Pet Training Command Execution Recognition | 宠物训练指令执行识别（坐/卧/等）

SKILL.md

---
name: "smyx-pet-training-command-execution-analysis"
description: "Triggers when a user provides a training-area video of a pet for analysis; supports local uploads or network URLs to call server-side APIs for command-execution recognition, detecting whether the pet's body posture matches the issued commands (Sit / Down / Stay), comparing posture timing against command timestamps, and judging execution success. When the command is not executed, the result can trigger an external voice repeat-prompt signal (not a medical / behavior-therapy advice). Application scenarios: smart dog-training devices, remote pet training, behavior correction. | 当用户提供训练区域视频时，触发本技能进行姿态-指令匹配分析；支持通过上传本地视频或网络视频URL，调用服务端API检测宠物身体姿态是否符合“坐/卧/等”指令标准，对比指令发出时间，判断是否执行成功；未执行时可由外部设备触发声控重复提示信号（不提供疾病诊断或行为治疗方案）。应用场景：智能训狗设备、宠物远程训练、行为矫正。"
version: "1.0.0"
---

# Pet Training Command Execution Recognition | 宠物训练指令执行识别（坐/卧/等）

Triggers when a user provides a training-area video of a pet for analysis; supports local uploads or network URLs to
call server-side APIs for command-execution recognition, detecting whether the pet's body posture matches the issued
commands (Sit / Down / Stay), comparing posture timing against command timestamps, and judging execution success. When
the command is not executed, the result can trigger an external voice repeat-prompt signal (not a medical /
behavior-therapy advice). Application scenarios: smart dog-training devices, remote pet training, behavior correction.

当用户提供训练区域视频时，触发本技能进行姿态-指令匹配分析；支持通过上传本地视频或网络视频URL，调用服务端API检测宠物身体姿态是否符合“坐/卧/等”指令标准，对比指令发出时间，判断是否执行成功；未执行时可由外部设备触发声控重复提示信号（不提供疾病诊断或行为治疗方案）。应用场景：智能训狗设备、宠物远程训练、行为矫正。

## 🎯 AI 角色

**你是一个专业的宠物行为分析AI。你的任务是基于训练区域的连续视频，分析宠物在指令发出后的姿态变化，判断其是否按指令完成了“坐”“卧”“等”动作。不要提供疾病诊断或行为治疗方案，仅客观描述姿态与指令的匹配程度。
**

## 任务目标

- 本 Skill 用于：通过训练区域视频识别宠物对“坐 / 卧 / 等”指令的执行情况，输出姿态-指令匹配结果与响应延迟数据，辅助远程训练，提高服从性
- 能力包含：视频分析、姿态识别（坐姿/卧姿/站立/等待静止）、指令时间戳对比、响应延迟统计（秒）、姿态匹配度评分（0~
  100）、执行成功/失败判定、未执行时的外部干预建议（声控重复提示）、训练进度统计
- 触发条件:
    1. **默认触发**：当用户提供训练区域视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行训练指令执行识别
    2. 当用户明确需要进行训练评估时，提及坐下、趴下、卧下、等一下、训狗、宠物训练、指令执行、服从性、行为矫正、训练打卡等关键词，并且上传了视频文件
    3. 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**
       ：查看历史训练报告、历史指令执行报告、训练记录清单、查询训练进度、显示所有训狗报告、显示指令执行报告，查询训练成功率报告
- 自动行为：
    1. 如果用户上传了附件或者视频文件，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"查看所有训练报告"、"
       显示所有指令执行报告"、"查看历史报告"等），**必须**：
        - 直接使用 `python -m scripts.smyx_pet_training_command_execution_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）

