Designed specifically for aquarium enthusiasts, this intelligent health monitoring assistant aims to solve the pain
points of "difficult diagnosis and late detection" for underwater pets. When users upload video files or network URLs
featuring goldfish, koi, betta fish, shrimp, or crabs, the system immediately triggers a deep analysis protocol.
By leveraging advanced server-side APIs, the tool performs frame-by-frame parsing of the footage to precisely capture
key physiological traits, including scale integrity, fin extension, body color luster, and swimming activity. Whether
it's Ich (white spot disease), fin rot, dull coloration, or abnormal lethargy, the system敏锐ly identifies these signs.
Combining this with water quality factors for a comprehensive assessment, it ultimately generates a detailed "Pet Safety
Guardian Health Report," empowering users to intervene early and safeguard the vitality of their beloved aquatic
companions.
本工具是一款专为水族爱好者设计的智能化健康监测助手,旨在解决水下宠物“看病难、发现晚”的痛点。当用户上传金鱼、锦鲤、斗鱼、虾、蟹等水族宠物的视频文件或网络视频URL时,系统将立即触发深度分析程序。通过调用先进的服务端API,工具能够对视频画面进行逐帧解析,精准捕捉宠物的鳞片完整性、鱼鳍舒展度、体色光泽度以及游动活跃度等关键生理特征。无论是白点病、烂鳍、体色暗淡还是异常呆滞,系统均能敏锐识别,并结合水质环境因素进行综合研判,最终生成一份详尽的“宠安卫士健康报告”,帮助用户在疾病早期及时干预,守护爱宠的生命活力。
本技能明确约定:
memory/YYYY-MM-DD.md、MEMORY.md 等本地文件:查看历史鱼宠报告、历史宠安报告、鱼宠诊断报告清单、鱼宠报告清单、查询历史报告、查看鱼宠报告列表、显示所有鱼宠报告、显示鱼宠诊断报告,查询宠安卫士健康报告
查看历史报告"等),必须:
python -m scripts.autism_analysis --list --open-id 参数调用 API查询云端的历史报告数据
```
requests>=2.28.0
```
在执行鱼类宠物健康分析前,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.aquarium_analysis 处理视频文件(必须在技能根目录下运行脚本)--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)--fish-type: 鱼类宠物类型,可选值:goldfish/koi/betta/shrimp/crab/turtle/clownfish/guppy/arowana/angel/other,默认other
--open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)--list: 显示鱼类宠物视频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)multipart/form-data 方式上传,网络 URL 由 API 服务自动下载)
报告名称"、"鱼宠类型"、"分析时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用鱼宠健康分析报告-{记录id}形式拼接, "点击查看"列使用
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。
| 报告名称 | 鱼宠类型 | 分析时间 | 点击查看 |
|----------|----------|----------|----------|
| 鱼宠健康分析报告 -20260312172200001 | 金鱼 | 2026-03-12 17:22:00 | 🔗 查看报告 |
# 分析本地金鱼视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.aquarium_analysis --input /path/to/goldfish_video.mp4 --fish-type goldfish --open-id openclaw-control-ui
# 分析网络锦鲤视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.aquarium_analysis --url https://example.com/koi_video.mp4 --fish-type koi --open-id openclaw-control-ui
# 分析本地斗鱼视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.aquarium_analysis --input /path/to/betta_video.mp4 --fish-type betta --open-id openclaw-control-ui
# 分析本地观赏虾视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.aquarium_analysis --input /path/to/shrimp_video.mp4 --fish-type shrimp --open-id openclaw-control-ui
# 分析本地螃蟹视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.aquarium_analysis --input /path/to/crab_video.mp4 --fish-type crab --open-id openclaw-control-ui
# 分析本地乌龟视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.aquarium_analysis --input /path/to/turtle_video.mp4 --fish-type turtle --open-id openclaw-control-ui
# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史宠安报告(自动触发关键词:查看历史鱼宠报告、历史报告、鱼宠报告清单等)
python -m scripts.aquarium_analysis --list --open-id openclaw-control-ui
# 输出精简报告
python -m scripts.aquarium_analysis --input video.mp4 --fish-type goldfish --open-id your-open-id --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.aquarium_analysis --input video.mp4 --fish-type koi --open-id your-open-id --output result.json
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