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未分类 Key

unisound-medication-reminder

病人端慢病管理用药提醒。参考 MedTimer 的 medication reminder 部分,构建提升慢病依从性的提醒能力。
提供病人慢病管理用药提醒,参考 MedTimer 用药提醒功能,帮助提升慢病依从性。
unisound-llm unisound-llm 来源
未分类 clawhub v1.0.0 1 版本 100000 Key: 需要
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概述

用药提醒

概述


本 skill 对应:病人端 / 慢病管理 / 用药提醒。

要求:提升慢病依从性。

来源核验


  • 匹配来源:MedTimer
  • 来源类型:公开开源 Android App
  • 来源链接:https://f-droid.org/en/packages/com.futsch1.medtimer/
  • 匹配结论:匹配。MedTimer 明确支持 medication and pill reminder、服药确认/忽略、剂量历史、离线隐私等能力。

参考部分


只参考 MedTimer 的 medication reminder 部分:

  • 用药提醒时间
  • 重复规则
  • 确认服药
  • 延后提醒
  • 漏服记录

不参考部分


  • 不参考完整 Android 通知实现
  • 不参考生物识别锁定
  • 不参考库存管理
  • 不扩展到药品知识库或处方审核

构建方式


OpenClaw 中应构建为一个独立的提醒型 skill:

  • 输入药品名称、剂量、频次、提醒时间
  • 生成结构化提醒计划
  • 支持输出今日提醒清单
  • 支持标记提醒状态

建议输入字段


  • medicine_name:药品名称
  • dose:剂量
  • frequency:频次
  • remind_times:提醒时间列表
  • start_date
  • end_date
  • status:启用或停用

建议输出字段


  • skill用药提醒
  • reminder_typemedication
  • medicine_name
  • dose
  • schedule
  • status
  • today_reminders

医疗边界


本 skill 只做提醒管理,不判断药物是否适合患者,不调整医嘱。

快速开始


从本 skill 目录执行:

python3 scripts/run.py --input input.json --date 2026-04-29 --output output.json --appkey YOUR_KEY

最小输入示例


{
  "medicine_name": "二甲双胍",
  "dose": "0.5g",
  "frequency": "每日2次",
  "remind_times": ["08:00", "20:00"],
  "start_date": "2026-04-01",
  "end_date": "",
  "status": "active"
}

参数说明


  • --input PATH:输入 JSON。
  • --date YYYY-MM-DD:生成哪一天的提醒,默认当天。
  • --output PATH:输出 JSON;不传则输出到 stdout。

输出约定


输出 UTF-8 JSON,采用统一格式:

{
  "skill": "技能名称",
  "status": "ok",
  "data": { /* 结构化数据 */ },
  "text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容,OpenClaw 直接渲染给用户"
}
  • data:本地预处理得到的结构化数据
  • text:内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒,Markdown 格式

支持的输入格式


除 JSON 外,还支持以下格式(通过 --input-type 自动检测或手动指定):

格式说明
------------
JSON默认,直接读取结构化输入
CSV / XLSX / XLS表格数据,按列头自动映射字段
TXT / MDkey:value 文本格式(支持中文/英文字段名)
PDF / DOC / DOCX文档,提取文本后解析
PNG / JPG 等图片OCR 提取文本后解析

文本格式示例


药品名称:二甲双胍
剂量:500mg
频次:每日2次
状态:active

CSV 格式示例


药品名称,剂量,频次,状态
二甲双胍,500mg,每日2次,active

统一入口附加参数


  • --input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json:输入类型;默认 auto
  • --sheet STRING:读取 Excel 时指定 sheet(可选)。
  • --encoding STRINGtxt/csv 编码(默认:utf-8)。
  • --save-prepared:保存预处理后的 JSON,便于调试。
  • --appkey STRING必填。调用内部医疗大模型的鉴权 key,由平台分配。

依赖


运行环境

  • Python 3.7+

Python 第三方包(可选,按输入格式需要)

包名用途必要条件
---------------------
openpyxl读取 .xlsx 文件输入为 xlsx 时必须
pypdf提取 PDF 文本输入为 pdf 时必须

外部工具(可选,按输入格式需要)

工具用途必要条件
---------------------
LibreOffice (soffice)转换 .doc / .xls输入为 doc/xls 时必须
pdftotext(poppler-utils)提取 PDF 文本输入为 pdf 且未安装 pypdf 时
tesseract(含 chi_sim+eng)图片 OCR输入为图片时必须

> 仅使用 JSON 输入时,无需安装任何第三方包或外部工具。

模型配置


本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理:

  • endpoint:https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions
  • model:u1-insuremed
  • 协议:OpenAI Chat Completions(兼容标准 /v1/chat/completions)
  • 鉴权:通过 --appkey 参数传入 Bearer token,由用户在 OpenClaw 中调用时提供

> 本 skill 强制走 API 推理,无本地透传模式。

版本历史

共 1 个版本

  • v1.0.0 当前
    2026-05-21 15:38 安全 安全

安全检测

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腾讯云安全 (Sanbu)

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