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name: med-patient-rehab-plan-view
description: 病人端术后康复计划查看。参考 CareKit 的 care plan/task model 部分，构建术后康复核心入口。
metadata:
  {
    "openclaw":
      {
        "emoji": "🗂️"
      }
  }
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# 康复计划查看

概述
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本 skill 对应：病人端 / 术后康复 / 康复计划查看。

要求：术后康复核心入口。

来源核验
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- 匹配来源：CareKit
- 来源类型：公开开源护理计划框架
- 来源链接：https://github.com/carekit-apple/CareKit
- 匹配结论：匹配。CareKit 明确面向帮助用户理解和管理 health/care plan，包含 Care Plan、Task、Schedule、Outcome 等模型。

参考部分
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只参考 CareKit 的 **care plan/task model** 部分：
- Care Plan
- Task
- Schedule
- Outcome
- 计划与任务的层级关系

不参考部分
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- 不参考 iOS UI 代码
- 不参考联系人通信模块
- 不参考 Core Data 具体实现
- 不扩展到医生端计划编辑

构建方式
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OpenClaw 中应构建为一个独立的查看型 skill：
- 输入患者康复计划数据
- 按阶段、目标、任务、注意事项组织展示
- 输出当前康复阶段和计划摘要
- 给今日任务 skill 提供计划上下文

建议输入字段
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- `plan_id`
- `surgery_type`
- `current_phase`
- `phase_goal`
- `tasks`
- `precautions`

建议输出字段
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- `skill`：`康复计划查看`
- `plan_id`
- `current_phase`
- `phase_goal`
- `task_summary`
- `precautions`

医疗边界
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本 skill 只展示既有康复计划，不新生成康复处方，不替代康复师指导。

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
{
  "plan_id": "rehab-plan-001",
  "surgery_type": "术后康复",
  "current_phase": "第1阶段",
  "phase_goal": "按医嘱完成基础康复",
  "tasks": [{"name": "踝泵运动", "frequency": "每日3次"}],
  "precautions": ["按既有康复计划执行"]
}
```

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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```
计划ID：rehab-001
手术类型：膝关节置换
当前阶段：术后第2周
```

CSV 格式示例
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```
计划ID,手术类型,当前阶段
rehab-001,膝关节置换,术后第2周
```

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。