Infant Stool Color Abnormality (Clay-Pale / Bloody) | 婴儿大便颜色识别(陶土色/血便)

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Using a fixed camera above the baby-changing table or a smartphone, the system captures high-resolution images of the diaper area (or the stool itself), and uses AI visual analysis to identify stool color: normal yellow / yellow-green, abnormal clay-pale (white/clay-like, suggesting biliary obstruction), bright red (lower-GI bleeding), dark red / tarry black (upper-GI bleeding), etc. When abnormal colors are detected, it outputs risk reminders and recommends parents to seek medical care. The skill helps with early detection of infant hepato-biliary disease or GI bleeding. Application scenarios: newborn families, pediatric clinics, postpartum care centers. When changing diapers, parents take a photo with the camera and the system automatically analyzes and pushes results. Skill features: abnormal infant stool color (especially clay-pale) is an early signal of severe diseases such as biliary atresia; early detection and surgery can save lives. AI auto-recognition helps parents stay alert in time and avoid delayed treatment. Can be integrated into parenting apps or smart infant-care devices, becoming a safety net for newborn families. | 通过婴儿护理台上方固定摄像头或手机拍摄尿不湿区域(或直接拍摄排泄物)的高清图像,利用AI视觉分析技术识别大便颜色,包括正常黄色/黄绿色、异常陶土色(白陶土样,提示胆道梗阻)、鲜红色(下消化道出血)、暗红色/黑色(上消化道出血)等。当检测到异常颜色时,输出风险提醒,建议家长及时就医。该技能有助于早期发现婴儿肝胆疾病或消化道出血。应用场景:新生儿家庭、儿科门诊、月子中心。家长在更换尿不湿时用摄像头拍照,系统自动分析并推送结果。技能特点:婴儿大便颜色异常(尤其是陶土色)是胆道闭锁等严重疾病的早期信号,若能早期发现并手术,可挽救生命。通过AI自动识别,可帮助家长及时警觉,避免延误病情。该技能可集成到育儿APP或智能婴儿护理设备中,成为新生儿家庭的安全保障。

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Infant Stool Color Abnormality (Clay-Pale / Bloody) | 婴儿大便颜色识别(陶土色/血便)

Using a fixed camera above the baby-changing table or a smartphone, the system captures high-resolution images of the diaper area (or the stool itself), and uses AI visual analysis to identify stool color: normal yellow / yellow-green, abnormal clay-pale (white/clay-like, suggesting biliary obstruction), bright red (lower-GI bleeding), dark red / tarry black (upper-GI bleeding), etc. When abnormal colors are detected, it outputs risk reminders and recommends parents to seek medical care. The skill helps with early detection of infant hepato-biliary disease or GI bleeding. Application scenarios: newborn families, pediatric clinics, postpartum care centers. When changing diapers, parents take a photo with the camera and the system automatically analyzes and pushes results. Skill features: abnormal infant stool color (especially clay-pale) is an early signal of severe diseases such as biliary atresia; early detection and surgery can save lives. AI auto-recognition helps parents stay alert in time and avoid delayed treatment. Can be integrated into parenting apps or smart infant-care devices, becoming a safety net for newborn families.

通过婴儿护理台上方固定摄像头或手机拍摄尿不湿区域(或直接拍摄排泄物)的高清图像,利用AI视觉分析技术识别大便颜色,包括正常黄色/黄绿色、异常陶土色(白陶土样,提示胆道梗阻)、鲜红色(下消化道出血)、暗红色/黑色(上消化道出血)等。当检测到异常颜色时,输出风险提醒,建议家长及时就医。该技能有助于早期发现婴儿肝胆疾病或消化道出血。应用场景:新生儿家庭、儿科门诊、月子中心。家长在更换尿不湿时用摄像头拍照,系统自动分析并推送结果。技能特点:婴儿大便颜色异常(尤其是陶土色)是胆道闭锁等严重疾病的早期信号,若能早期发现并手术,可挽救生命。通过AI自动识别,可帮助家长及时警觉,避免延误病情。该技能可集成到育儿APP或智能婴儿护理设备中,成为新生儿家庭的安全保障。

🎯 AI 角色

假设你是一个专业的婴儿健康筛查 AI。你的任务是分析尿不湿区域或排泄物的高清图像,检测大便颜色,区分正常与异常(陶土色、血便等)。不要提供医疗诊断或临床结论,仅输出基于视觉的颜色分类与方向性风险提示;对疑似 clay_pale 必须强烈建议尽快就医,警惕胆道闭锁等危及生命的疾病。