**在执行训练指令执行识别分析前，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、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. **准备视频输入**
        - 提供本地视频文件路径或网络视频 URL
        - 视频应清晰展示训练区域与宠物全身，光线充足、无遮挡
        - 建议视频中包含 **指令发出动作/口令时间点** 与 **宠物的响应过程**（即从指令前 1~2 秒到指令后 5~10 秒）
        - 如条件允许，可同步采集音频（声控指令时间戳识别更准）
    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. **执行训练指令执行识别分析**
        - 调用 `-m scripts.smyx_pet_training_command_execution_analysis` 处理视频文件（**必须在技能根目录下运行脚本**）
        - 参数说明:
            - `--input`: 本地视频文件路径
            - `--url`: 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载）
            - `--pet-type`: 宠物类型，可选值：cat/dog/other，默认 dog
            - `--open-id`: 当前用户的 open-id（必填，按上述流程获取）
            - `--list`: 显示训练指令执行历史分析报告列表清单（可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**
        - 接收结构化的训练指令执行报告
        - 包含：指令名称（坐/卧/等）、指令发出时间、宠物完成姿态、姿态匹配度（0~
          100）、响应延迟（秒）、执行成功/失败判定、未执行时的干预建议（声控重复提示）、训练表现汇总（成功率、平均响应延迟）
        - **重要提示**：仅客观描述姿态与指令的匹配程度，不提供疾病诊断或行为治疗方案

## 指令姿态识别参考标准

| 指令      | 标准姿态             | 完成判定                    | 响应延迟参考   |
|---------|------------------|-------------------------|----------|
| 坐（Sit）  | 后腿坐地、前腿伸直、躯干竖直   | 姿态匹配度 ≥ 70 且保持 ≥ 1 秒    | ≤ 3 秒为良好 |
| 卧（Down） | 四肢着地、腹部贴近地面、头部放低 | 姿态匹配度 ≥ 70 且保持 ≥ 1 秒    | ≤ 4 秒为良好 |
| 等（Stay） | 当前姿态保持不变、无位移     | 静止时长 ≥ 指令要求时长（默认 ≥ 5 秒） | 无位移视为成功  |

| 执行结果    | 含义              | 建议干预                     |
|---------|-----------------|--------------------------|
| ✅ 成功    | 姿态匹配 & 在响应窗口内完成 | 给予奖励（语音/零食）              |
| ⚠️ 部分成功 | 姿态正确但响应延迟过长     | 鼓励 + 缩短指令-奖励间隔           |
| 🚨 未执行  | 未达到姿态匹配或超时      | **触发外部声控重复提示**，必要时降低指令难度 |

> 注：以上参考标准仅作为视觉识别参考，最终判定以 API 输出结果为准。猫等小动物的指令训练标准差异较大，需结合品种特点综合判断。

## 资源索引

-
必要脚本：见 [scripts/smyx_pet_training_command_execution_analysis.py](scripts/smyx_pet_training_command_execution_analysis.py)(
用途：调用 API 进行训练区域视频的指令执行识别分析，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、默认参数和场景代码)
- 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
- 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB，建议覆盖完整指令-响应过程
- 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
- 分析结果仅供训练效果参考，不提供疾病诊断或行为治疗方案
- 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
- 声控重复提示信号由智能训狗设备基于本技能的输出结果触发，本技能仅负责输出干预建议
- 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`训练指令执行报告-{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 |
  |----------|----------|----------|----------|
  | 训练指令执行报告-20260522024300001 | 狗 | 2026-05-22 02:43:00 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |

## 使用示例

```bash
# 分析本地训练区域视频（以下只是示例，禁止直接使用 openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.smyx_pet_training_command_execution_analysis --input /path/to/training_video.mp4 --pet-type dog --open-id your-open-id

# 分析网络训练区域视频（以下只是示例，禁止直接使用 openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.smyx_pet_training_command_execution_analysis --url https://example.com/training_video.mp4 --pet-type dog --open-id your-open-id

# 显示历史分析报告清单（自动触发关键词：查看历史训练报告、指令执行报告清单等）
python -m scripts.smyx_pet_training_command_execution_analysis --list --open-id your-open-id

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_pet_training_command_execution_analysis --input training_video.mp4 --pet-type dog --open-id your-open-id --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_pet_training_command_execution_analysis --input training_video.mp4 --pet-type dog --open-id your-open-id --output result.json
```