宠物日常健康监测分析工具
by @18072937735
Based on computer vision, analyzes pet health indicators such as feeding frequency, drinking frequency, excretion status, mental state, vomiting behavior, an...
clawhub install smyx-pet-health-monitoring-analysis📖 About This Skill
name: "pet-health-monitoring-analysis" description: "Based on computer vision, analyzes pet health indicators such as feeding frequency, drinking frequency, excretion status, mental state, vomiting behavior, and limping abnormalities through camera/feeder monitoring videos, promptly detects abnormal pet health conditions, and outputs health monitoring reports. | 宠物日常健康监测分析技能,基于计算机视觉通过摄像头/喂食器监控视频分析宠物的进食频次、饮水频次、排泄状态、精神状态、呕吐行为、跛行异常等健康指标,及时发现宠物异常健康状况,输出健康监测报告" version: "1.0.0"
Pet Daily Health Monitoring & Analysis Tool | 宠物日常健康监测分析工具
Based on advanced computer vision and deep learning algorithms, this feature conducts 24/7 health behavior monitoring of pets via cameras and smart feeders. The system precisely quantifies and analyzes feeding and drinking frequency, while intelligently identifying multi-dimensional health indicators such as excretion status, mental state, vomiting behavior, and limping abnormalities. By establishing an individual health baseline, the system promptly detects health anomalies that deviate from the norm and automatically generates visualized health monitoring reports, providing pet owners with scientific and intuitive health management data to facilitate early disease detection and intervention.
本功能基于先进的计算机视觉与深度学习算法,通过摄像头及智能喂食器对宠物进行全天候健康行为监测。系统能够精准量化分析宠物的进食频次、饮水频次,并智能识别排泄状态、精神状态、呕吐行为及跛行异常等多维度健康指标。通过建立个体健康基线,系统可及时发现偏离常态的异常健康状况,并自动生成可视化的健康监测报告,为宠物主人提供科学、直观的健康管理依据,助力疾病的早期发现与干预
⚠️ 强制记忆规则(最高优先级)
本技能明确约定:
memory/YYYY-MM-DD.md、MEMORY.md 等本地文件任务目标
python -m scripts.pet_health_monitoring_analysis --list --open-id 参数调用 API
查询云端的历史报告数据
- 严格禁止:从本地 memory 目录读取历史会话信息、严格禁止手动汇总本地记录中的报告、严格禁止从长期记忆中提取报告
- 必须统一从云端接口获取最新完整数据,然后以 Markdown 表格格式输出结果前置准备
requests>=2.28.0
操作步骤
🔒 open-id 获取流程控制(强制执行,防止遗漏)
在执行宠物健康监测分析前,必须按以下优先级顺序获取 open-id:
第 1 步:【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件(优先)
路径:skills/smyx_common/scripts/config.yaml(相对于技能根目录)
完整路径示例:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步:检查 workspace 公共目录的配置文件
路径:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置)
第 3 步:检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
↓ (未提供)
第 4 步:❗ 必须暂停执行,明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id
⚠️ 关键约束:
-m scripts.pet_health_monitoring_analysis 处理视频文件(必须在技能根目录下运行脚本)
- 参数说明:
- --input: 本地视频文件路径(使用 multipart/form-data 方式上传)
- --url: 网络视频 URL 地址(API 服务自动下载)
- --pet-type: 宠物类型,可选值:cat/dog,默认 cat
- --monitor-days: 监测天数/视频覆盖时长,单位:天,默认 1
- --open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)
- --list: 显示宠物健康监测历史分析报告列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围)
- --api-key: API 访问密钥(可选)
- --api-url: API 服务地址(可选,使用默认值)
- --detail: 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json)
- --output: 结果输出文件路径(可选)
4. 查看分析结果
- 接收结构化的宠物健康监测报告
- 包含:宠物基本信息、监测时间段、各项行为指标统计、异常状况识别、健康评分、就医建议资源索引
注意事项
宠物健康监测分析报告-{记录id}形式拼接, "点击查看"
列使用
🔗 查看报告
格式的超链接,用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。
使用示例
# 分析本地监控视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.pet_health_monitoring_analysis --input /path/to/pet_monitor.mp4 --pet-type cat --monitor-days 1 --open-id openclaw-control-ui分析网络监控视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.pet_health_monitoring_analysis --url https://example.com/pet_monitor.mp4 --pet-type cat --monitor-days 1 --open-id openclaw-control-ui分析狗狗监控视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.pet_health_monitoring_analysis --input /path/to/dog_monitor.mp4 --pet-type dog --monitor-days 3 --open-id openclaw-control-ui显示历史监测报告/显示监测报告清单列表/显示历史宠物健康报告(自动触发关键词:查看历史检测报告、历史报告、监测报告清单等)
python -m scripts.pet_health_monitoring_analysis --list --open-id openclaw-control-ui输出精简报告
python -m scripts.pet_health_monitoring_analysis --input video.mp4 --pet-type cat --open-id your-open-id --detail basic保存结果到文件
python -m scripts.pet_health_monitoring_analysis --input video.mp4 --pet-type cat --open-id your-open-id --output result.json