Succulent Special State Detection | 多肉植物特殊状态识别

AI-powered succulent special-state detection from HD images via plant cameras or smartphones. Identifies three critical conditions—black rot (stem base or leaves turning black and mushy), etiolation/melting (leaves becoming translucent and water-soaked), and stretching (elongated internodes, widened leaf spacing, loose rosette)—and outputs the anomaly type with severity grading, enabling early intervention such as beheading, water restriction, or increased light. Scenarios: home succulent care, succulent greenhouses, flower shops. | 通过多肉种植摄像头或手机拍摄的高清图像，利用AI视觉分析技术识别多肉植物的三种常见异常状态：黑腐病（茎基部或叶片变黑、腐烂）、化水（叶片透明化、水渍状）、徒长（茎节拉长、叶片间距增大、形态松散）。输出对应的异常状态类型及严重程度，帮助种植者及时采取处理措施（如砍头、控水、增加光照）。应用场景：多肉植物家庭养护、多肉大棚、花店。

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	多肉植物特殊状态识别
🎯 核心目标	通过多肉种植摄像头或手机拍摄的高清图像，利用AI视觉分析技术识别多肉植物的三种常见异常状态：黑腐病（茎基部或叶片变黑、腐烂）、化水（叶片透明化、水渍状）、徒长（茎节拉长、叶片间距增大、形态松散）。输出对应的异常状态类型及严重程度，帮助种植者及时采取处理措施（如砍头、控水、增加光照）。应用场景：多肉植物家庭养护、多肉大棚、花店。
🖼️ 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	SMYX_SUCCULENT_SPECIAL_STATE_DETECTION_ANALYSIS

AI-powered succulent special-state detection from HD images via plant cameras or smartphones. Identifies three critical conditions—black rot (stem base or leaves turning black and mushy), etiolation/melting (leaves becoming translucent and water-soaked), and stretching (elongated internodes, widened leaf spacing, loose rosette)—and outputs the anomaly type with severity grading, enabling early intervention such as beheading, water restriction, or increased light. Scenarios: home succulent care, succulent greenhouses, flower shops.

通过多肉种植摄像头或手机拍摄的高清图像，利用AI视觉分析技术识别多肉植物的三种常见异常状态：黑腐病（茎基部或叶片变黑、腐烂）、化水（叶片透明化、水渍状）、徒长（茎节拉长、叶片间距增大、形态松散）。输出对应的异常状态类型及严重程度，帮助种植者及时采取处理措施（如砍头、控水、增加光照）。应用场景：多肉植物家庭养护、多肉大棚、花店。

🤖 AI 角色 | AI Role

角色要点	说明
说明 1	假设你是一个专业的多肉植物健康AI。你的任务是分析多肉植物的高清图像，检测是否存在黑腐、化水、徒长等特殊异常状态，评估严重程度。不要提供具体的救治步骤，仅输出识别到的状态类型及置信度。

🎬 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

通过多肉植物高清图像检测黑腐病、化水、徒长三种特殊异常状态，输出状态类型、严重程度和置信度

2. 🛠️ 能力范围

序号	具体能力
1	黑腐病识别（茎基/叶片变黑腐烂）
2	化水识别（叶片透明水渍状）
3	徒长识别（茎节拉长/叶片松散）
4	严重程度分级（轻度/中度/重度）
5	置信度评分
6	异常部位定位

3. ⚡ 触发条件

触发类型	触发规则
✅ 默认触发	默认触发：当用户提供多肉植物图像或视频需要分析时，默认触发本技能进行特殊状态识别
🔎 明确分析意图	当用户明确需要多肉状态检测时，提及黑腐、化水、徒长、多肉变黑、多肉透明、多肉长歪等关键词，并且上传了图像或视频文件
📚 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 ：查看历史多肉状态报告、历史黑腐检测报告、多肉报告清单、显示所有状态报告、查询多肉健康记录

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.smyx_succulent_special_state_detection_analysis --list

类型	要求
✅ 必须	使用 python -m scripts.smyx_succulent_special_state_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

  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	📥 准备图像/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	⚙️ 执行特殊状态识别	调用 -m scripts.smyx_succulent_special_state_detection_analysis 处理输入（必须在技能根目录下运行脚本）
4	📊 查看识别结果	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	本地多肉植物图像/视频文件路径	适用于本地文件分析
--url	网络多肉植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载）	API 服务自动下载网络资源
--pet-type	对象类型，植物场景默认 other	按需填写
--list	显示多肉特殊状态识别历史报告列表清单	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

🖤 黑腐病（Black Rot）

项目	说明
识别特征	茎基部或叶片出现黑色/深褐色腐烂区域，组织变软流液
常见诱因	高温高湿 + 伤口感染真菌（镰刀菌等）；浇水后积水未排
死亡风险	⚠️ 极高 — 从感染到整株死亡可能仅需 3-7 天
早期信号	茎基部轻微发黑、底部叶片异常脱落、轻压有软感
进展速度	极快，尤其在夏季闷热环境

