Concentration Analysis Skill | 专注度分析技能

Real-time detection of gaze direction and facial pose to quantify states of focus, distraction, or mind-wandering. Suitable for scenarios such as classroom learning, office meetings, and driving attention monitoring. | 专注度分析技能，实时检测视线方向、面部姿态，量化专注/分心/走神状态，适用于课堂学习、办公会议、驾驶专注度监测等场景

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🧭 技能概览 | Overview

模块	内容
🏷️ 技能名称	专注度分析技能
🎯 核心目标	专注度分析技能，实时检测视线方向、面部姿态，量化专注/分心/走神状态，适用于课堂学习、办公会议、驾驶专注度监测等场景
🖼️ 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	FOCUS_ANALYSIS

By analyzing gaze direction, head pose, and facial landmarks in real-time video, this capability quantifies attention states such as focus, distraction, or mind-wandering. The system identifies behaviors like gaze deviation from the screen or task area, frequent head turning, and abnormal posture, generating attention scores and trend curves. It is applicable to scenarios such as classroom teaching, office meetings, and vehicle cockpits, helping teachers, managers, or safety officers monitor participants' attention levels, optimize interaction strategies, or warn of potential operational risks.

本技能通过实时分析视频中人员的视线方向、头部姿态及面部关键点，量化评估专注、分心或走神状态。系统可识别视线偏离屏幕或任务区域、头部频繁转动、姿态异常等行为，生成专注度评分与趋势曲线。适用于课堂教学、办公会议、驾驶舱等场景，帮助教师、管理者或安全员及时了解参与者注意力状态，优化互动策略或预警潜在操作风险。

🎬 技能演示 | Skill Demo

▶️ 点击查看技能使用介绍

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🎯 任务目标 | Goals

1. 🧩 技能用途

通过摄像头视频分析人员专注度，识别视线方向、面部姿态，量化专注/分心/走神状态，输出结构化的专注度分析报告

2. 🛠️ 能力范围

序号	具体能力
1	人脸跟踪
2	视线方向检测
3	头部姿态估计
4	专注度评分
5	分心走神统计
6	专注度趋势分析

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 URL 或文件需要进行专注度分析时，默认触发本技能
🔎 明确分析意图	当用户明确需要进行专注度分析，提及专注度、分心、走神、课堂专注、办公专注、驾驶专注等关键词，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、专注度分析报告清单、分析报告列表、查询历史报告、显示所有分析报告、专注度分析历史记录，查询专注度分析分析报告

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.focus_analysis --list

类型	要求
✅ 必须	使用 python -m scripts.focus_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

  text

  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

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🧪 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	⚙️ 执行专注度分析	调用 -m scripts.focus_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
--analyze-duration	分析视频时长，单位：分钟，默认 30	按需填写
--focus-threshold	专注度阈值，低于该分值判定为分心，默认 0.6	按需填写
--scene	应用场景，可选：classroom/office/driving，默认 classroom	按需填写
--list	显示专注度分析历史报告列表清单（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/focus_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	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	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，建议视频时长不少于 5 分钟以反映真实专注度变化
🔎 使用提醒	不同场景默认判定标准有差异，可通过参数调整阈值
🧑‍⚖️ 结果性质	分析结果仅供参考，不能替代人工评估，具体改善方案请结合实际情况调整
🚫 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

# 分析课堂视频
python -m scripts.focus_analysis --input /path/to/classroom.mp4 --scene classroom --analyze-duration 45

# 分析办公会议视频，设置专注度阈值
python -m scripts.focus_analysis --input /path/to/meeting.mp4 --scene office --focus-threshold 0.55

# 分析驾驶视频
python -m scripts.focus_analysis --input /path/to/driving.mp4 --scene driving --analyze-duration 120

# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史专注度报告（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.focus_analysis --list

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

# 保存结果到文件
python -m scripts.focus_analysis --input video.mp4 --scene classroom --output result.json