chaofan
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尊敬的Cradle开发团队， 希望我的信息能在您忙碌的日子里带来一些启发。我对cradle非常感兴趣，但我想进行测试时，我观察到以下两个主要改进点： 跨平台支持： 目前，Cradle似乎主要支持macos系统，因为requirements的一些包在windows下无法正确安装，您也注明了所需平台。尽管macos平台覆盖了大部分用户，但若能进一步拓展至**windows**，将极大地提升其通用性和吸引更广泛的用户群体。这可能涉及代码优化以兼容新系统，或是提供详细的文档指导如何在非标准平台上设置Cradle。 大语言模型接入方式多样化： 随着AI技术的飞速发展，特别是大型语言模型的兴起，Cradle中灵活的模型接入方法显得尤为重要。用户可能偏好不同的模型接入方式，比如API调用、本地部署或云服务解决方案。我了解到目前的接入方式有openAI api ，Azure以及Claude api,但对于中国用户，这些接人方式并不友好，如果使用langchain等架构，**增加Qwen或者智谱AI等大模型的接入配置**应当相对容易，而这将足够满足中国用户的使用。 如果这两个问题已有解决方案，请不吝赐教，非常感谢！ 最后，希望我的建议能为Cradle带来更好的改变，期待此项目的发展。也感谢Cradle开发团队对AI发展做出的贡献。
### 功能描述 目前的LLM大部分已经支持图片处理的功能，这可以和Snipaste结合进一步提升生产力。希望有如下功能： 1. 支持配置LLM设置，建议使用openapi模式的http请求。这样能满足大部分模型的接入需求。 2. 支持截图后输入提升词获取回答或者发送至某个智能体进行处理，例如dify、fastgpt等等。 3. 支持自定义快捷提示词，快速完成图片的LLM处理。 相信有了以上功能，snipaste这款优秀的截图工具能够带来更多的生产力提升。 As of September 10, 2024, most of the current Large Language Models (LLMs) already support image processing functions. This can...