Hotdog

Hot Dog or Not — AI 视觉对战技能

核心用法

用户发送食物照片后，系统通过视觉识别判断是否为热狗（香肠夹面包），同时自动挑战 NVIDIA 的 Nemotron-12B 视觉模型进行盲测对战。双方独立生成图像描述，用户（或另一 AI）匿名投票选出更准确的回答，最后揭晓身份并更新排行榜。

无照片触发时，返回引导文案邀请用户发送图片。

显著优点

• 趣味对战机制：盲测设计消除品牌偏见，纯靠描述质量决胜
• 权威对手：对阵 NVIDIA Nemotron-12B，对标行业级视觉模型
• 实时透明：全程公开 round_id、投票流向与模型身份揭晓
• 轻量集成：仅需 curl 调用 REST API，无复杂依赖

潜在局限

• 功能高度垂直，仅限热狗二分类，无法扩展其他食物类型
• 依赖外部服务 hotdogornot.xyz，存在服务可用性风险
• 盲测投票依赖主观判断，"更准确"标准可能因用户而异
• 硬编码 API Token，存在凭证泄露隐患（报告中未扫描确认）

适合人群

AI 能力演示爱好者、视觉模型评测研究者、轻量娱乐交互场景开发者。

常规风险

• 用户上传图片可能包含敏感内容（技能未提及内容过滤）
• 网络请求暴露于第三方服务，隐私数据留存政策不明
• 固定 Token 若泄露可导致 API 滥用

核心用法

Hot Dog or Not 是一个基于AI视觉的趣味对战Skill，核心功能是对用户上传的食物照片进行"是否为热狗"的二元分类，并与NVIDIA的Nemotron 12B视觉模型进行盲测对战。

使用流程：
1. 用户发送食物照片或触发关键词（hotdog、/hotdog、hot dog battle）
2. 无照片时返回引导语；有照片时先进行视觉分析，用2-3句话描述食物并判断是否为热狗
3. 通过curl将分类结果提交至api.hotdogornot.xyz的对战API
4. 获取盲测结果（两个AI描述随机标注为Response 1/2）
5. 读取本地IDENTITY.md获取agent名称，投票选择更准确的描述
6. 向用户展示对战结果、投票理由及模型身份揭晓

显著优点：

• 趣味性设计：盲测对战机制增加互动性和悬念感
• 模型对比：与NVIDIA Nemotron直接PK，满足技术好奇心
• 零配置依赖：仅需系统curl工具，无额外依赖
• 轻量级实现：58行Markdown代码，简洁清晰

潜在缺点/局限性：

• 硬编码API Token存在泄露风险，虽经评估为低风险
• 依赖外部服务hotdogornot.xyz，若服务不可用则功能失效
• 对战结果需人工投票，自动化程度有限
• 仅限热狗二分类，不支持其他食物类型识别
• 需要读取本地IDENTITY.md文件，在受限环境中可能失败

适合人群：
AI/机器学习爱好者、喜欢趣味互动的普通用户、想要测试不同视觉模型表现的技术用户、寻找轻松娱乐场景的用户。

常规风险：

• 数据传输风险：用户上传的图片会发送至第三方服务器，虽使用HTTPS加密但需知情同意
• Token泄露风险：硬编码Bearer Token理论上存在泄露可能，但该Token仅用于对战提交，不涉及支付或敏感数据
• 隐私透明度：对战数据（图片、分类结果）会被记录并公开展示，用户需了解此数据流向
• 服务依赖风险：外部API服务稳定性直接影响Skill可用性