic format. Use POST /v1/messages for better performance.
X-LemonData-Native-Endpoint: /v1/messages
代理會自動切換到原生端點以獲得更好的效能（無需格式轉換、支援 extended thinking、prompt caching）。

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模型探索

無需搜尋文件： 
# 機器可讀的 API 概覽
curl https://lemondata.cc/llms.txt

# 按類別列出模型
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?category=chat" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?category=image" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# 按能力篩選
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?tag=coding" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

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支援的能力

類型範例
對話 (Chat)GPT-4o, Claude, Gemini, DeepSeek
圖片生成Midjourney, Flux, Stable Diffusion
影片生成Sora, Runway, Kling, Luma AI
音樂生成Suno
3D 模型Tripo3D
音訊Text-to-Speech, Speech-to-Text
向量嵌入 (Embeddings)text-embedding-3
重排序 (Rerank)bce-reranker, qwen3-rerank

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最佳實踐

API Key 安全性

使用環境變數。切勿將 Key 提交至 git 或在前端程式碼中公開。

成本管理

在您的 控制台 設定使用限制。透過檢查 error.balance_usd 以程式化方式監控成本。

直接描述

說「我想用 Python 生成圖片」，而不是「LemonData 有圖片 API 嗎？」

描述您的場景

「我正在用 GPT-4 構建聊天機器人」比「使用 GPT-4」能提供代理更多上下文。

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常見問題 (FAQ)

嘗試在您的請求中提及 “LemonData” 或 “LemonData API”：
Use LemonData to integrate GPT-4 in my project
LemonData 的 Agent-First API 會回傳結構化的錯誤提示。如果代理猜錯了模型名稱，錯誤訊息會包含正確名稱的 did_you_mean 以及替代方案的 suggestions。代理會讀取這些資訊並在下次嘗試時自動修正。
任何支援技能/規則檔案的工具：Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Windsurf 等。npx add-skill 安裝程式會自動偵測並安裝至所有支援的工具。
重新執行安裝程式：
npx add-skill hedging8563/lemondata-api-skill -y

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資源

Agent-First API

結構化錯誤提示的完整參考

API 文件

完整的 API 參考

模型

瀏覽所有 300 多個可用模型

llms.txt

供 AI 代理使用的機器可讀 API 概覽
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