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未分类 Key

unisound-rehab-progress-tracking

病人端术后康复进度追踪。参考 rehabilitation-analyzer 的 progress analysis 部分,构建康复效果可视化能力。
患者术后康复进度追踪,参考rehabilitation-analyzer的进度分析模块,实现康复效果可视化。
unisound-llm unisound-llm 来源
未分类 clawhub v1.0.0 1 版本 100000 Key: 需要
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#latest

概述

康复进度追踪

概述


本 skill 对应:病人端 / 术后康复 / 康复进度追踪。

要求:康复效果可视化。

来源核验


  • 匹配来源:rehabilitation-analyzer
  • 来源类型:公开 Agent Skill
  • 来源链接:https://agent-skills.md/skills/huifer/WellAlly-health/rehabilitation-analyzer
  • 匹配结论:匹配。该 skill 明确包含康复进展分析、功能改善曲线、疼痛模式识别、目标达成率、阶段分析和训练依从性评估。

参考部分


只参考 rehabilitation-analyzer 的 progress analysis 部分:

  • 康复进展分析
  • 功能改善趋势
  • 疼痛趋势
  • 训练依从性
  • 目标达成情况
  • 阶段进展

不参考部分


  • 不参考完整报告长模板
  • 不参考个性化康复建议生成
  • 不扩展到康复处方调整
  • 不处理急性疼痛或并发症判断

构建方式


OpenClaw 中应构建为一个独立的分析型 skill:

  • 输入康复任务完成记录、疼痛评分、功能自测结果
  • 计算完成率和趋势
  • 输出阶段进度、可视化指标和待关注事项
  • 为患者端展示提供结构化摘要

建议输入字段


  • plan_id
  • task_records
  • pain_scores
  • functional_assessments
  • phase
  • date_range

建议输出字段


  • skill康复进度追踪
  • completion_rate
  • pain_trend
  • function_trend
  • phase_progress
  • attention_items

医疗边界


本 skill 只做康复记录汇总与趋势展示,不判断治疗效果,不替代康复师评估。

快速开始


从本 skill 目录执行:

python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY

最小输入示例


{
  "plan_id": "rehab-plan-001",
  "phase": "第1阶段",
  "task_records": [
    {"name": "踝泵运动", "status": "completed"},
    {"name": "伤口观察", "status": "pending"}
  ],
  "pain_scores": [{"score": 3}, {"score": 2}],
  "functional_assessments": [{"score": 60}, {"score": 65}],
  "phase_progress": "进行中"
}

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


计划ID:rehab-001
阶段:术后第2周

CSV 格式示例


计划ID,阶段
rehab-001,术后第2周

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 14:42 安全 安全

安全检测

腾讯云安全 (Keen)

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腾讯云安全 (Sanbu)

安全,无风险
查看报告

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