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此技能将教您的编程智能体如何通过描述需求来集成 LemonData 的 300 多个 AI API。它适用于 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Windsurf 以及任何支持技能/规则文件的工具。该 API 是 Agent-First 的 —— 即使智能体猜错了模型名称，错误响应也会准确告知其修复方法。

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工作原理

  1. 描述您的需求 —— “我想在我的 Python 项目中使用 GPT-4”
  2. 智能体调用 API —— 它可能会猜测一个模型名称或端点
  3. 如果出现错误 —— API 会返回结构化提示（did_you_mean、suggestions、retry_after）
  4. 智能体自我修正 —— 读取提示并使用正确的参数重试
  5. 获取可运行的代码 —— 通常在第一次或第二次尝试时即可成功

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安装

自动安装到 所有检测到的编程智能体：
npx add-skill hedging8563/lemondata-api-skill -y
支持：Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等。

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验证安装

询问您的编程智能体： 
What skills are available?
如果您看到 lemondata-api-integration，则表示安装成功。

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获取您的 API Key

1

访问 LemonData

前往 lemondata.cc
2

登录

创建账户或登录
3

获取 API Key

导航至 Dashboard → API Keys 并创建一个新 Key
4

复制 Key

您的 Key 以 sk-... 开头 —— 请妥善保存
您无需提前配置 API Key。当您使用该技能时，智能体将询问您的 Key 并将其包含在生成的代码中。

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示例

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聊天补全 (Chat Completion)

您说： 
I want to use GPT-4 in my Python project
智能体生成： 
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)
如果智能体猜错了模型名称（例如 gpt5），API 将返回： 
{
  "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."
  }
}
智能体读取 did_you_mean，修正模型名称并重试 —— 全过程自动完成。

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图像生成

您说： 
Generate images with Flux in Node.js
智能体调用图像 API，处理错误，并生成包含下载和保存逻辑的完整代码。

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语音识别

您说： 
Integrate speech-to-text in my app
智能体生成包含正确 /v1/audio/transcriptions 端点和音频文件处理逻辑的代码。

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Agent-First 错误恢复

每个错误响应都包含任何编程智能体都能解析的结构化提示。详情请参阅 完整的 Agent-First API 参考。
错误API 返回内容智能体执行的操作
模型名称错误did_you_mean + suggestions自动修正并重试
余额不足balance_usd + 更便宜的 suggestions切换到可负担的模型
模型不可用alternatives + retry_after切换到可用的模型
频率限制retry_after（精确秒数）等待并重试
上下文过长针对更大型模型的 suggestions切换到更大上下文的模型

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原生端点优化

当您使用 Claude 或 Gemini 模型调用 /v1/chat/completions 时，API 会返回优化 Header： 
X-LemonData-Hint: This model supports native Anthropic format. Use POST /v1/messages for better performance.
X-LemonData-Native-Endpoint: /v1/messages
智能体将自动切换到原生端点以获得更好的性能（无需格式转换、支持 Extended Thinking、Prompt Caching）。

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模型探索

无需查阅文档： 
# 机器可读的 API 概览
curl https://lemondata.cc/llms.txt

# 按类别列出模型
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"

# 按功能过滤
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?tag=coding" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

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支持的功能

类型示例
聊天GPT-4o, Claude, Gemini, DeepSeek
图像生成Midjourney, Flux, Stable Diffusion
视频生成Sora, Runway, Kling, Luma AI
音乐生成Suno
3D 模型Tripo3D
音频Text-to-Speech, Speech-to-Text
嵌入向量 (Embeddings)text-embedding-3
重排序 (Rerank)bce-reranker, qwen3-rerank

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最佳实践

API Key 安全

使用环境变量。切勿将 Key 提交到 git 或在前端代码中暴露。

成本管理

在您的 控制面板 中设置使用限制。通过检查 error.balance_usd 以编程方式监控成本。

直接表达需求

说“我想用 Python 生成图像”，而不是“LemonData 有图像 API 吗？”

描述您的场景

“我正在用 GPT-4 构建一个聊天机器人”比“使用 GPT-4”能给智能体提供更多上下文。

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常见问题

尝试在请求中提及 “LemonData” 或 “LemonData API”：
Use LemonData to integrate GPT-4 in my project
LemonData 的 Agent-First API 返回结构化错误提示。如果智能体猜错了模型名称，错误信息会包含带有正确名称的 did_you_mean 和带有替代方案的 suggestions。智能体会在下次尝试时读取并自动修正。
任何支持技能/规则文件的工具：Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Windsurf 等。npx add-skill 安装程序会自动检测并安装到所有支持的工具中。
重新运行安装程序：
npx add-skill hedging8563/lemondata-api-skill -y

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资源

Agent-First API

结构化错误提示的完整参考

API 文档

完整的 API 参考

模型

浏览所有 300 多个可用模型

llms.txt

面向 AI 智能体的机器可读 API 概览
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