example below illustrates this:
图片处理MacOcrAPI（已开源）：基于 Mac 系统原生 OCR 能力封装的 API 服务。调用量大，放在本地跑没有额外成本。接入了 LLM，可以选择是否调用 LLM 进行格式化 Markdown 排版。从我自己的体感来看，如果是给人读的，格式很重要；但如果是给 LLM 读的，有坐标信息和原始文本，它就能推测出来大差不差。
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用户最多可以同时上传9张图片、3段视频和3段音频作为参考。更关键的是，它引入了一种类似编程语言中“@”的引用系统。创作者可以在提示词中明确指令，例如“让 @Image1 中的角色，按照 @Video1 的动作跳舞，匹配 @Audio1 的节奏”。这种结构化的指令，远比过去冗长的自然语言描述更高效、更无歧义。