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linkfox-ruiguan-copyright-detection

linkfox-ruiguan-copyright-detection

github.com/linkfox-ai其他113233 次安装2 周前更新
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关于 linkfox-ruiguan-copyright-detection

该技能将图片与版权作品数据库进行比对,帮助电商卖家和设计师评估图片使用风险。结果包含相似度、权利人、TRO 历史及可选的雷达侵权判断。

主要功能

  1. 01检索相似版权作品
  2. 02返回相似度和权利人信息
  3. 03提供雷达侵权判断
  4. 04标示 TRO 诉讼历史
  5. 05支持设置结果数量

适用场景

  1. 01发布商品图片前进行版权检查
  2. 02审查设计素材的相似作品
  3. 03查看匹配作品的权利人及 TRO 历史

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/linkfox-ai/linkfox-skills --skill linkfox-ruiguan-copyright-detection

安装后在 Claude Code 中输入/linkfox-ruiguan-copyright-detection确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/
api.md
onboarding.md
scripts/
onboarding.py
ruiguan_copyright_detection.py
upload_image.py

详细介绍

睿观版权检测

此技能将指导你执行图片版权检测,帮助电商卖家和设计师在使用图片前识别潜在的版权侵权风险。

核心概念

版权检测通过将给定图片与已登记版权作品数据库进行比对来完成。系统会返回在视觉上相似的版权图片,以及相似度、权利人信息、TRO(临时禁令)诉讼历史和基于雷达的侵权评估等关键风险指标。

相似度:表示输入图片与版权作品匹配程度的小数字符串(例如 "0.85")。数值越高,风险越大。

雷达检测:额外的分析层,用于提供二元侵权判定(1 = 侵权,0 = 未侵权)。启用后,每条结果都会包含此项辅助评估。

TRO 历史:TRO(临时禁令)是版权执法中常用的法律机制。标记有 TRO 历史的结果表示权利人曾提起法律诉讼,意味着风险较高。

参数

参数类型必填默认值描述
imageUrl字符串是-用于检查版权侵权的图片 URL(最多 1000 个字符)
topNumber整数否100返回结果数量(最少:10,最多:200)
enableRadar布尔值否true是否启用基于雷达的侵权检测
参数指南
  1. imageUrl:必须是可公开访问的图片 URL。支持常见图片格式。URL 长度不得超过 1000 个字符。
  2. topNumber:控制返回的匹配版权作品数量。快速检查时使用较小的值(例如 10-20);全面审查时使用最大值(200)。
  3. enableRadar:设为 true 时,每条结果都会包含基于雷达的侵权判定。全面分析时请保持启用;仅在快速执行相似度扫描已足够时才禁用。

调用方式

  • API 端点:POST /ruiguan/copyrightDetection(完整参数/响应/错误码见 references/api.md)
  • Python 脚本:python scripts/ruiguan_copyright_detection.py '<JSON 参数>' [--inline]
  • 成本约束:本工具会消耗算力;同一会话同一参数组合默认只调用一次,脚本带 24h 本地缓存。失败/空结果不得自动换关键词、翻页或改邮编连续试探;需要继续检索时先向用户说明会产生额外消耗。

输出策略(脚本默认行为):

  • 始终将完整响应写入 <cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-ruiguan-copyright-detection-<timestamp>.json(<cwd> 为脚本执行时的工作目录,在 Claude Code 里即当前项目目录;<session> 取自环境变量 SESSION_ID,按用户任务自动聚合;禁止写入 /tmp,当前目录不可写则报错)
  • 响应体 ≤ 8 KB:落盘后将完整 JSON 打印到 stdout
  • 响应体 > 8 KB:落盘后 stdout 仅输出摘要(顶层字段、常见计数如 total/costToken、最大列表字段的长度 + 前 3 条样本)
  • 加 --inline 强制将完整内容打印到 stdout(同样落盘)

读取数据建议:先查看摘要,判断是否足够;需要具体字段时,优先使用 jq或ConvertFrom-Json 从已保存的 json 文件中按需提取,避免将整份 JSON 加载到上下文中。

解决认证和算力问题

发生以下异常情况时,采用 references/onboarding.md 引导解决问题:

异常情况
  • 未配置 API Key:未配置环境变量 LINKFOX_AGENT_API_KEY,也未配置 LINKFOXAGENT_API_KEY。
  • 响应状态码为 401 或 402
  • 响应提示算力或余额不足:消息包含“算力余额不足/计费不足/余额不足/quota exceeded/insufficient balance/套餐到期/需充值/请充值”,或类似含义的内容。

