Mediwise Health Suite

Family health management suite: health records, diet tracking, weight management, wearable sync. Local SQLite storage by default; optional cloud features req...

Security Scan

The skill appears to implement the described family health management features and its requested files/envs are coherent with that purpose — no glaring mismatches or hidden exfiltration were found, but several configurable features (cloud backend, vision/LLM providers, Garmin binding, backups) require care before enabling.

Purpose & Capability

The name/description (health records, diet, weight, wearable sync) matches the code and instructions. Required binaries (python3, sqlite3, node) and optional env vars (vision/LLM API keys, USDA_API_KEY, owner id, data dir overrides) are consistent with the described functionality. There are no unrelated credentials or surprising external-service requirements in the declared metadata.

Instruction Scope

SKILL.md and module docs clearly describe local-first behavior and when external network calls occur (only after explicit terminal configuration). The runtime routing (index.js) invokes Python scripts and passes owner_id; many scripts accept --owner-id and will operate in single-user mode if owner_id is missing (explicitly warned). The instructions do describe operations that can transmit data to configured endpoints (set-backend) or to vision/LLM providers — this is expected but high-impact, and SKILL.md documents the risk. No instructions ask the agent to read unrelated system secrets or files beyond the skill's config/data paths.

Install Mechanism

No automated remote install is declared (no install spec). The repository contains many code files and a requirements.txt; installation appears to be manual/typical (git clone + deps). There are no suspicious download URLs or archive extraction steps in the provided metadata. Users will need to install Python/Node deps locally before running.

Credentials

No required environment variables are declared; optional env vars (vision/LLM API keys, USDA_API_KEY, MEDIWISE_OWNER_ID, DB path overrides) are proportional to the optional features they enable. The skill stores configured API keys locally (config.json) and backups contain full databases — both are documented. No unrelated keys (e.g., cloud provider master credentials) are requested. The multi-tenant 'owner_id' behavior is powerful: if not configured in a shared deployment, the skill will operate in single-user mode and may expose all local data to the running agent as documented.

Persistence & Privilege

The skill does not request always:true and does not modify other skills. It can be invoked autonomously (platform default). The skill writes its own config.json and databases under the skill/data dirs and documents .gitignore for config.json. The significant privilege is user-enabled features (set-backend, enabling remote vision/LLM) which, if turned on, allow transmission of health data to remote endpoints — this is explicit in the docs.

Assessment

This package is internally consistent with its stated purpose, but review and caution are still needed before installing: 1) Verify the repository source and maintainers (homepage claims GitHub repo). 2) Run the code review and tests in an isolated environment before granting it access to real data. 3) By default data is local, but enabling set-backend or configuring a vision/LLM provider will cause the skill to send health records or images to the configured endpoint — only enable those when you fully trust the endpoint. 4) Backups (setup.py backup) produce a .tar.gz containing full databases and config (includes any API keys stored locally); treat backups as highly sensitive. 5) In multi-user/shared deployments, ensure MEDIWISE_OWNER_ID is used correctly — if owner_id is not passed the skill enters single-user mode and could expose all local data to the running agent. 6) Garmin and other wearable bindings may require credentials/OAuth; follow the documented terminal-based setup and avoid pasting secrets into chat. 7) Because the repo contains many Python scripts, install dependencies from requirements.txt in a controlled environment (virtualenv) and inspect any third-party libraries (e.g., garminconnect) for up-to-date security. If you need higher assurance, run the skill in an isolated VM/container and only enable remote features after auditing the code and confirming the remote endpoints.

MediWise Health Suite - 家庭健康管理套件

家庭健康管理助手：记录健康数据，追踪饮食和体重，为家庭健康保驾护航。

核心能力

✅ 1. 家庭健康档案 (mediwise-health-tracker)

• 成员信息管理：姓名、关系、性别、出生日期、血型
• 基础病史：既往史、过敏史、联系方式、紧急联系人
• 病程记录：门诊、住院、急诊、症状、诊断、检验、影像
• 用药信息：当前在用药、历史用药、停药原因
• 日常指标：血压、血糖、心率、血氧、体温、体重等
• 查询能力：健康摘要、时间线、在用药、全家概览
• 就医前摘要：自动整理病情、既往史、在用药，生成文本/图片/PDF

✅ 2. 饮食追踪 (diet-tracker)

