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SKILL.md

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name: "outdoor-monitoring-analysis"
description: "Detects targets such as people, vehicles, non-motorized vehicles, and pets within target areas; supports batch image analysis, suitable for outdoor surveillance scenarios like courtyards, orchards, and farms. | 户外看护智能监测分析技能，检测目标区域内的人、车、非机动车、宠物等目标，支持批量图片分析，适用于庭院、果园、养殖场等户外区域看护场景"
version: "1.0.1"
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# Intelligent Outdoor Care Monitoring & Analysis Tool | 户外看护智能监测分析工具

Equipped with advanced AI recognition algorithms, this feature conducts 24/7 automated monitoring of expansive outdoor
areas such as courtyards, orchards, and breeding farms. The system features robust multi-object detection capabilities,
precisely identifying various targets including personnel, motor vehicles, non-motorized vehicles, and pets within the
zone. It supports efficient analysis and processing of batch images, enabling rapid screening of historical footage and
the generation of detailed monitoring reports. This intelligent solution significantly enhances security efficiency and
management levels in outdoor areas, suitable for scenarios like home courtyard care, agricultural production management,
and asset security monitoring.

本功能搭载先进的AI智能识别算法，能够对庭院、果园、养殖场等户外广阔区域进行全天候自动化监测。系统具备强大的多目标检测能力，可精准识别区域内的人员、机动车辆、非机动车辆以及宠物等多种目标对象。支持批量图片的高效分析与处理，能够快速筛查历史影像数据，生成详细的监测报告。这一智能化解决方案极大地提升了户外区域的安防效率与管理水平，适用于家庭庭院看护、农业生产管理及资产安全监控等多种场景

## ⚠️ 强制记忆规则（最高优先级）

**本技能明确约定：**

- **绝对禁止读取任何本地记忆文件**：包括但不限于 `memory/YYYY-MM-DD.md`、`MEMORY.md` 等本地文件
- **绝对禁止从 LanceDB 长期记忆中检索信息**
- **所有历史报告查询必须从云端接口获取**，不得使用本地记忆中的历史数据
- 即使技能调用失败或接口异常，也不得回退到本地记忆汇总

## 任务目标

- 本 Skill 用于：通过户外监控图片/视频进行目标检测，识别区域内出现的人、车、非机动车、宠物等闯入目标
- 能力包含：多目标检测、目标分类、数量统计、入侵判定、风险等级评估、异常闯入预警
- 支持批量处理一组图片，同时分析多帧监控画面
- 触发条件:
    1. **默认触发**：当用户提供户外监控图片/视频需要检测闯入目标时，默认触发本技能进行户外看护分析
    2. 当用户明确需要进行户外看护、入侵检测时，提及庭院看护、果园监控、目标检测、户外安防等关键词，并且上传了图片或视频文件
    3. 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**
       ：查看历史监测报告、户外看护报告清单、监测报告列表、查询历史监测报告、显示所有监测报告、户外监测分析报告，查询户外看护智能监测分析报告
- 自动行为：
    1. 如果用户上传了附件或者图片/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"查看所有监测报告"、"显示所有看护报告"、"
       查看历史报告"等），**必须**：
        - 直接使用 `python -m scripts.outdoor_monitoring --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）

**在执行户外看护分析前，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：**

- **禁止**自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值（如 openclaw-control-ui、default、outdoor123、monitor456 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（用于保存和查询监测报告记录），并询问是否继续

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- 标准流程:
    1. **准备图片/视频输入**
        - 提供本地图片/视频文件路径或网络 URL
        - 支持批量上传一组图片同时分析
        - 确保监控画面覆盖完整目标监测区域
    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. **执行户外看护智能监测分析**
        - 调用 `-m scripts.outdoor_monitoring` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**）
        - 参数说明:
            - `--input`: 本地图片/视频文件路径
            - `--url`: 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载）
            - `--open-id`: 当前用户的 open-id（必填，按上述流程获取）
            - `--list`: 显示历史户外看护监测分析报告列表清单（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**
        - 接收结构化的户外看护智能监测分析报告
        - 包含：监控基本信息、检测到的目标类型、目标数量、位置分布、是否异常闯入、风险等级、处置建议

## 资源索引

- 必要脚本：见 [scripts/outdoor_monitoring.py](scripts/outdoor_monitoring.py)(用途：调用 API 进行户外看护智能监测分析，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、默认参数和格式限制)
- 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
- 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB，支持批量图片分析
- 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
- 分析结果仅供安防参考，不能替代专业安保措施，发现可疑闯入请及时报警
- 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本
- 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
- 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"、"输入类型"、"分析时间"、"检测目标数"、"风险等级"、"点击查看"六列，其中"报告名称"列使用`户外看护监测分析报告-{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 | 输入类型 | 分析时间 | 检测目标数 | 风险等级 | 点击查看 |
  |----------|----------|----------|------------|----------|----------|
  | 户外看护监测分析报告 -20260328221000001 | 多图 | 2026-03-28 22:10:00 | 2人+1车 |
  中风险 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |

## 使用示例

```bash
# 分析单张监控图片（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.outdoor_monitoring --input /path/to/yard.jpg --open-id openclaw-control-ui

# 分析网络监控视频（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.outdoor_monitoring --url https://example.com/garden.mp4 --open-id openclaw-control-ui

# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史监测报告（自动触发关键词：查看历史监测报告、历史报告、监测报告清单等）
python -m scripts.outdoor_monitoring --list --open-id openclaw-control-ui

# 输出精简报告
python -m scripts.outdoor_monitoring --input capture.jpg --open-id your-open-id --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.outdoor_monitoring --input capture.jpg --open-id your-open-id --output result.json
```