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

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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。

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openclaw skills install smyx-succulent-special-state-detection-analysis

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。

🎯 AI 角色

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。

任务目标

  • 本 Skill 用于: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
  • 能力包含:黑腐病识别(茎基/叶片变黑腐烂)、化水识别(叶片透明水渍状)、徒长识别(茎节拉长/叶片松散)、严重程度分级(轻度/中度/重度)、置信度评分、异常部位定位
  • 触发条件:
    1. 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
    2. 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
    3. 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
  • 自动行为:
    1. 如果用户上传了附件或者图像/视频文件,则自动保存为本地文件
    2. ⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级):如果用户触发任何历史报告查询关键词(如"查看所有多肉状态报告"、"显示黑腐检测报告"、"查看历史报告"等),必须
      • 直接使用 python -m scripts.smyx_succulent_special_state_detection_analysis --list --open-id 参数调用 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
      • 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

  • 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
    requests>=2.28.0
    

操作步骤

🔒 open-id 获取流程控制(强制执行,防止遗漏)

在执行多肉特殊状态识别前,必须按以下优先级顺序获取 open-id:

第 1 步:【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件(优先)
        路径:skills/smyx_common/scripts/config.yaml(相对于技能根目录)
        完整路径示例:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
        ↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步:检查 workspace 公共目录的配置文件
        路径:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
        ↓ (未找到/未配置)
第 3 步:检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
        ↓ (未提供)
第 4 步:❗ 必须暂停执行,明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id

⚠️ 关键约束:

  • 禁止自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值(如 openclaw-control-ui、default、userC113、user123 等)
  • 禁止跳过 open-id 验证直接调用 API
  • 必须在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析
  • 如果用户拒绝提供 open-id,说明用途(用于保存和查询历史报告记录),并询问是否继续

  • 标准流程:
    1. 准备图像/视频输入
      • 提供本地多肉植物图像/视频文件路径或网络 URL
      • 拍摄建议:
        • 高清近景为主,需看清叶片细节和茎基部
        • 拍摄整体 + 异常部位特写(如黑腐处、化水叶片)
        • 光线均匀,避免强光直射导致过曝
        • 俯视+侧视各一张,便于判断徒长程度
      • 支持图像(jpg/png)和视频(mp4/avi/mov)格式
    2. 获取 open-id(强制执行)
      • 按上述流程控制获取 open-id
      • 如无法获取,必须提示用户提供用户名或手机号
    3. 执行特殊状态识别
      • 调用 -m scripts.smyx_succulent_special_state_detection_analysis 处理图像/视频文件(必须在技能根目录下运行脚本
      • 参数说明:
        • --input: 本地多肉植物图像/视频文件路径
        • --url: 网络多肉植物图像/视频 URL 地址(API 服务自动下载)
        • --pet-type: 对象类型,植物场景默认 other
        • --open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)
        • --list: 显示多肉特殊状态识别历史报告列表清单
        • --api-key: API 访问密钥(可选)
        • --api-url: API 服务地址(可选,使用默认值)
        • --detail: 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json)
        • --output: 结果输出文件路径(可选)
    4. 查看识别结果
      • 接收结构化的多肉特殊状态识别报告
      • 包含:异常状态类型(黑腐/化水/徒长/健康)、严重程度(轻度/中度/重度)、异常部位置信度评分干预方向(如"黑腐,建议砍头处理")
      • 重要提示:仅输出识别到的状态类型及置信度,不提供具体的救治步骤

🖤 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⚠️ — 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

注意事项

  • 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
  • 支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式,最大 10MB
  • 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
  • API 密钥可选,如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功,否则忽略鉴权
  • 仅输出状态类型及置信度,不提供具体救治步骤
  • 黑腐和化水早期症状相似,置信度可能偏低,建议持续观察
  • 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
  • 夏季黑腐发展极快,发现疑似症状应尽早处理
  • 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
  • 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
  • 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 reportImageUrl 作为超链接地址,且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出,包含"报告名称"、"对象类型"、"分析时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用多肉特殊状态识别报告-{记录id}形式拼接, "点击查看" 列使用 [🔗 查看报告](reportImageUrl) 格式的超链接,用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。
  • 表格输出示例:
    报告名称对象类型分析时间点击查看
    多肉特殊状态识别报告-20260312172200001植物2026-03-12 17:22:00🔗 查看报告

使用示例

# 分析本地多肉图像(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_succulent_special_state_detection_analysis --input /path/to/succulent.jpg --open-id your-open-id

# 分析网络多肉图像(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_succulent_special_state_detection_analysis --url https://example.com/succulent.jpg --open-id your-open-id

# 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 --open-id your-open-id

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

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