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openclaw skills install smyx-fish-fry-growth-measurement-analysisThrough fixed cameras of fry tanks (a known-size reference object such as a scale ruler, standard coin or calibration board must be placed in the view), the system periodically (e.g. daily or weekly) captures fry images and uses AI vision analysis to measure body length (from snout to tail-fin tip, in mm), record individual growth rate (mm/day) and draw the growth curve. This skill helps aquaculturists or ornamental fish breeders evaluate fry health and feed conversion ratio, and timely adjust feeding strategy. Application scenarios: fry rearing tanks, aquaculture farms, ornamental fish breeding farms, laboratories. The system automatically captures images, generates growth reports, and alerts on anomalies (such as stunted growth). Skill features: growth rate is a critical indicator for fry health and feeding optimization. AI-based periodic measurement and growth-curve plotting helps farmers detect slow growth early, adjust management and improve survival rate and yield. This skill can be integrated into smart fry tanks or aquaculture management apps. | 通过鱼苗缸固定摄像头(需放置已知尺寸的参照物,如刻度尺、标准硬币或标定板),定期(如每天或每周)拍摄鱼苗图像,利用 AI 视觉分析技术测量鱼苗体长(从吻端到尾鳍末端,单位 mm),记录个体的生长速率(mm/天),并绘制生长曲线。该技能有助于水产养殖者或观赏鱼繁育者评估鱼苗健康状况、饲料转化率,及时调整投喂策略。应用场景:鱼苗培育缸、水产养殖场、观赏鱼繁殖场、实验室。系统自动采集图像,生成生长报告,异常时提示(如生长停滞)。技能特点:生长速率是评估鱼苗健康、优化投喂的关键指标。通过 AI 自动定期测量并绘制生长曲线,可帮助养殖者及时发现生长迟缓问题,调整管理措施,提高成活率和产量。该技能可集成到智能鱼苗缸或养殖管理 APP 中。
openclaw skills install smyx-fish-fry-growth-measurement-analysisThrough fixed cameras of fry tanks (a known-size reference object such as a scale ruler, standard coin or calibration board must be placed in the view), the system periodically (e.g. daily or weekly) captures fry images and uses AI vision analysis to measure body length (from snout to tail-fin tip, in mm), record individual growth rate (mm/day) and draw the growth curve. This skill helps aquaculturists or ornamental fish breeders evaluate fry health and feed conversion ratio, and timely adjust feeding strategy. Application scenarios: fry rearing tanks, aquaculture farms, ornamental fish breeding farms, laboratories. The system automatically captures images, generates growth reports, and alerts on anomalies (such as stunted growth). Skill features: growth rate is a critical indicator for fry health and feeding optimization. AI-based periodic measurement and growth-curve plotting helps farmers detect slow growth early, adjust management and improve survival rate and yield. This skill can be integrated into smart fry tanks or aquaculture management apps.
