Sleep Quality Analysis Skill | 睡眠质量分析技能

SKILL.md

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name: "sleep-quality-analysis"
description: "Identifies sleep stages including falling asleep, light sleep, deep sleep, and REM; monitors body movement, nighttime awakenings, and sleep apnea, suitable for sleep monitoring scenarios. | 睡眠质量分析技能，识别入睡、浅睡、深睡、快速眼动阶段，监测体动、夜间觉醒、睡眠呼吸暂停，适用于睡眠监测场景"
version: "1.0.5"
license: "MIT-0"
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# 😴 Sleep Quality Analysis Skill | 睡眠质量分析技能
> **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 | **睡眠质量分析技能** |
| 🎯 核心目标 | 睡眠质量分析技能，识别入睡、浅睡、深睡、快速眼动阶段，监测体动、夜间觉醒、睡眠呼吸暂停，适用于睡眠监测场景 |
| 🖼️ 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 | `SLEEP_QUALITY_ANALYSIS` |

Based on advanced contactless vital sign monitoring technology and deep learning algorithms, this feature accurately
identifies and distinguishes four key sleep stages: sleep onset, light sleep (N1/N2), deep sleep (N3), and rapid eye
movement (REM). Utilizing high-sensitivity sensors or visual analysis techniques, the system captures subtle body
movements, nighttime awakenings, and respiratory rhythm changes in real-time, with a specific focus on intelligent
screening and early warning for high-risk abnormalities such as Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome (OSAHS).
Suitable for sleep monitoring scenarios in both home and medical settings, this feature generates professional analysis
reports covering sleep structure, respiratory health, and movement characteristics without the need for any wearable
devices, providing users with a scientific and comfortable sleep health management solution.

本功能基于先进的非接触式生命体征监测技术与深度学习算法，能够精准识别并区分入睡、浅睡（N1/N2）、深睡（N3）及快速眼动（REM）四个关键睡眠阶段。系统通过高灵敏度传感器或视觉分析技术，实时捕捉人体微细体动、夜间觉醒次数及呼吸节律变化，重点针对睡眠呼吸暂停（OSAHS）等高风险异常进行智能筛查与预警。该功能适用于家庭及医疗机构的睡眠监测场景，无需穿戴任何设备即可生成包含睡眠结构、呼吸健康及体动特征的专业分析报告，为用户提供科学、舒适的睡眠健康管理方案

## 🎬 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

通过睡眠监测摄像头视频分析睡眠质量，识别睡眠阶段，获取结构化的睡眠质量分析报告

### 2. 🛠️ 能力范围

| 序号 | 具体能力 |
|---:|---|
| 1 | 睡眠阶段识别（入睡/浅睡/深睡/快速眼动） |
| 2 | 体动统计 |
| 3 | 夜间觉醒次数统计 |
| 4 | 睡眠呼吸暂停识别 |

### 3. ⚡ 触发条件

| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供睡眠监测视频 URL 或文件需要进行睡眠质量分析时，默认触发本技能 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行睡眠质量分析，提及睡眠监测、睡眠分期、体动监测、睡眠呼吸暂停等关键词，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** ：查看历史分析报告、睡眠质量分析报告清单、分析报告列表、查询历史报告、显示所有分析报告、睡眠质量分析历史记录，查询睡眠质量分析分析报告 |

### 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.sleep_quality_analysis --list
```

| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.sleep_quality_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
  ```

## 🚀 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 | ⚙️ 执行睡眠质量分析 | 调用 `-m scripts.sleep_quality_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 |
| `--list` | 显示睡眠质量分析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） | 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/sleep_quality_analysis.py`](scripts/sleep_quality_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 |
|---|---|
| 📚 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 |
| 🔎 使用提醒 | 建议视频时长不少于 30 分钟以反映完整睡眠周期 |
| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 本技能仅作睡眠质量参考，不能替代专业睡眠监测设备和医生诊断 |
| 🚫 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 |
| 📜 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
# 分析本地睡眠监测视频
python -m scripts.sleep_quality_analysis --input /path/to/sleep_monitor.mp4 分析网络睡眠监测视频，
python -m scripts.sleep_quality_analysis --url https://example.com/sleep_monitor.mp4 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史睡眠质量报告（自动触发关键词：查看历史分析报告、历史报告、分析报告清单等）
python -m scripts.sleep_quality_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.sleep_quality_analysis --input video.mp4 --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.sleep_quality_analysis --input video.mp4 --output result.json
```