Real-time Employee Absence Monitoring Skill | 人员离岗实时监测技能

SKILL.md

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name: "staff-absence-detection-analysis"
description: "Real-time monitoring of personnel on-duty status in specific areas based on computer vision and human pose estimation, automatically detects abnormal statuses such as leaving posts and absent from work, supports custom threshold settings, and triggers early warning immediately when abnormality is detected. | 人员离岗实时监测技能，基于计算机视觉与人体姿态估计算法，实时监测特定区域内人员的在岗状态，自动判断离岗、缺岗等异常状态，支持自定义判定阈值，异常发生立即触发预警，适用于工厂车间、监控室、服务窗口等岗位监管场景"
version: "1.0.7"
license: "MIT-0"
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# 👤 Staff Absence Detection Skill | 人员离岗实时监测技能
> **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 | **人员离岗实时监测技能** |
| 🎯 核心目标 | 人员离岗实时监测技能，基于计算机视觉与人体姿态估计算法，实时监测特定区域内人员的在岗状态，自动判断离岗、缺岗等异常状态，支持自定义判定阈值，异常发生立即触发预警，适用于工厂车间、监控室、服务窗口等岗位监管场景 |
| 🖼️ 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 | `PERSONNEL_LEAVE_POST_MONITORING` |

Tailored specifically for post management supervision scenarios in industrial production, security monitoring, service
windows and other work scenarios, this skill is equipped with a high-precision computer vision algorithm combined with
human pose estimation technology, which can accurately identify the presence, location and behavior characteristics of
personnel in the monitoring area, automatically distinguish between temporary departure and long-term absence based on
time-series behavior analysis, and supports user-defined judgment thresholds such as departure duration and area range.

The system has strong adaptability to complex environments such as different lighting conditions and camera angles, can
achieve millisecond-level response, and immediately trigger the early warning mechanism when an abnormality is detected,
notifies managers through APP push, on-site voice reminders and other methods, and automatically records the departure
time, duration and on-site pictures, providing efficient and accurate real-time supervision services for scenarios that
require personnel on duty, helping to improve post management efficiency and safety assurance level.

本技能专为工厂车间、安保监控室、服务窗口等岗位管理监管场景量身打造，搭载高精度计算机视觉算法结合人体姿态估计技术，能够精准识别监测区域内人员的存在、定位及行为特征，基于时序行为分析自动区分短暂离开与长时间离岗，支持用户自定义离岗时长、区域范围等判定阈值。

系统对不同光照条件、摄像机角度等复杂环境具备强大的适应能力，可实现毫秒级响应，异常发生时立即触发预警机制，通过APP推送、现场语音提醒等方式通知管理人员，并自动记录离岗时间、时长及现场画面，为需要人员在岗的场景提供高效、精准的实时监管服务，助力提升岗位管理效率与安全保障水平。

## 🎬 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

通过监控视频/现场图片对目标监测区域进行人员在岗状态分析，识别人员离岗、缺岗等异常状态，输出结构化的离岗监测分析报告

### 2. 🛠️ 能力范围

| 序号 | 具体能力 |
|---:|---|
| 1 | 人员存在检测 |
| 2 | 在岗定位识别 |
| 3 | 离岗状态判定 |
| 4 | 异常时长统计 |

### 3. ⚡ 触发条件

| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行人员离岗监测时，默认触发本技能 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行人员离岗监测，提及人员离岗、缺岗监测、在岗检测、岗位监控等关键词，并且上传了视频或图片 |
| 📚 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**：查看历史监测报告、离岗监测报告清单、检测报告列表、查询历史报告、显示所有监测报告、离岗监测历史记录，查询离岗分析报告 |

### 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.staff_absence_detection_analysis --list
```

| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.staff_absence_detection_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 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行离岗监测分析 | 调用 `-m scripts.staff_absence_detection_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/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |
| `--url` | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |
| `--media-type` | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |
| `--confidence-threshold` | 置信度阈值，低于该分值不输出，默认 0.5 | 按需填写 |
| `--absence-threshold` | 离岗判定阈值（秒），超过该时长判定为异常离岗，默认 300 秒（5分钟） | 按需填写 |
| `--list` | 显示离岗监测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/staff_absence_detection_analysis.py`](scripts/staff_absence_detection_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 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |
| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供岗位管理参考，具体处置请结合实际管理制度 |
| 🚫 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 |
| 📁 格式支持 | 当显示历史监测报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含" |
| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |

## 🧰 使用示例 | Examples
```bash
# 监测本地监控视频
python -m scripts.staff_absence_detection_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video --absence-threshold 300 监测现场图片
python -m scripts.staff_absence_detection_analysis --input /path/to/monitor.jpg --media-type image --confidence-threshold 0.6 监测网络监控视频
python -m scripts.staff_absence_detection_analysis --url https://example.com/monitor.mp4 --media-type video --absence-threshold 180 显示历史监测报告/显示监测报告清单列表/显示历史离岗监测报告（自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等）
python -m scripts.staff_absence_detection_analysis --list

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

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