黑腐严重程度分级

级别	视觉表现	危险程度
🟡 轻度	局部叶片发黑，茎部尚未变软	及时处理可救回
🟠 中度	茎基部发黑变软，多片叶片受影响	需紧急砍头抢救
🔴 重度	大面积腐烂，整株发黑流液	通常不可逆，建议取健康叶片叶插

💧 化水（Etiolation / Melting）

项目	说明
识别特征	叶片变为半透明/水渍状，质地变软呈果冻感，轻触即破
常见诱因	浇水过多 + 通风不良；低温高湿环境下更易发生
死亡风险	⚠️ 高 — 化水叶片不可恢复，且易蔓延至全株
早期信号	底部叶片微微发黄变透明，触感变软
与黑腐区别	化水为透明水渍状，黑腐为黑色腐烂；化水常是黑腐的前兆

化水严重程度分级

级别	视觉表现	处理紧迫性
🟡 轻度	1-2片底部叶片微透明	摘除化水叶，控水通风
🟠 中度	多片叶片透明软化	需摘除所有化水叶，检查茎部是否健康
🔴 重度	大面积化水，茎部也开始软化	紧急砍头至健康组织，晾干后重新发根

🌿 徒长（Stretching / Etiolation）

项目	说明
识别特征	茎节明显拉长、叶片间距增大、莲座形态松散、植株向光弯曲
常见诱因	光照不足 + 浇水偏多；室内养护最常见问题
死亡风险	低（不影响存活，但严重影响观赏性）
早期信号	叶片开始变绿变薄、茎部微微拉长、植株不再紧凑
可逆性	已徒长部分不可逆，但可通过增加光照防止继续徒长

徒长严重程度分级

级别	视觉表现	紧凑度
🟡 轻度	叶片微微变绿拉长，莲座略松散	尚可接受，增加光照即可
🟠 中度	茎节明显拉长，叶片间距显著增大	影响美观，建议砍头重新发根
🔴 重度	严重"长脖子"，茎干细长弯曲，叶片稀疏	需砍头/叶插重新培育

🔍 三种状态快速对比

特征	🖤 黑腐	💧 化水	🌿 徒长
颜色变化	黑色/深褐色	透明/水渍状	变绿/褪色
质地	软烂流液	果冻感易破	茎细长偏软
紧迫性	⚠️ 最紧急	紧急	非紧急
可逆性	不可逆（需砍头）	不可逆（需摘叶）	不可逆（需砍头重发）
主要诱因	真菌感染	水多+不通风	光照不足
季节高发	夏季闷热	梅雨/冬季闷湿	冬季室内

📊 置信度说明

置信度区间	可靠性	说明
80%-100%	🟢 高	特征明确，状态判定可靠
60%-79%	🟡 中	部分特征可见，建议补充特写图像
<60%	🟠 低	特征不典型，可能处于早期，建议持续观察

⚠️ 多肉养护高危季节提醒

季节	高危状态	原因	预防要点
🌞 夏季（6-9月）	黑腐	高温高湿，真菌活跃	遮阴通风，严格控水，避免叶心积水
🌧️ 梅雨季	化水	持续阴雨，空气湿度大	停水，移至室内，加强通风
❄️ 冬季	徒长	室内光照不足	补光灯辅助，减少浇水频率
🍂 春秋	相对安全	温度适宜，光照充足	正常养护，是换盆叶插的好时机

🗂️ 资源索引 | Resource Index

资源类型	路径	用途	何时读取
🐍 必要脚本	scripts/smyx_succulent_special_state_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	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	支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB
🔎 使用提醒	拍摄要求：高清近景为主，需看清叶片和茎基细节；整体+特写各一张效果更佳
🔎 使用提醒	仅输出状态类型及置信度，不提供具体救治步骤
🔎 使用提醒	黑腐和化水早期症状相似，置信度可能偏低，建议持续观察
🔎 使用提醒	多肉品种繁多（景天科、百合科、仙人掌科等），不同品种表现有差异
🔎 使用提醒	夏季黑腐发展极快，发现疑似症状应尽早处理
🚫 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	当显示历史识别报告清单的时候，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

# 分析本地多肉图像
python -m scripts.smyx_succulent_special_state_detection_analysis --input /path/to/succulent.jpg

# 分析网络多肉图像
python -m scripts.smyx_succulent_special_state_detection_analysis --url https://example.com/succulent.jpg

# 显示历史识别报告/显示报告清单列表
python -m scripts.smyx_succulent_special_state_detection_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_succulent_special_state_detection_analysis --input succulent.jpg --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_succulent_special_state_detection_analysis --input succulent.jpg --output result.json