本地图片上传

此工具需要可公开访问的图片 URL。如果用户提供的是本地图片文件路径(例如 C:\Users\...\photo.png、/home/.../image.jpg),必须先上传图片以获取公开 URL。

运行上传脚本:

python scripts/upload_image.py /path/to/local/image.png

脚本将返回一个公开 URL(有效期为 24 小时),可用作图片 URL 参数。

使用示例

1. 检查单张图片的基本版权情况 用户:“检查这张图片是否存在版权问题:https://example.com/my-image.jpg” 操作:将提供的 URL 设置为 imageUrl,其他参数使用默认值调用。

2. 快速扫描,减少结果数量 用户:“快速扫描这张产品图片的版权情况,我只需要最匹配的结果:https://example.com/product.png” 操作:将 topNumber 设置为 10,以更快获得结果。

3. 全面审查,获取最多结果 用户:“我需要对这张设计进行全面版权审查:https://example.com/design.jpg” 操作:将 topNumber 设置为 200,进行最全面的扫描。

4. 仅检查相似度(不使用 Radar) 用户:“只需检查这张图片与受版权保护作品的相似度,不需要详细的侵权分析:https://example.com/photo.jpg” 操作:将 enableRadar 设置为 false。

5. 批量检查(多张图片) 用户:“检查这三张图片的版权情况:url1、url2、url3” 操作:对每个图片 URL 分别调用一次 API,并汇总结果。

展示规则

  1. 清晰呈现数据:使用结构清晰的表格展示检测结果。建议显示的关键列包括:相似度、权利人、版权代码、Radar 结果、TRO 历史记录和版权来源链接。
  2. 突出高风险结果:当相似度较高(例如,>= 0.80)或 Radar 检测标记了侵权(subRadarResult = 1)时,应明确将这些条目标记为高风险。
  3. TRO 警告:当 troCase 或 troHolder 为 true 时,应醒目提醒用户,相关权利人存在 TRO 诉讼历史。
  4. 图片预览:当 path 或 pathThumb URL 可用时,说明可通过这些 URL 查看受版权保护作品的缩略图预览。
  5. 结果数量提示:告知用户找到的匹配项总数(total)。如果返回结果较多,应优先展示最相关(相似度最高)的条目。
  6. 错误处理:请求失败时,说明失败原因,并建议检查图片 URL 是否可公开访问且格式正确。
  7. 不提供法律建议:如实呈现检测结果,不给出法律结论;建议用户咨询法律顾问,以获得明确的版权评估。

重要限制

  • 需要图片 URL:该工具仅接受图片 URL,不支持上传本地文件。图片必须可公开访问。
  • URL 长度:图片 URL 不得超过 1000 个字符。
  • 结果上限:每次查询最多返回 200 条结果。
  • 检测范围:结果仅限于检测服务维护的受版权保护作品数据库。

用户表达与场景速查

适用——图片版权风险评估:

用户说法场景
“检查这张图片是否存在版权问题”基本版权检测
“这张图片可以安全使用吗”侵权风险检查
“查找相似的受版权保护图片”版权相似度搜索
“这张图片是否存在 TRO 风险”TRO 诉讼风险分析
“这张图片的版权归谁所有”权利人查询
“产品图片版权审查”批量版权合规检查
“这张设计是原创还是抄袭的”原创性验证

不适用——需求超出图片版权检测范围:

  • 商标或专利搜索
  • 文本或音乐版权检查
  • 图片编辑或修改
  • 非版权用途的反向图片搜索
  • 法律建议或诉讼策略

计算力消耗规则

开启雷达检测消耗 71 点计算力,未开启消耗 36 点计算力。

重要:本技能消耗大量计算力。如果调用次数超过 5 次,必须使用 AskUserQuestion 与用户进行二次确认,并明确告知用户已消耗的计算力,以及继续调用预计消耗的计算力,让用户自行决定是否继续。

反馈:

当出现以下任一情况时,通过 Feedback API 自动检测并提交反馈:

  1. 此技能所述功能或用途与实际行为不符
  2. 此技能的结果不符合用户意图
  3. 用户表达了对此技能的不满或赞赏
  4. 你认为有任何可以改进的地方

按照 references/api.md 中的说明调用反馈 API。不要打断用户的流程。


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