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病人端慢病管理血糖监测记录。参考 Glucosio 的 blood glucose logging 部分,构建慢病管理基础记录能力。
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name: med-patient-glucose-monitor-record
description: 病人端慢病管理血糖监测记录。参考 Glucosio 的 blood glucose logging 部分,构建慢病管理基础记录能力。
metadata:
{
"openclaw":
{
"emoji": "🩸"
}
}
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# 血糖监测记录
概述
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本 skill 对应:病人端 / 慢病管理 / 血糖监测记录。
要求:慢病管理基础记录能力。
来源核验
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- 匹配来源:Glucosio
- 来源类型:公开开源 Android App
- 来源链接:https://f-droid.org/packages/org.glucosio.android/
- 匹配结论:匹配。Glucosio 明确面向糖尿病管理,包含 blood glucose 记录、HbA1c、目标范围、提醒、图表、CSV 导入导出等能力。
参考部分
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只参考 Glucosio 的 **blood glucose logging** 部分:
- 血糖值记录
- 血糖测量类型区分
- 血糖目标范围
- 历史记录与趋势展示
- CSV 导入导出思路
不参考部分
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- 不参考 Glucosio 的完整 Android App 架构
- 不参考 Google Drive 备份
- 不参考研究数据上报
- 不扩展到血压、胆固醇、体重等非本 skill 能力
构建方式
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OpenClaw 中应构建为一个独立的记录型 skill:
- 输入患者本次血糖记录信息
- 识别并结构化血糖值、单位、测量时间、测量类型
- 输出标准血糖记录 JSON
- 可追加输出简短自然语言确认
建议输入字段
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- `value`:血糖值
- `unit`:单位,如 `mmol/L` 或 `mg/dL`
- `measure_type`:测量类型,如空腹、餐后、随机
- `measured_at`:测量时间
- `note`:备注
建议输出字段
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- `skill`:`血糖监测记录`
- `record_type`:`blood_glucose`
- `value`
- `unit`
- `measure_type`
- `measured_at`
- `note`
医疗边界
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本 skill 只做血糖记录,不做诊断,不替代医生判断。
快速开始
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从本 skill 目录执行:
```bash
python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY
```
最小输入示例
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```json
{
"value": 6.8,
"unit": "mmol/L",
"measure_type": "空腹",
"measured_at": "2026-04-29 08:00",
"note": ""
}
```
输出约定
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输出 UTF-8 JSON,采用统一格式:
```json
{
"skill": "技能名称",
"status": "ok",
"data": { /* 结构化数据 */ },
"text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容,OpenClaw 直接渲染给用户"
}
```
- `data`:本地预处理得到的结构化数据
- `text`:内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒,Markdown 格式
支持的输入格式
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除 JSON 外,还支持以下格式(通过 `--input-type` 自动检测或手动指定):
| 格式 | 说明 |
|------|------|
| JSON | 默认,直接读取结构化输入 |
| CSV / XLSX / XLS | 表格数据,按列头自动映射字段 |
| TXT / MD | key:value 文本格式(支持中文/英文字段名) |
| PDF / DOC / DOCX | 文档,提取文本后解析 |
| PNG / JPG 等图片 | OCR 提取文本后解析 |
文本格式示例
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```
血糖值:6.8
单位:mmol/L
测量类型:空腹
```
CSV 格式示例
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```
血糖值,单位,测量类型
6.8,mmol/L,空腹
```
统一入口附加参数
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- `--input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json`:输入类型;默认 `auto`。
- `--sheet STRING`:读取 Excel 时指定 sheet(可选)。
- `--encoding STRING`:`txt/csv` 编码(默认:`utf-8`)。
- `--save-prepared`:保存预处理后的 JSON,便于调试。
- `--appkey STRING`:**必填**。调用内部医疗大模型的鉴权 key,由平台分配。
依赖
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### 运行环境
- Python 3.7+
### Python 第三方包(可选,按输入格式需要)
| 包名 | 用途 | 必要条件 |
|------|------|---------|
| `openpyxl` | 读取 `.xlsx` 文件 | 输入为 xlsx 时必须 |
| `pypdf` | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 时必须 |
### 外部工具(可选,按输入格式需要)
| 工具 | 用途 | 必要条件 |
|------|------|---------|
| LibreOffice (`soffice`) | 转换 `.doc` / `.xls` | 输入为 doc/xls 时必须 |
| `pdftotext`(poppler-utils) | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 且未安装 pypdf 时 |
| `tesseract`(含 chi_sim+eng) | 图片 OCR | 输入为图片时必须 |
> 仅使用 JSON 输入时,无需安装任何第三方包或外部工具。
模型配置
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本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理:
- endpoint:`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions`
- model:`u1-insuremed`
- 协议:OpenAI Chat Completions(兼容标准 /v1/chat/completions)
- 鉴权:通过 `--appkey` 参数传入 Bearer token,由用户在 OpenClaw 中调用时提供
> 本 skill 强制走 API 推理,无本地透传模式。
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