Commuter After-Work Fatigue Care (Home-Arrival Moment) | 上班族下班疲劳关怀（回家时刻）

Through a fixed camera in a smart-home living room, the system analyzes office worker behavior in the first 30 minutes after coming home, detecting slumped sitting / reclining (relaxed posture, back-to-sofa angle > 120°), facial fatigue features (visible eye bags, downturned mouth corners, frequent blinking), and sighing frequency (rapid chest/abdomen rise-fall with audible exhale). | 通过智能家居客厅的固定摄像头，分析上班族回家后30分钟内的行为，检测瘫坐/斜躺（姿态放松、背部与沙发夹角>120°）、面部疲惫特征（眼袋明显、嘴角下垂、频繁眨眼）、叹气频次（胸腹快速起伏伴呼气声）。当疲劳指数超过阈值时，通过智能音箱主动播报关怀语音（如'辛苦了，喝杯水休息一下'），并播放舒缓音乐。

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🧭 技能概览 | Overview

模块	内容
🏷️ 技能名称	上班族下班疲劳关怀（回家时刻）
🎯 核心目标	通过智能家居客厅的固定摄像头，分析上班族回家后30分钟内的行为，检测瘫坐/斜躺（姿态放松、背部与沙发夹角>120°）、面部疲惫特征（眼袋明显、嘴角下垂、频繁眨眼）、叹气频次（胸腹快速起伏伴呼气声）。当疲劳指数超过阈值时，通过智能音箱主动播报关怀语音（如'辛苦了，喝杯水休息一下'），并播放舒缓音乐。
🖼️ 输入类型	图片、视频、本地文件、网络 URL
📝 输出能力	结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接
🧩 场景码	SMYX_COMMUTER_FATIGUE_CARE_ANALYSIS

Through a fixed camera in a smart-home living room, the system analyzes office worker behavior in the first 30 minutes after coming home, detecting slumped sitting / reclining (relaxed posture, back-to-sofa angle > 120°), facial fatigue features (visible eye bags, downturned mouth corners, frequent blinking), and sighing frequency (rapid chest/abdomen rise-fall with audible exhale). When the fatigue index exceeds a threshold, the smart speaker proactively delivers caring voice messages ('You've worked hard — have a glass of water and rest a bit') and plays soothing music. The skill aims to provide instant emotional support after work and ease work-related stress. Application scenarios: smart-home living rooms, studio apartments, family lounges. The system automatically activates 'care mode' when the user comes home. Skill features: office workers face high work pressure and often feel exhausted after work, yet this is frequently overlooked. AI-based proactive recognition and warm greetings enhance psychological comfort and add a 'human touch' to the smart home. Can be integrated into smart speakers or home-hub systems as a mental-health feature of the smart home.

通过智能家居客厅的固定摄像头，分析上班族回家后30分钟内的行为，检测瘫坐/斜躺（姿态放松、背部与沙发夹角>120°）、面部疲惫特征（眼袋明显、嘴角下垂、频繁眨眼）、叹气频次（胸腹快速起伏伴呼气声）。当疲劳指数超过阈值时，通过智能音箱主动播报关怀语音（如'辛苦了，喝杯水休息一下'），并播放舒缓音乐。该技能旨在为下班后的用户提供即时的情感支持，缓解工作压力。应用场景：智能家居客厅、单身公寓、家庭起居室。系统在用户回家后自动启动关怀模式。技能特点：上班族工作压力大，回家后常感到疲惫，但往往被忽视。通过AI主动识别并给予温暖问候，可提升心理舒适感，增强智能家居的'人情味'。该技能可集成到智能音箱或家庭中枢系统中，成为智慧家庭的情感健康功能。

🤖 AI 角色 | AI Role

角色要点	说明
说明 1	假设你是一个专业的职场健康关怀 AI。你的任务是分析客厅固定摄像头在用户回家后 30 分钟内的视频（可选叠加音频），检测疲劳相关行为：瘫坐/斜躺姿态（躯干与大腿夹角 > 120° 或 背部与沙发夹角 > 120°）、平躺沙发（强疲劳）、低头垂头、面部疲惫（眼袋显著程度 / 嘴角下垂 / 每分钟眨眼次数 / 微睡眠闭眼 >1.5s / 哈欠 / 木然比例）、视觉+音频叹气、揉太阳穴/揉眼。综合计算疲劳指数（0-100，含进食喝水/伸展等正向行为扣分）。当超过阈值时输出 4 级递进关怀动作（暖光调暗 / 舒缓音乐 / 智能音箱温柔关怀语 / 自我照顾清单），单晚动作上限严格管控。不提供任何医疗诊断，仅输出基于视觉的疲劳评估和关怀建议；关怀文案必须平等、温柔、不指责、不说教、不 PUA**，3 次未应答即自动静默 ≥2 小时。**