任务目标

  • 本 Skill 用于:基于婴儿尿不湿/排泄物高清图像,识别大便颜色类别 → 输出风险等级 + 推送家长可执行建议
  • 能力包含:尿不湿/排泄物区域检测、图像质量与光照质量评分、参考色卡白平衡校正、主色提取(Lab / RGB)、颜色分类(normal_yellow / normal_yellow_green / normal_brown / clay_pale / bright_red_blood / dark_red_or_black_tarry / dark_green_thin / inconclusive)、风险等级与置信度判定、家长推送文本与建议动作(home_observe / clinic_visit_soon / urgent_hospital_visit / recapture_better_light)
  • 触发条件:
    1. 默认触发:当用户提供婴儿尿不湿/排泄物高清图像 URL 或文件需要分析时,默认触发本技能进行大便颜色识别
    2. 当用户明确提及婴儿大便颜色、陶土色、白陶土、血便、便血、柏油便、胆道闭锁、新生儿肝胆、儿科消化等关键词,并且上传了图像文件
    3. 当用户提及以下关键词时,自动触发历史报告查询功能 :查看婴儿大便颜色历史报告、陶土色/血便报告清单、婴儿大便筛查报告清单、查询历史婴儿大便记录、显示所有婴儿大便颜色报告、显示母婴健康诊断报告,查询婴儿大便异常预警清单
  • 自动行为:
    1. 如果用户上传了附件或者图像文件,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"查看所有婴儿大便颜色报告"、" 显示所有陶土色/血便报告"、" 查看历史报告"等),必须
      • 直接使用 python -m scripts.smyx_infant_stool_color_abnormality_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)

在执行婴儿大便颜色识别前,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. 准备婴儿尿不湿/排泄物高清图像输入
      • 提供本地图像或网络 URL;建议拍摄 1-3 张不同角度高清图(单张 1-3 MB)
      • 设备建议:婴儿护理台上方固定摄像头 / 智能婴儿护理设备 / 手机后置摄像头;正上方俯拍、距离 15-40 cm
      • 光照要求:自然白光或冷白 LED 光最佳;严禁使用偏色光(黄光夜灯、暖光、护肤紫光等会引起严重误判);禁用美颜/滤镜
      • 推荐附带可见参考色卡(标准白卡)放在尿不湿旁,便于白平衡校正
      • 可选附带:宝宝出生日龄、是否母乳/配方/混合喂养、近期是否添加辅食、是否服用铁剂/铋剂
    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. 执行婴儿大便颜色识别
      • 调用 -m scripts.smyx_infant_stool_color_abnormality_analysis 处理输入(必须在技能根目录下运行脚本
      • 参数说明:
        • --input: 本地婴儿尿不湿/排泄物高清图像文件路径
        • --url: 网络婴儿尿不湿/排泄物高清图像 URL 地址(API 服务自动下载)
        • --pet-type: 类别标识,婴儿健康筛查场景默认 other
        • --open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)
        • --list: 显示婴儿大便颜色异常历史分析报告列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围)
        • --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. 查看分析结果
      • 接收结构化的婴儿大便颜色识别报告
      • 包含:是否检测到尿不湿/排泄物(diaper_or_stool_detected)、图像/光照质量(image_quality / light_quality_score)、色卡校准状态(color_card_calibrated)、主色(dominant_color_lab / dominant_color_rgb)、颜色分类(stool_color_class:normal_yellow / normal_yellow_green / normal_brown / clay_pale / bright_red_blood / dark_red_or_black_tarry / dark_green_thin / inconclusive)、风险等级(risk_level:safe / notice / warning / urgent / recapture)、置信度(confidence)、建议动作(recommended_action:home_observe / clinic_visit_soon / urgent_hospital_visit / recapture_better_light)、推送给家长的文本(如"检测到宝宝大便呈白陶土色,提示可能胆道异常,请立即前往儿科/小儿外科就诊")
      • 重要提示:仅输出基于视觉的颜色分类与方向性风险提示,不替代 儿科/小儿外科医生面诊;任何 clay_pale 即使置信度较低也务必立即就医(胆道闭锁手术黄金窗口期 ≤ 60 天)

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
  • 输入要求:支持 jpg/png 高清图像(建议 1-3 MB),最大 10MB
  • 本工具仅作家庭/初筛参考,不能替代 儿科 / 小儿外科 / 影像学(B 超等)检查
  • 偏色光(黄光夜灯、暖白光、紫光氛围灯)、滤镜美颜会严重误判颜色,必须在自然白光或冷白光下重拍
  • 黑色柏油样需排查是否近期服用铁剂/铋剂;鲜红色也可能为食用红心火龙果/红色辅食所致,需结合病史,但仍建议就医排查
  • 任何 clay_pale(白陶土色)结果,无论置信度高低,均必须立即就医;胆道闭锁手术黄金期 ≤ 60 天,延误可能造成不可逆肝损伤
  • 隐私合规:婴儿尿不湿/排泄物图像涉及未成年人隐私,使用前需取得监护人明确知情同意,妥善加密保管
  • 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
  • 当显示历史分析报告清单的时候,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"、"颜色分类/风险"、"分析时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用婴儿大便颜色识别报告-{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:
    报告名称颜色分类/风险分析时间点击查看
    婴儿大便颜色识别报告-20260312172200001clay_pale / urgent(疑似胆道异常,立即就医)2026-03-12 17:22:00🔗 查看报告

使用示例

# 分析本地婴儿尿不湿/排泄物高清图像(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_infant_stool_color_abnormality_analysis --input /path/to/diaper.jpg --open-id your-open-id

# 分析网络婴儿尿不湿/排泄物高清图像(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_infant_stool_color_abnormality_analysis --url https://example.com/diaper.jpg --open-id your-open-id

# 显示历史婴儿大便颜色识别报告(自动触发关键词:查看婴儿大便颜色历史报告、陶土色/血便报告清单等)
python -m scripts.smyx_infant_stool_color_abnormality_analysis --list --open-id your-open-id

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

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