Safe Driving Behavior Analyzer | 安全驾驶行为分析工具

SKILL.md

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name: "drive-analysis"
description: "Analyzes videos of vehicle drivers to identify unsafe driving behaviors. It generates professional analysis reports to help enhance road safety awareness. | 安全驾驶行为分析工具，针对机动车驾驶人员的驾驶行为进行视频分析，识别不安全驾驶行为，输出专业分析报告，提升道路交通安全意识"
version: "1.0.8"
license: "MIT-0"
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# 🚗 Safe Driving Behavior Analyzer | 安全驾驶行为分析工具
> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询

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## 🧭 技能概览 | Overview

| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 🏷️ 技能名称 | **安全驾驶行为分析工具** |
| 🎯 核心目标 | 安全驾驶行为分析工具，针对机动车驾驶人员的驾驶行为进行视频分析，识别不安全驾驶行为，输出专业分析报告，提升道路交通安全意识 |
| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |
| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |
| 🧩 场景码 | `DRIVE_ANALYSIS` |

This tool is an intelligent safe driving behavior analysis system specifically designed for motor vehicle operators. By
deeply analyzing video data captured during driving, it precisely identifies unsafe behaviors such as distracted
driving, fatigued driving, and speeding. Based on the analysis results, it generates professional and detailed driving
behavior assessment reports. The system aims to help drivers promptly identify and correct poor driving habits,
comprehensively enhance road safety awareness, and provide technical support for building a safer traffic environment.

本工具是一款专为机动车驾驶人员设计的智能安全驾驶行为分析系统，通过对驾驶过程中的视频数据进行深度解析，精准识别如分心驾驶、疲劳驾驶、超速行驶等不安全行为，并基于分析结果生成专业、详尽的驾驶行为评估报告，旨在帮助驾驶人员及时发现并纠正不良驾驶习惯，全面提升道路交通安全意识，为构建更安全的交通环境提供技术支撑

## 🎬 技能演示 | Skill Demo

[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)

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## 🎯 任务目标 | Goals

### 1. 🧩 技能用途

通过视频分析对驾驶行为进行安全评估，识别不安全驾驶行为模式，提供结构化分析报告和安全驾驶改进建议

### 2. 🛠️ 能力范围

| 序号 | 具体能力 |
|---:|---|
| 1 | 视频分析 |
| 2 | 疲劳驾驶识别 |
| 3 | 分心驾驶识别 |
| 4 | 安全带使用检查 |
| 5 | 驾驶姿势评估 |
| 6 | 不良驾驶习惯识别 |
| 7 | 交通安全建议生成 |

### 3. ⚡ 触发条件

| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供需要分析的驾驶行为视频 URL 或文件需要进行安全驾驶分析时，默认触发本技能 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行安全驾驶分析、驾驶行为评估、不良驾驶习惯检查时，提及驾驶分析、安全驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶、安全带检查等关键词，并且上传了视频文件 |
| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史驾驶报告、安全驾驶分析报告清单、驾驶行为分析列表、显示所有驾驶报告，查询安全驾驶分析报告 |

### 4. 🤖 自动行为

| 自动行为 | 执行要求 |
|---|---|
| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |
| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |

#### ⚠️ 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：

```bash
python -m scripts.drive_analysis --list
```

| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.drive_analysis --list` 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 |
| ✅ 输出格式 | 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 | Requirements
- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
  ```
  requests>=2.28.0
  ```

