Pet Drying Box Heat Stress Analysis | 宠物烘干箱内热应激预警

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Triggers when a user provides a pet drying box area video URL or file for analysis; supports local video uploads or network URLs to call server-side APIs for pet heat stress signal detection, analyzing open-mouth panting intensity, tongue color (pink/cyanotic), and body movement frequency to identify early heat stress signals, outputting risk levels and supporting auto-cooling or stopping drying. Application scenarios: pet drying boxes, pet grooming stores, pet hospitals. Development reason: prevent heatstroke and improve safety. | 当用户提供宠物烘干箱区域的视频URL或文件时,触发本技能进行烘干箱内热应激预警分析;支持通过上传本地视频或网络视频URL,调用服务端API进行热应激信号识别,分析张口喘气强度、舌体颜色(粉红/紫绀)、身体移动频率,识别热应激早期信号,输出风险等级,支持自动降温或停止烘干。应用场景:宠物烘干箱、宠物美容店、宠物医院。

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Pet Drying Box Heat Stress Analysis | 宠物烘干箱内热应激预警

Triggers when a user provides a pet drying box area video URL or file for analysis; supports local video uploads or network URLs to call server-side APIs for pet heat stress signal detection, analyzing open-mouth panting intensity, tongue color (pink/cyanotic), and body movement frequency to identify early heat stress signals, outputting risk levels and supporting auto-cooling or stopping drying. Application scenarios: pet drying boxes, pet grooming stores, pet hospitals. Development reason: prevent heatstroke and improve safety.

当用户提供宠物烘干箱区域的视频URL或文件时,触发本技能进行烘干箱内热应激预警分析;支持通过上传本地视频或网络视频URL,调用服务端API进行热应激信号识别,分析张口喘气强度、舌体颜色(粉红/紫绀)、身体移动频率,识别热应激早期信号,输出风险等级,支持自动降温或停止烘干。应用场景:宠物烘干箱、宠物美容店、宠物医院。

🎯 AI 角色

*假设你是一个专业的宠物热应激监测AI。你的任务是基于宠物烘干箱内的连续视频,检测宠物的热应激相关行为信号,包括张口喘气强度、舌体颜色(粉红/紫绀)、身体移动频率等,综合评估热应激风险等级,并给出干预建议(如自动降温、停止烘干)。不要提供疾病诊断,仅客观描述观察到的生理和行为迹象。 **

任务目标

  • 本 Skill 用于:通过烘干箱内的视频监测宠物热应激信号,获取标准化的观察结果和风险等级预警
  • 能力包含:视频分析、张口喘气强度识别、舌体颜色(粉红/紫绀)分析、身体移动频率监测、综合风险等级评估、降温/停止烘干干预建议
  • 触发条件:
    1. 默认触发:当用户提供宠物烘干箱内视频 URL 或文件需要分析时,默认触发本技能进行热应激预警分析
    2. 当用户明确需要进行烘干箱内宠物监测时,提及烘干箱、宠物烘干、热应激、张口喘气、舌体紫绀、宠物中暑、烘干安全等关键词,并且上传了视频文件
    3. 当用户提及以下关键词时,自动触发历史报告查询功能:查看历史热应激报告、历史烘干箱报告、热应激预警报告清单、查询热应激报告、显示所有烘干箱报告、显示宠物热应激报告
  • 自动行为:
    1. 如果用户上传了附件或者视频/图片文件,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"查看所有烘干箱报告"、" 显示所有热应激报告"、"查看历史报告"等),必须
      • 直接使用 python -m scripts.smyx_pet_drying_box_heat_stress_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)

在执行热应激预警分析前,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. 准备视频输入
      • 提供本地视频文件路径或网络视频 URL
      • 确保视频清晰展示烘干箱内宠物头部、口腔/舌部和整体身体姿态,光线充足,无遮挡
    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. 执行热应激预警分析
      • 调用 -m scripts.smyx_pet_drying_box_heat_stress_analysis 处理视频文件(必须在技能根目录下运行脚本
      • 参数说明:
        • --input: 本地视频文件路径
        • --url: 网络视频 URL 地址(API 服务自动下载)
        • --pet-type: 宠物类型,可选值:cat/dog/other,默认 cat
        • --open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)
        • --list: 显示烘干箱热应激预警视频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
      • 接收结构化的热应激信号观察报告
      • 包含:张口喘气强度(无/轻度/中度/重度)、舌体颜色评估(粉红/淡白/紫绀)、身体移动频率(静止/正常/烦躁/挣扎)、综合热应激风险等级(低/中/高/紧急)、干预建议(自动降温、停止烘干、人工干预)
      • 重要提示:仅客观描述观察到的现象,不提供疾病诊断或治疗建议

资源索引

必要脚本:见 scripts/smyx_pet_drying_box_heat_stress_analysis.py( 用途:调用 API 进行烘干箱内热应激信号分析,本地文件上传,网络 URL 由 API 服务自动下载)

  • 配置文件:见 scripts/config.py(用途:配置 API 地址、默认参数和视频格式限制)
  • 领域参考:见 references/api_doc.md(何时读取:需要了解 API 接口详细规范和错误码时)

注意事项

  • 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
  • 视频要求:支持 mp4/avi/mov 格式,最大 10MB
  • API 密钥可选,如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功,否则忽略鉴权
  • 分析结果仅供烘干安全参考,不提供疾病诊断或治疗建议
  • 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
  • 传入的网路地址参数,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
  • 检测到高风险或紧急级别热应激信号时,应提示用户立即停止烘干、降低温度、开盖通风并观察宠物状态
  • 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"、"宠物类型"、"分析时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用烘干箱热应激预警报告-{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:
    报告名称宠物类型分析时间点击查看
    烘干箱热应激预警报告-202603121722000012026-03-12 17:22:
    00🔗 查看报告

使用示例

# 分析本地烘干箱视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_pet_drying_box_heat_stress_analysis --input /path/to/drying_box_video.mp4 --pet-type cat --open-id your-open-id

# 分析网络烘干箱视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_pet_drying_box_heat_stress_analysis --url https://example.com/drying_box_video.mp4 --pet-type cat --open-id your-open-id

# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史热应激报告(自动触发关键词:查看历史热应激报告、历史报告、烘干箱报告清单等)
python -m scripts.smyx_pet_drying_box_heat_stress_analysis --list --open-id your-open-id

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_pet_drying_box_heat_stress_analysis --input video.mp4 --pet-type cat --open-id your-open-id --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_pet_drying_box_heat_stress_analysis --input video.mp4 --pet-type cat --open-id your-open-id --output result.json