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试一试：Playground

1. 打开 Playground，用邮箱验证码登录。
2. 粘贴一段文字作为 state，例如一条客服消息：

示例状态

你好，我上周在你们店买的空气炸锅（订单号 20260918-3372）用了两次就不加热了，申请售后三天都没人回复。明天就要给家里老人用，麻烦尽快处理！

3. 加一个问题。 先试一个 Noul 问题："这条消息是否表达了紧迫感或时间压力？"

{
  "is_urgent": {
    "type": "noul",
    "instructions": "这条消息是否表达了紧迫感或时间压力？"
  }
}

4. 再多加几个问题。 把 Noul、Choice、Score 混在同一次调用里，所有结果会一起返回。

调用：API

1. 在控制台的 API 密钥 页面创建密钥，并导出为环境变量 XIANGXIN_API_KEY。
2. 向下面的接口发送 POST 请求。
3. 查阅 API 参考 了解全部字段、限制与错误码。

POST https://api.xiangxinai.cn/v1/systemone
Authorization: Bearer <API_KEY>
Content-Type: application/json

cURL 示例

curl -X POST https://api.xiangxinai.cn/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $XIANGXIN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @- <<'EOF'
  {
    "state": "你好，我上周在你们店买的空气炸锅（订单号 20260918-3372）用了两次就不加热了，申请售后三天都没人回复。明天就要给家里老人用，麻烦尽快处理！",
    "model": "xiangxin-latest",
    "questions": {
      "is_urgent": {
        "type": "noul",
        "instructions": "这条消息是否表达了紧迫感或时间压力？"
      }
    }
  }
EOF

请求体

一次请求可以同时问多个问题。下面这张工单同时问了该转给哪个组（Choice）、顾客有多不满（Score）、是否紧急（Noul）：

{
  "state": "你好，我上周在你们店买的空气炸锅（订单号 20260918-3372）用了两次就不加热了，申请售后三天都没人回复。明天就要给家里老人用，麻烦尽快处理！",
  "model": "xiangxin-latest",
  "questions": {
    "department": {
      "type": "choice",
      "instructions": "这张工单应该由哪个组处理？",
      "criteria": {
        "after_sales": "产品故障、维修、换新",
        "refund": "退货、退款、价保",
        "logistics": "发货、配送、物流异常"
      }
    },
    "frustration": {
      "type": "score",
      "instructions": "顾客的不满程度有多高？",
      "criteria": [
        "平静，只是陈述事实",
        "着急但语气克制",
        "非常愤怒，言辞激烈"
      ]
    },
    "is_urgent": {
      "type": "noul",
      "instructions": "这条消息是否表达了紧迫感或时间压力？"
    }
  }
}

响应体

{
  "model": "xiangxin-1.0.0",
  "answers": {
    "department": {
      "type": "choice",
      "choice": "after_sales",
      "confidence": 0.86,
      "probabilities": {
        "after_sales": 0.91,
        "refund": 0.07,
        "logistics": 0.02
      }
    },
    "frustration": {
      "type": "score",
      "score": 0.99,
      "confidence": 0.71,
      "legend": {
        "0": "平静，只是陈述事实",
        "1": "着急但语气克制",
        "2": "非常愤怒，言辞激烈"
      },
      "probabilities": {
        "0": 0.15,
        "1": 0.71,
        "2": 0.14
      }
    },
    "is_urgent": {
      "type": "noul",
      "noul": 0.91
    }
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 195,
    "output_tokens": 240
  }
}

全部细节见 API 参考。

写代码：Python SDK

1. 安装 SDK（需要 Python ≥ 3.10）。

pip

pip install xiangxin-sdk

uv

uv add xiangxin-sdk

2. 使用 SDK。 客户端会从环境变量读取 XIANGXIN_API_KEY，默认调用 xiangxin-latest。

from xiangxin import Choice, Noul, Score, XiangxinClient

client = XiangxinClient()

ticket = (
    "你好，我上周在你们店买的空气炸锅（订单号 20260918-3372）用了两次就不加热了，"
    "申请售后三天都没人回复。明天就要给家里老人用，麻烦尽快处理！"
)

response = client.system_one(
    state=ticket,
    questions={
        "department": Choice(
            instructions="这张工单应该由哪个组处理？",
            criteria={
                "after_sales": "产品故障、维修、换新",
                "refund": "退货、退款、价保",
                "logistics": "发货、配送、物流异常",
            },
        ),
        "frustration": Score(
            instructions="顾客的不满程度有多高？",
            criteria=[
                "平静，只是陈述事实",
                "着急但语气克制",
                "非常愤怒，言辞激烈",
            ],
        ),
        "is_urgent": Noul(
            instructions="这条消息是否表达了紧迫感或时间压力？",
        ),
    },
)

print(response.answers["department"].choice)  # "after_sales"
print(response.answers["frustration"].score)  # 0.99
print(response.answers["is_urgent"].noul)     # 0.91

安装方式与详细用法见客户端 SDK。

交给智能体：Agent Skill

1. 安装象信 Skill：使用 Claude Code 插件，或运行 npx skills add xiangxinai/skills --skill xiangxin。也可以直接阅读 SKILL.md。

Claude Code

# 在终端里运行这两条命令
claude plugin marketplace add xiangxinai/skills
claude plugin install xiangxin@xiangxinai

其他智能体

# 按提示选择你的智能体；默认安装到当前项目，加 -g 安装到全局
npx skills add xiangxinai/skills --skill xiangxin

复制给智能体

请安装象信 AI 的 Skill。如果你是 Claude Code，运行 `claude plugin marketplace add xiangxinai/skills`，再运行 `claude plugin install xiangxin@xiangxinai`；如果你是其他智能体，运行 `npx skills add xiangxinai/skills --skill xiangxin` 并选择你自己。只用一种安装方式。如果访问 GitHub 失败，改为下载 https://docs.xiangxinai.cn/skills/xiangxin/SKILL.md 放到你读取项目规则的位置。之后在这个项目里涉及象信 API 的工作，都请先阅读并遵循这个 Skill。

2. 在开发时告诉你的编程智能体使用象信 Skill：

给编程智能体的提示词

用象信 Skill 帮我写一个命令行小工具：读入一批文档，用象信 API 从多个维度分别评估每一份。先用 Skill 弄清楚象信 API 的用法和系统该怎么组织，再问我要评估哪类文档、按哪些维度评估。

更多内容见 Agent Skill 页面。