## 🚗 安全驾驶行为分析维度 | Safe Driving Behavior Dimensions
| 维度/类型 | 说明 |
|---|---|
| 要求 | **疲劳驾驶风险** |
| 正常 | 精神饱满，眼睛睁开，头部稳定 |
| 轻度疲劳 | 频繁眨眼，打哈欠，头部轻微晃动 |
| 中度疲劳 | 眼睛半闭，点头打瞌睡，反应变慢 |
| 重度疲劳 | 闭眼睡觉，头部严重下垂，完全失去对车辆控制 |
| 要求 | **注意力集中度** |
| 专注驾驶 | 视线持续关注前方道路，注意力集中 |
| 轻度分心 | 偶尔扫视车内仪表盘、后视镜 |
| 中度分心 | 频繁看向左右两侧或车内其他位置 |
| 严重分心 | 长时间不看前方道路 |
| 要求 | **安全带使用检查** |
| 正确佩戴 | 驾驶员全程系好安全带 |
| 佩戴不规范 | 安全带位置错误或未完全系好 |
| 未佩戴 | 全程未系安全带 |
| 要求 | **手持设备使用检查** |
| 未使用 | 双手正常握方向盘，不操作手机 |
| 偶尔操作 | 短时间操作手机/导航 |
| 频繁操作 | 长时间看手机/打字/通话 |
| 正常驾驶姿势 | 坐姿端正，双手正确握持方向盘 |
| 要求 | 不良驾驶姿势 |
| 要求 | 单手握方向盘（单手搭在车窗等） |
| 要求 | 坐姿倾斜/半躺半坐 |
| 要求 | 身体前倾过度/后仰过度 |
| 要求 | 脚部位置不正确影响操控 |
| 要求 | **分心类行为** |
| 要求 | 开车刷短视频/看信息/玩游戏 |
| 要求 | 开车接打电话 |
| 要求 | 频繁调整导航/音乐 |
| 要求 | 与乘车人员过度交谈互动 |
| 要求 | **危险类行为** |
| 要求 | 超速行驶（可识别明显加速超车行为） |
| 要求 | 频繁变道不打转向灯 |
| 要求 | 跟车过近（车距过近） |
| 要求 | 抢黄灯/闯红灯行为识别 |

## 🚀 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：

| 场景 | 系统行为 |
|---|---|
| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |
| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |
| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |
| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |

#### 🔒 关键约束

| 禁止/要求 | 说明 |
|---|---|
| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |
| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |
| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |
| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |

---

### 🧪 标准流程 | Standard Flow

| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |
|---:|---|---|
| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |
| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |
| 3 | ⚙️ 执行安全驾驶行为分析 | 调用 `-m scripts.drive_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |
| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |

### ⚙️ 脚本参数说明

| 参数 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|
| `--input` | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |
| `--url` | 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |
| `--analysis-type` | 分析类型，可选值：comprehensive/fatigue/distraction/seatbelt/risk，默认 | 按需填写 |
| `--list` | 显示安全驾驶分析历史报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |
| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |
| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |
| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |

## 🗂️ 资源索引 | Resource Index
| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |
|---|---|---|---|
| 🐍 必要脚本 | [`scripts/drive_analysis.py`](scripts/drive_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |
| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |
| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |

## ⚠️ 注意事项 | Notes
| 分类 | 注意事项 |
|---|---|
| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **重要声明**：本分析仅供交通安全教育参考，不能替代专业驾驶培训。道路千万条，安全第一条，行车不规范，亲人两行泪！ |
| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |
| 📁 格式支持 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |
| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |
| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，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 |
| 📜 报告输出 | 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  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |
| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |

## 🧰 使用示例 | Examples
```bash
# 综合安全驾驶行为分析
python -m scripts.drive_analysis --input /path/to/drive_video.mp4 --analysis-type comprehensive 疲劳驾驶专项分析
python -m scripts.drive_analysis --url https://example.com/drive_video.mp4 --analysis-type fatigue 分心驾驶专项分析
python -m scripts.drive_analysis --input /path/to/distraction_video.mp4 --analysis-type distraction 安全带专项检查
python -m scripts.drive_analysis --input /path/to/seatbelt_check.mp4 --analysis-type seatbelt 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史驾驶报告（自动触发关键词：查看历史驾驶报告、历史报告、驾驶报告清单等）
python -m scripts.drive_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.drive_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.drive_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json
```