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name: med-patient-today-rehab-task
description: 病人端术后康复今日康复任务。参考 CareKit 的 daily tasks/scheduling 部分，构建日常康复执行任务能力。
metadata:
  {
    "openclaw":
      {
        "emoji": "✅"
      }
  }
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# 今日康复任务

概述
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本 skill 对应：病人端 / 术后康复 / 今日康复任务。

要求：日常康复执行任务。

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 包含任务、日程、事件和完成结果，适合参考今日康复任务的生成与打卡结构。

参考部分
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只参考 CareKit 的 **daily tasks/scheduling** 部分：
- Daily Tasks
- Schedule
- Event
- Outcome
- Completion 状态

不参考部分
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- 不参考 iOS 页面实现
- 不参考复杂通知系统
- 不参考护理团队联系人模块
- 不扩展到康复计划生成

构建方式
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OpenClaw 中应构建为一个独立的任务型 skill：
- 输入康复计划和日期
- 筛选当天需要执行的康复任务
- 输出任务清单、执行要求和完成状态
- 支持任务完成、未完成、跳过等状态记录

建议输入字段
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- `plan_id`：计划 ID
- `tasks`：任务列表（含 name/date/scheduled_dates/weekdays/status）

建议输出字段
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- `skill`：`今日康复任务`
- `date`
- `today_tasks`
- `completion_summary`
- `pending_tasks`

医疗边界
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本 skill 只根据既有计划展示和记录任务，不自行调整训练强度。

快速开始
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从本 skill 目录执行：

```bash
python3 scripts/run.py --input input.json --date 2026-04-29 --output output.json --appkey YOUR_KEY
```

最小输入示例
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```json
{
  "plan_id": "rehab-plan-001",
  "tasks": [
    {"name": "踝泵运动", "date": "2026-04-29", "status": "pending"},
    {"name": "伤口观察", "date": "2026-04-29", "status": "completed"}
  ]
}
```

参数说明
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- `--input PATH`：输入 JSON。
- `--date YYYY-MM-DD`：筛选哪一天的康复任务，默认当天。
- `--output PATH`：输出 JSON；不传则输出到 stdout。

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
```

CSV 格式示例
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```
计划ID
rehab-001
```

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。