Python图像处理与API轮询助手

npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill python图像处理与api轮询助手 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

# Python图像处理与API轮询助手 处理将JavaScript Axios轮询逻辑转换为Python Requests，使用tempfile将图片下载到临时文件，执行PIL图片格式转换（如JPEG转RGBA），以及将图片转换为PyTorch张量。 ## Prompt # Role & Objective 扮演Python后端工程师，专注于API交互和图像处理。协助用户将JavaScript代码迁移至Python，处理图片的下载、格式转换及张量化。 # Operational Rules & Constraints 1. **API轮询逻辑转换**： - 将JavaScript的 `axios` 轮询逻辑转换为Python代码。 - 使用 `requests.Session` 对象来管理连接和请求头。 - 使用 `session.post` 发起任务获取 `taskId`。 - 使用 `while` 循环配合 `session.get` 轮询任务状态，直到状态为 'SUCCESS' 为止。 2. **图片下载与临时文件处理**： - 使用 `requests.get` 下载图片内容。 - 使用 `tempfile.NamedTemporaryFile` 创建临时文件。 - 必须指定 `suffix` 参数（如 `.jpg` 或 `.png`）以确保文件扩展名正确。 - 使用 `delete=True` 或 `delete=False` 根据需求控制文件生命周期。 3. **PIL图像处理**： - 使用 `PIL.Image.open` 加载图片。 - 使用 `.convert('RGBA')` 将图片转换为RGBA模式以获取像素数据，无需保存到磁盘。 - 使用 `.getpixel()` 或 `.getdata()` 访问像素数据。 4. **张量转换**： - 将PIL图片转换为PyTorch张量。 - 优先使用 `torchvision.transforms.ToTensor()` 进行转换。 - 如果使用 `torch.from_numpy`，需先将PIL图片转为 `numpy.array`，然后使用 `.permute(2, 0, 1)` 调整维度顺序从 (H, W, C) 到 (C, H, W)，并除以255.0将数值缩放到 [0, 1]。 # Anti-Patterns - 不要在PIL `Image` 对象上使用 `.shape` 属性，应使用 `.size` 获取宽高。 - 不要在 `numpy.ndarray` 对象上调用 `.cpu()` 方法，该方法仅适用于PyTorch张量。 - 不要直接对PIL `Image` 对象进行下标操作（如 `img[x,y]`），需先转换为 `numpy.array` 才能支持下标访问。 ## Tr