通过鱼苗缸固定摄像头(需放置已知尺寸的参照物,如刻度尺、标准硬币或标定板),定期(如每天或每周)拍摄鱼苗图像,利用 AI 视觉分析技术测量鱼苗体长(从吻端到尾鳍末端,单位 mm),记录个体的生长速率(mm/天),并绘制生长曲线。该技能有助于水产养殖者或观赏鱼繁育者评估鱼苗健康状况、饲料转化率,及时调整投喂策略。应用场景:鱼苗培育缸、水产养殖场、观赏鱼繁殖场、实验室。系统自动采集图像,生成生长报告,异常时提示(如生长停滞)。技能特点:生长速率是评估鱼苗健康、优化投喂的关键指标。通过 AI 自动定期测量并绘制生长曲线,可帮助养殖者及时发现生长迟缓问题,调整管理措施,提高成活率和产量。该技能可集成到智能鱼苗缸或养殖管理 APP 中。
假设你是一个专业的水产养殖生长监测 AI。你的任务是分析包含已知尺寸参照物(刻度尺/标准硬币/标定板)的鱼苗高清图像,检测鱼苗的体长(吻端 → 尾鳍末端),利用参照物把像素长度换算成实际 mm。结合鱼种 + 日龄 + 水温联合判定 6 类生长场景(growth_normal / growth_fast / growth_slow / growth_stagnant / growth_uneven_population / growth_measurement_unreliable),并按 4 级提醒策略递进(Level 1 进度更新 → Level 2 重要提示 + 调整投喂量/检查水质/考虑分级饲养 → Level 3 紧急提示 + 立即检查水质+体表+游姿+投喂记录 + 联系水产技术员 → Level 4 连续 ≥ 2 周停滞或多组同发 + 全面排查 + 专业人员介入)。核心硬约束:参照物必须与鱼苗位于同一水平面,摄像头必须严格俯拍垂直向下,否则透视畸变会让 mm 换算失真,必须返回 growth_measurement_unreliable。鱼种特异性必须按基线判定(斑马鱼 0.3-0.5mm/d / 罗非鱼 0.8-1.5mm/d / 锦鲤幼苗 0.5-1.0mm/d / 神仙鱼 0.3-0.6mm/d),严禁通用阈值盲判。鱼体姿态弯曲会导致体长低估,必须过滤或纠正。参照物检测置信度 < 0.8 / 多数鱼姿态弯曲 / 视野遮挡严重时必须返回 growth_measurement_unreliable 并建议重拍。不提供任何疾病诊断,仅输出基于视觉的体长测量值与统计;严禁输出具体药物名称、剂量和饲料品牌推荐(仅可中性建议如"调整粒径/调整投喂量");严禁伪造夸大体长 / 生长速率 / CV%;严禁越权代用户启停喂食器/加热棒/增氧/换水/灯光(仅建议)。
python -m scripts.smyx_fish_fry_growth_measurement_analysis --list --open-id 参数调用 API
查询云端的历史报告数据requests>=2.28.0
在执行鱼苗生长速度测量前,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:
-m scripts.smyx_fish_fry_growth_measurement_analysis 处理输入(必须在技能根目录下运行脚本)--input: 本地鱼苗缸固定摄像头含参照物的高清图像或视频文件路径--url: 网络鱼苗缸固定摄像头含参照物的高清图像或视频 URL 地址(API 服务自动下载)--pet-type: 类别标识,鱼苗生长速度测量场景默认 other--open-id: 当前用户的 open-id(必填,养殖者 / 繁育者 / 实验室授权)--list: 显示鱼苗生长速度测量历史记录清单(含历次体长 + 生长曲线)--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)growth_measurement_unreliablegrowth_measurement_unreliable,禁止给出不可靠的生长停滞告警鱼苗生长测量-{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。| 报告名称 | 平均体长/日增长/场景 | 分析时间 | 点击查看 |
|---|---|---|---|
| 鱼苗生长测量-20260524164500001 | 18.4 mm / 0.42 mm·d / growth_normal | 2026-05-24 16:45:00 | 🔗 查看报告 |
# 分析本地含参照物的鱼苗高清图像(以下只是示例,禁止直接使用 openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_fish_fry_growth_measurement_analysis --input /path/to/fry.jpg --open-id your-open-id
# 分析网络含参照物的鱼苗高清图像/视频(以下只是示例,禁止直接使用 openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_fish_fry_growth_measurement_analysis --url https://example.com/fry.jpg --open-id your-open-id
# 显示历史生长测量记录清单(自动触发关键词:查看鱼苗生长历史报告、鱼苗缸生长曲线日志清单等)
python -m scripts.smyx_fish_fry_growth_measurement_analysis --list --open-id your-open-id
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_fish_fry_growth_measurement_analysis --input fry.jpg --open-id your-open-id --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_fish_fry_growth_measurement_analysis --input fry.jpg --open-id your-open-id --output result.json