🦎 Reptile Thermoregulation Behavior (Basking / Hiding) | 爬宠体温调节行为识别（晒点/躲避）

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🧭 技能概览 | Overview

Through fixed enclosure cameras, the system analyzes behavior videos of reptiles (lizards, snakes, turtles) and detects movement frequency and dwell duration between the basking zone (heated area under the basking lamp) and the hiding zone (cave/cool side). It counts hourly transitions and per-zone dwell ratios, and outputs a thermal preference label (e.g. 'basking-preferred', 'hiding-preferred', 'frequent shuttling'). This skill helps assess whether the environmental temperature gradient is appropriate, infers pet health state (such as abnormal lethargy or stress reaction), and guides keepers to adjust heating layout. Application scenarios: vivariums, breeding tanks, reptile farms. The system monitors continuously, generates daily thermal-zone utilization reports, and pushes reminders when abnormalities occur. Skill features: reptiles are ectotherms that regulate body temperature through behavior. Long-term deviation from normal zone-utilization patterns (e.g. constantly hiding) may indicate disease, parasites, or environmental inadequacy. AI-based automatic monitoring helps keepers catch problems early, optimize setup, and improve animal welfare. This skill can be integrated into smart vivarium cameras or reptile-keeping apps.

通过爬宠箱固定摄像头，分析爬行动物（如蜥蜴、蛇、龟）的行为视频，检测宠物在晒点（加热灯下方高温区域）与躲避区（洞穴、冷区）之间的移动频次、停留时长以及活动节律。统计单位时间内（如每小时）的移动次数和各温区的停留时长比例，输出温区偏好（如'偏好晒点''偏好躲避''频繁穿梭'）。该技能有助于评估环境温度是否适宜，判断宠物健康状态（如异常嗜睡、应激反应），指导饲养者调整加热设备布局。应用场景：爬宠箱、饲养缸、爬行动物养殖场。系统连续监测，生成每日温区利用报告，异常时推送提醒。技能特点：爬行动物是变温动物，需要通过行为调节体温。长期偏离正常温区利用模式（如总躲在躲避区）可能提示疾病、寄生虫或环境不适。通过 AI 自动监测，可帮助饲养者及早发现问题，优化环境设置，提升宠物福利。该技能可集成到智能爬宠箱摄像头或爬宠管理 APP 中。

🤖 AI 角色 | AI Role

🎬 技能演示 | Skill Demo

▶️ 点击查看技能使用介绍

🎯 任务目标 | Goals

1. 🧩 技能用途

基于爬宠箱固定摄像头 / 智能爬宠箱内置摄像头 / 养殖场监控摄像头连续视频（默认 ≥ 2 小时滚动窗口，建议 24 小时完整节律），识别 8 类综合场景（thermoregulation_balanced / basking_preferred_normal / hiding_preferred_normal / frequent_shuttling_abnormal / excessive_hiding / excessive_basking / abnormal_immobility / signal_unreliable）→ 五组指标：温区停留 7 项（晒点占比 + 躲避占比 + 冷区占比 + 过渡占比 + 晒点进入次数 + 单次晒点平均时长 + 单次躲避平均时长）+ 移动穿梭 4 项（每小时移动次数 + 晒点→躲避次数 + 躲避→晒点次数 + 频繁穿梭标志）+ 活动节律 4 项（活动高峰时段 + 晒点高峰时段 + 昼夜模式 + 节律一致性评分）+ 温区偏好 2 项（thermal_preference_label + 物种基线 z-score）+ 排除上下文 7 项（UVB 开启 / 加热开启 / 蜕皮期 / 冬化期 / 新入缸期 / 喂食日 / 室温）→ 4 档提醒级别（info / important / urgent / critical）→ 4 级提醒策略递进（积极反馈 → 评估温度梯度+设备+躲避区 → 紧急检查环境+体表+食欲+排泄 → 异常不动→立即测温+触碰+兽医 + 所有联系人）→ 单日提醒上限（Level 1 不限 / Level 2 × 3 / Level 3 × 4 / Level 4 不设上限）→ 每日温区利用报告（按 enclosure_id 输出，含温区停留占比 + 每小时移动次数 + 节律一致性 + 温区偏好标签 + 建议动作 + 免责声明）

2. 🛠️ 能力范围

3. ⚡ 触发条件

4. 🤖 自动行为

⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）

> 橙色强约束： 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。

必须执行：

python -m scripts.smyx_reptile_thermoregulation_behavior_analysis --list

📦 前置准备 | Requirements

• 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本

```

requests>=2.28.0

```

🚀 操作步骤 | Workflow

🔐 用户身份处理（内部自动完成）

> 绿色安全原则： 用户身份参数由系统内部自动处理，不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识。

执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：

🔒 关键约束

🧪 标准流程 | Standard Flow

⚙️ 脚本参数说明

🗂️ 资源索引 | Resource Index

⚠️ 注意事项 | Notes

🧰 使用示例 | Examples

# 分析本地爬宠箱固定摄像头视频（以下只是示例，禁止直接使用 作为 open-id）
python -m scripts.smyx_reptile_thermoregulation_behavior_analysis --input /path/to/vivarium.mp4

# 分析网络爬宠箱固定摄像头视频（以下只是示例，禁止直接使用 作为 open-id）
python -m scripts.smyx_reptile_thermoregulation_behavior_analysis --url https://example.com/vivarium.mp4

# 显示历史温区利用报告清单（自动触发关键词：查看爬宠温区历史报告、温区利用日志清单等）
python -m scripts.smyx_reptile_thermoregulation_behavior_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_reptile_thermoregulation_behavior_analysis --input vivarium.mp4 --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_reptile_thermoregulation_behavior_analysis --input vivarium.mp4 --output result.json