• 每餐记录与食物条目管理
• 营养分析：热量、蛋白质、脂肪、碳水、膳食纤维
• 每日/每周营养摘要
• 热量趋势分析

✅ 3. 体重管理 (weight-manager)

• 目标设定：减重/增重/维持
• BMI/BMR/TDEE 计算
• 运动记录与消耗追踪
• 身体围度记录
• 热量收支分析
• 达标预测

⚠ 4. 智能健康监测 (health-monitor) - 待完善

• 多级阈值告警（info/warning/urgent/emergency）
• 趋势分析与异常检测
• 自动提醒：用药提醒、复查提醒、指标测量提醒

⚠ 5. 可穿戴设备同步 (wearable-sync) - 待完善

• 支持 Gadgetbridge（小米手环、华为手表等）
• 自动同步：心率、步数、血氧、睡眠
• 可插拔 Provider 架构

快速开始

安装

重要：OpenClaw 沙箱要求 skills 必须位于插件/agent 工作区目录内。 clawhub install 会安装到当前目录的 skills/ 子目录， 因此务必先 cd 进入正确的工作区目录再执行安装命令。

通过 ClawdHub（推荐）：

# 先进入 OpenClaw agent 工作区目录（路径以实际配置为准）
cd ~/.openclaw/workspace-health   # 或你的插件根目录

# 再安装，skill 会被放到 ./skills/mediwise-health-suite/
clawdhub install JuneYaooo/mediwise-health-suite

手动安装（路径最明确）：

# 直接克隆到正确路径，不受工作目录影响
git clone https://github.com/JuneYaooo/mediwise-health-suite.git \
  ~/.openclaw/workspace-health/skills/mediwise-health-suite

路径检测工具（装完后验证）：

bash ~/.openclaw/workspace-health/skills/mediwise-health-suite/install-check.sh

基本使用

1. 添加家庭成员

   "帮我添加一个家庭成员，叫张三，是我爸爸"
   

2. 记录健康指标

   "帮我记录今天血压 130/85，心率 72"
   

3. 查看健康摘要

   "帮我看看最近的健康情况"
   

4. 饮食记录

   "帮我记录今天早餐：牛奶一杯、面包两片、鸡蛋一个"
   

5. 体重管理

   "帮我设定一个减重目标，从 70kg 减到 65kg"
   

6. 就医前准备

   "我准备去看医生，帮我整理一下最近的情况"
   

系统要求

• Python: 3.8+
• SQLite: 3.x
• 操作系统: Linux / macOS / Windows
• OpenClaw: 2026.3.0+

数据隐私

• 默认本地存储：所有数据存储在本地 SQLite 数据库，不上传云端
• 可选后端模式：支持可选的后端 API 模式（需用户主动配置，默认关闭）
• 可选向量搜索：支持智能查询功能（本地模型优先，可选 API，默认关闭）
• 多租户隔离：支持共享实例场景的数据隔离

重要：所有云端功能均为可选，需用户主动配置启用。默认配置下，所有数据仅存储在本地。

可选环境变量

所有功能在不设置任何环境变量的情况下均可正常使用。详细配置模板见根目录 .env.example。

多模态视觉模型（强烈推荐配置）

用于识别体检报告图片、化验单、病历 PDF。不配置则无法处理图片输入。

变量名	说明	推荐值
MEDIWISE_VISION_API_KEY	视觉模型 API Key（设置即自动启用）	见下方推荐方案
MEDIWISE_VISION_PROVIDER	提供商名称	siliconflow / openai / ollama
MEDIWISE_VISION_MODEL	模型名称	见下方推荐方案
MEDIWISE_VISION_BASE_URL	API 地址（OpenAI 兼容接口）	见下方推荐方案

推荐方案：

方案	适用场景	PROVIDER	MODEL	BASE_URL
硅基流动 Qwen2.5-VL（国内首选）	国内部署，价格低，注册链接	siliconflow	Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct	https://api.siliconflow.cn/v1
Google Gemini 3.1 Pro（海外首选）	多模态效果强	openai	gemini-3.1-pro-preview	https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai
OpenAI GPT-4o	通用，效果稳定	openai	gpt-4o	https://api.openai.com/v1
阶跃星辰 Step-1V	国内备选	openai	step-1v-32k	https://api.stepfun.com/v1
本地 Ollama	完全离线	ollama	qwen2-vl:7b	http://localhost:11434/v1

