Pet Cage Cleanliness Detection | 宠物寄养笼舍清洁度识别

SKILL.md

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name: "smyx-cage-cleanliness-detection-analysis"
description: "AI-powered cage cleanliness detection via fixed cameras in boarding kennels/pet shops; analyzes floor images to detect feces/urine coverage area ratio, triggers cleaning alerts when exceeding preset threshold (e.g. 5%). Scenarios: pet boarding centers, pet shops, animal hospitals, breeding facilities. | 通过寄养中心或宠物店笼舍内的固定摄像头，定时分析地面图像，识别粪便、尿液等排泄物的覆盖面积占比，当超过预设阈值（如5%）时自动触发清洁提醒。该技能可帮助管理人员及时清理笼舍，维持环境卫生，预防疾病传播，并提升宠物福利。应用场景：宠物寄养中心、宠物店、动物医院住院部、宠物繁育基地。"
version: "1.0.0"
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# Pet Cage Cleanliness Detection | 宠物寄养笼舍清洁度识别

AI-powered cage cleanliness detection via fixed cameras in boarding kennels/pet shops; analyzes floor images to detect
feces/urine coverage area ratio, triggers cleaning alerts when exceeding preset threshold (e.g. 5%). Scenarios: pet
boarding centers, pet shops, animal hospitals, breeding facilities.

通过寄养中心或宠物店笼舍内的固定摄像头，定时分析地面图像，识别粪便、尿液等排泄物的覆盖面积占比，当超过预设阈值（如5%）时自动触发清洁提醒。该技能可帮助管理人员及时清理笼舍，维持环境卫生，预防疾病传播，并提升宠物福利。应用场景：宠物寄养中心、宠物店、动物医院住院部、宠物繁育基地。

## 🎯 AI 角色

**你是一个专业的宠物环境卫生管理AI。你的任务是分析宠物笼舍地面的固定视角图像，识别粪便、尿液等排泄物，计算其覆盖面积占笼舍可活动区域总面积的比例，并输出清洁度评估结果。不要提供医疗建议，仅输出基于视觉的定量分析。
**

## 任务目标

- 本 Skill 用于：通过笼舍内固定摄像头图像/视频进行清洁度识别分析，检测排泄物覆盖面积占比，输出清洁度评分，超过阈值时自动触发清洁提醒
- 能力包含：图像/视频分析、粪便识别与面积估算、尿液污渍识别与面积估算、排泄物覆盖面积占比计算、清洁度评分（0-100）、阈值预警（默认5%）、定时/按需检测模式、异常区域标注截图
- 触发条件:
    1. **默认触发**：当用户提供笼舍地面图像或视频 URL/文件需要分析时，默认触发本技能进行清洁度识别
    2. 当用户明确需要笼舍清洁度检测时，提及笼舍清洁、笼子卫生、寄养环境、排泄物覆盖、清洁提醒、笼舍清洁度评分等关键词，并且上传了图像或视频文件
    3. 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**
       ：查看历史清洁度报告、历史笼舍清洁报告、清洁度报告清单、笼舍卫生报告、查询历史清洁报告、显示所有笼舍清洁报告，查询环境卫生监测报告
- 自动行为：
    1. 如果用户上传了附件或者图像/视频文件，则自动保存为本地文件
    2. **⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）**：如果用户触发任何历史报告查询关键词（如"查看所有笼舍清洁报告"、"
       显示清洁度报告"、"查看历史报告"等），**必须**：
        - 直接使用 `python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_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

- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
  ```
  requests>=2.28.0
  ```

## 操作步骤

### 🔒 open-id 获取流程控制（强制执行，防止遗漏）

**在执行笼舍清洁度识别前，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：**

- **禁止**自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值（如 openclaw-control-ui、default、userC113、user123 等）
- **禁止**跳过 open-id 验证直接调用 API
- **必须**在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析
- 如果用户拒绝提供 open-id，说明用途（用于保存和查询历史报告记录），并询问是否继续

---

- 标准流程:
    1. **准备图像/视频输入**
        - 提供本地图像/视频文件路径或网络 URL
        - 确保画面为笼舍地面的固定视角，光线充足，排泄物区域可视觉识别，无严重遮挡
        - 支持定时快照模式（每2小时自动拍摄分析）和用户主动触发模式
    2. **获取 open-id（强制执行）**
        - 按上述流程控制获取 open-id
        - 如无法获取，必须提示用户提供用户名或手机号
    3. **执行笼舍清洁度识别**
        - 调用 `-m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis` 处理图像/视频文件（**必须在技能根目录下运行脚本**）
        - 参数说明:
            - `--input`: 本地图像/视频文件路径
            - `--url`: 网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载）
            - `--pet-type`: 宠物类型，可选值：cat/dog/bird/other，默认 cat
            - `--open-id`: 当前用户的 open-id（必填，按上述流程获取）
            - `--list`: 显示笼舍清洁度识别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**
        - 接收结构化的笼舍清洁度评估报告
        - 包含：排泄物识别结果（粪便/尿液/其他）、排泄物覆盖面积占比（%）、笼舍可活动区域总面积（估算）、清洁度评分（0-100，0为最脏）、阈值判定（正常/需清洁/紧急清洁）、异常区域标注截图、清洁建议
        - **重要提示**：仅客观描述观察到的环境状况，不提供疾病诊断或治疗建议

## 资源索引

-
必要脚本：见 [scripts/smyx_cage_cleanliness_detection_analysis.py](scripts/smyx_cage_cleanliness_detection_analysis.py)(
用途：调用 API 进行笼舍清洁度识别分析，本地文件上传，网络 URL 由 API 服务自动下载)
- 配置文件：见 [scripts/config.py](scripts/config.py)(用途：配置 API 地址、默认参数和视频格式限制，场景码
  SMYX_CAGE_CLEANLINESS_DETECTION_ANALYSIS)
- 领域参考：见 [references/api_doc.md](references/api_doc.md)(何时读取：需要了解 API 接口详细规范和错误码时)

## 注意事项

- 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁
- 图像/视频要求：支持 mp4/avi/mov/jpg/png 格式，最大 10MB
- API 密钥可选，如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功，否则忽略鉴权
- 分析结果仅供环境卫生管理参考，不提供疾病诊断或治疗建议
- 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本
- 传入的网络地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载
- 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 reportImageUrl 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown
  表格格式输出，包含"报告名称"、"宠物类型"、"分析时间"、"点击查看"四列，其中"报告名称"列使用`笼舍清洁度识别报告-{记录id}`
  形式拼接, "点击查看"
  列使用 `[🔗 查看报告](reportImageUrl)` 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。
- 表格输出示例：
  | 报告名称 | 宠物类型 | 分析时间 | 点击查看 |
  |----------|----------|----------|----------|
  | 笼舍清洁度识别报告-20260312172200001 | 猫 | 2026-03-12 17:22:00 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |

## 使用示例

```bash
# 分析本地笼舍地面图像/视频（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis --input /path/to/cage_floor_image.jpg --pet-type cat --open-id your-open-id

# 分析网络笼舍地面视频（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis --url https://example.com/cage_video.mp4 --pet-type cat --open-id your-open-id

# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史笼舍清洁报告（自动触发关键词：查看历史清洁度报告、历史报告、笼舍卫生报告清单等）
python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis --list --open-id your-open-id

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis --input image.jpg --pet-type cat --open-id your-open-id --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis --input image.jpg --pet-type cat --open-id your-open-id --output result.json
```