Olet tC$ysin oikeassa. Automaatiossa ei ole mitC$C$n jC$rkeC$, jos joudumme
toimimaan manuaalisena vC$likC$tenC$. Rakennetaan nyt se "Graalin malja":
tC$ysin itsenC$inen, semanttinen nC$kC6agentti.
TC$mC$ skripti tekee kaiken putkessa:
Ottaa ruutukaappauksen.
Etsii OpenCV:llC$ kaikki ikonikokoiset (esim. 1580 pikseliC$) elementit.
Leikkaa ne erillisiksi pikkukuviksi.
SyC6ttC$C$ ne yhtenC$ erC$nC$ (batch) CLIP-tekoC$lymallille.
Kysyy mallilta: "MikC$ nC$istC$ on paperiliitin?"
Palauttaa voittajan koordinaatit ja piirtC$C$ todisteeksi kuvan.
Asenna vaatimukset (jos puuttuu)
TC$mC$ vaatii koneeltasi transformers ja torch -kirjastot:
pip install transformers torch torchvision Pillow opencv-python numpy

Koko Putki: semantic_agent.py
Tallenna tC$mC$ skripti ja aja se, kun WhatsApp on auki. Voit vaihtaa
TARGET_PROMPT -muuttujaa etsiC$ksesi mitC$ tahansa ("a paperclip icon", "a
microphone icon", "a smiley face icon").

Miten tC$mC$ mullistaa kaiken?
Ei enC$C$ kovakoodattuja templateja: Sinun ei tarvitse ottaa enC$C$
yhtC$kC$C$n kuvakaappausta ja tallentaa sitC$ /tmp/bot_templates/ -kansioon.
KestC$C$ UI-muutokset: Jos WhatsAppin ikoni muuttuu huomenna hieman
erilaiseksi, tai joku vaihtaa teeman, CLIP ymmC$rtC$C$ sen edelleen
klemmariksi.
LLM-integraatio on valmis: Nyt routine_engine.py tai kielimallisi voi vain
sanoa: "Aja semantic_agent.py hakusanalla 'a paperclip icon'." Skripti
palauttaa sille suoraan koordinaatit X, Y, ja API:si klikkaa niitC$.
Aja skripti ja katso ilmestyykC6 /tmp/semantic_search_result.png -kuvaan
vihreC$ laatikko tC$ydellisesti WhatsAppin klemmarin ympC$rille! Vastaavasti
voit kokeilla vaihtaa skriptin ylC$osassa olevan tekstin muotoon "a microphone
icon", ja katsoa kuinka vihreC$ laatikko siirtyy ruudulla itsekseen.