也可以用 setup.py 命令配置（保存到 config.json，环境变量优先级更高）：

python3 scripts/setup.py set-vision \
  --provider siliconflow \
  --model Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct \
  --api-key sk-xxx \
  --base-url https://api.siliconflow.cn/v1

纯文本 LLM（可选）

用于结构化提取、快速录入解析。不设置时自动复用视觉模型，无需单独配置。

变量名	说明
MEDIWISE_LLM_API_KEY	文本模型 API Key
MEDIWISE_LLM_PROVIDER	提供商
MEDIWISE_LLM_MODEL	模型名称
MEDIWISE_LLM_BASE_URL	API 地址

其他可选变量

变量名	用途	默认行为
MEDIWISE_OWNER_ID	多租户隔离：限定当前进程只能访问该 owner 的数据。个人/单用户使用时无需设置；仅在将本工具部署为多人共享服务（如群聊机器人）时才需要为每个用户设置不同值以实现数据隔离	未设置时为单用户模式（访问本机全部数据），适合个人或家庭独立部署
USDA_API_KEY	USDA FoodData Central API Key，用于国际食材兜底查询。免费注册：https://api.data.gov/signup/	未设置时跳过 USDA 查询，使用内置离线数据库
MEDIWISE_DATA_DIR	覆盖 SQLite 数据库存储目录	默认 OS 用户数据目录（Linux: ~/.local/share/mediwise）
MEDIWISE_MEDICAL_DB_PATH	覆盖医疗数据库（medical.db）路径	存储在 MEDIWISE_DATA_DIR 下
MEDIWISE_LIFESTYLE_DB_PATH	覆盖生活方式数据库（lifestyle.db）路径	存储在 MEDIWISE_DATA_DIR 下

可选外部网络访问

安全说明

运行时环境

本 skill 同时使用 Python 3.8+（业务脚本）和 Node.js 18+（action 路由层），两者均需已安装。

数据隔离（多用户部署）

• 个人/家庭单机使用：无需任何配置，所有数据保存在本机 SQLite 文件中。
• 多用户共享部署（如群聊机器人）：必须为每个用户传入不同的 owner_id（格式 <channel>:<user_id>），否则所有用户共享同一份数据库视图。index.js 在 owner_id 缺失时会打印 WARNING 并进入单用户模式。

第三方凭据处理

• 凭据绝不经过聊天传递：所有 API Key、密码等敏感信息必须由用户在本机终端直接输入，agent 不会在对话中索要、接收或代为保存凭据。
• Garmin Connect 密码：首次绑定通过终端交互输入（--prompt-password，不回显），密码不经过模型或日志。认证成功后自动保存 OAuth token，后续同步无需密码。
• 视觉/LLM API Key：用户在终端执行 setup.py set-vision --api-key <key> 完成配置，key 保存在本机 config.json，不会出现在聊天记录中。
• 所有凭据均保存在本机，不上传到任何远程服务器。

可选外部访问（默认关闭）

默认完全离线，以下网络请求仅在用户主动在终端执行配置命令后才会发生：

触发操作（需用户在终端执行）	外部主机	发送内容
setup.py set-vision 启用视觉模型	api.siliconflow.cn / Google / OpenAI 等	图片 base64 + 提示词（不含姓名/身份证等 PII）
USDA_API_KEY 环境变量	api.nal.usda.gov	食物名称搜索词
setup.py set-embedding 启用向量搜索	api.siliconflow.cn	匿名文本片段
setup.py set-backend 启用后端 API	用户自配置的端点	完整健康记录 — 仅在自托管可信端点使用，不建议指向第三方服务

set-backend 风险说明：启用后端 API 后，所有健康记录（病历、指标、用药等）将发送至配置的端点。请仅在完全信任该端点的情况下启用，且优先使用本地或自托管服务。

备份文件

setup.py backup 会将所有数据库打包为 .tar.gz，包含完整的健康档案，请妥善保管，不要分享给未授权人员。

技术架构

• 数据库: SQLite（共享 health.db）
• 脚本语言: Python 3.8+
• Skill 框架: OpenClaw Agent Skills
• 模块化设计: 5 个 skills（3 个已实现，2 个待完善）
• 可选功能: 后端 API、向量搜索（默认关闭）

许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

免责声明

本工具仅供健康信息记录和参考，不构成医疗建议。任何健康问题请咨询专业医生。

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关键词: 健康管理、医疗记录、家庭健康、饮食追踪、体重管理、health management, medical records, family health, diet tracking, weight management