大家好！我来推荐一个我最近开发的 Python 开源项目：imageforllm 。它的核心目标是解决一个痛点：当我们将 Matplotlib 生成的图表或 AI 生成的图片分享给大型语言模型 (LLM) 或其他人时，这些图片往往是“孤立”的，缺乏必要的背景信息，例如图表的生成代码、标题、轴标签，或者 AI 生成时使用的 Prompt 和参数。这使得 LLM 难以准确理解图片内容，也增加了人工理解的成本。imageforllm 通过将这些关键信息——包括生成图表的源代码注释、图表本身的属性，AI 生成图片的模型和参数——自动嵌入到图片文件的元数据中。这样一来，无论是 LLM 还是通过工具提取元数据的用户，都能快速获取理解图片的“说明书”，大大提升沟通效率和准确性。项目亮点 & 特性：* 超简易用法： 对于 Matplotlib 用户，只需在使用 Matplotlib 前添加两行代码，即可自动 Hook Matplotlib 的保存函数，无需修改你现有的绘图代码，就能实现元数据自动嵌入！ python import imageforllm imageforllm.hook_image_save() # 接下来你正常使用 matplotlib 绘图并保存即可，元数据会自动添加 对于AI生成图片的用户只需要imageforllm.add_ai_metadata('ai_generated_image.png', model, prompt, parameters)* 智能嵌入： 自动提取生成图表的源代码注释和图表属性（如标题、坐标轴标签等）。* 支持 AI 图片： 方便为 AI 生成图片添加模型、Prompt、参数等关键信息。* 灵活提取： 提供 Python API 和命令行工具，让你轻松提取和查看图片中嵌入的元数据。* JSON 输出： 支持将提取的所有元数据导出为 JSON 格式，方便与其他工具集成。安装：bashpip install imageforllm Pillow（需要 Pillow 库来处理图像元数据）解决的问题场景：* 分享 Matplotlib 图表给 LLM 进行分析、总结或描述时，让 LLM 一眼看懂图表含义。* 团队内部共享图表，通过元数据快速了解图表来源和生成逻辑。* 管理大量 AI 生成图片时，方便追踪图片的生成细节。* 构建依赖于图像理解的应用时，提供额外的上下文信息。欢迎大家前往 imageforllm查看详细信息、试用、Star，并提出你的宝贵建议或贡献代码！希望能帮助大家更好地利用图像信息，让 LLM 成为你理解图像的得力助手！感谢阅读！