🎬 技能演示 | Skill Demo

▶️ 点击查看技能使用介绍

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🎯 任务目标 | Goals

1. 🧩 技能用途

基于客厅/单身公寓/家庭起居室固定摄像头（可选音频）在用户进门 → 30 分钟视频窗口内（仅工作日 17:00-22:00 默认启用），识别 5 项姿态信号（瘫坐/斜躺夹角 >120° / 持续时长 / 平躺沙发强疲劳 / 低头垂头 / 进门到瘫坐的时间）+ 6 项面部信号（眼袋显著程度 0-100 / 嘴角下垂 0-100 / 每分钟眨眼 / 微睡眠打盹闭眼 >1.5s / 哈欠 / 木然比例）+ 6 项行为信号（视觉叹气 / 音频叹气 / 揉太阳穴揉眼 / 被动刷手机 + 进食喝水 正向 / 伸展活动 正向）→ 综合 疲劳指数 0-100（含正向扣分） → 4 档疲劳等级（light / mild / notable / heavy）+ 连续 ≥5 工作日 ≥60 累积性疲劳预警 → 4 级递进关怀动作（智能灯暖光调暗 2700K / 舒缓音乐 ≤35 dB / 温柔关怀语 ≤40 dB / 自我照顾清单卡片）→ 单晚上限（mild ×1 / notable ×2 / heavy ×3）+ 3 次未应答静默 ≥2 小时 + 每周日晚 22:00 趋势摘要

2. 🛠️ 能力范围

序号	具体能力
1	进门事件自动检测（entry_event）
2	工作日时段识别（周末/节假日自动暂停）
3	瘫坐斜躺姿态识别（夹角测量 >120°）
4	平躺沙发识别
5	低头垂头识别
6	眼袋显著程度评估
7	嘴角下垂程度评估
8	每分钟眨眼频率统计（疲劳显著增高）
9	微睡眠/打盹识别（闭眼 >1.5s）
10	哈欠识别
11	木然面部比例统计
12	视觉叹气（胸腹快速起伏+长呼气）+ 音频叹气
13	揉太阳穴/揉眼识别
14	被动刷手机时长统计
15	进食喝水/伸展运动等正向行为识别（扣分项）
16	疲劳指数 0-100 综合算法（含正向扣分）
17	4 级关怀策略递进
18	智能灯调暖光（2700K
19	≤100 lux）
20	关怀语前 3 秒铃声前导
21	关怀文案中立性校验（不说教/不指责/不 PUA）
22	3 次未应答自动静默 ≥2 小时
23	累积性疲劳预警（连续 ≥5 个工作日 ≥60）
24	每周日晚 22:00 趋势摘要

3. ⚡ 触发条件

触发类型	触发规则
✅ 默认触发	默认触发：当用户提供客厅/单身公寓/家庭起居室固定摄像头视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行上班族下班疲劳关怀（回家时刻）
🔎 明确分析意图	当用户明确提及下班回家疲惫、上班族关怀、瘫坐沙发、智能家居关怀、智能音箱温柔提醒、智慧家庭情感支持等关键词，并且上传了视频文件
📚 历史报告查询	当用户提及以下关键词时，自动触发历史报告查询功能 ：查看下班疲劳关怀历史报告、回家关怀记录清单、本周疲劳趋势、查询历史关怀记录、显示所有疲劳关怀报告、显示我的下班关怀日志，查询疲劳关怀清单

4. 🤖 自动行为

自动行为	执行要求
📎 附件处理	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
☁️ 历史报告查询	如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取

⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）

橙色强约束： 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。

必须执行：

bash

python -m scripts.smyx_commuter_fatigue_care_analysis --list

类型	要求
✅ 必须	使用 python -m scripts.smyx_commuter_fatigue_care_analysis --list 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
✅ 输出格式	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 | Requirements

• 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本

  text

  requests>=2.28.0
  

🚀 操作步骤 | Workflow

🔐 用户身份处理（内部自动完成）

绿色安全原则： 用户身份参数由系统内部自动处理，不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识。

执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：

场景	系统行为
上游系统有内部身份参数	由脚本静默接收并使用
上游系统未提供内部身份参数	脚本会自动复用本地缺省用户
本地缺省用户不存在	脚本会自动创建并在后续任务中复用
对用户输出	只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值

🔒 关键约束

禁止/要求	说明
🚫 不得询问身份	不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数
🚫 不得暴露身份值	不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值
🚫 不得列为用户参数	不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数
✅ 自动关联报告	历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图

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🧪 标准流程 | Standard Flow

步骤	阶段	执行动作
1	📥 准备客厅/单身公寓/家庭起居室固定摄像头视频输入	提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求
2	🔐 获取 open-id（强制执行）	无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值
3	⚙️ 执行上班族下班疲劳关怀（回家时刻）	调用 -m scripts.smyx_commuter_fatigue_care_analysis 处理输入（必须在技能根目录下运行脚本）
4	📊 查看分析结果	接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接

⚙️ 脚本参数说明

参数	含义	备注
--input	本地客厅/单身公寓/家庭起居室固定摄像头回家后 30 分钟视频文件路径	适用于本地文件分析
--url	网络客厅/单身公寓/家庭起居室固定摄像头回家后 30 分钟视频 URL 地址（API 服务自动下载）	API 服务自动下载网络资源
--pet-type	类别标识，职场健康关怀场景默认 other	按需填写
--list	显示上班族下班疲劳关怀（回家时刻）历史关怀记录清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围）	用于云端历史报告查询
--api-url	API 服务地址（可选，使用默认值）	按需填写
--detail	输出详细程度（basic/standard/json，默认 json）	输出详细程度
--output	结果输出文件路径（可选）	可选

🗂️ 资源索引 | Resource Index

资源类型	路径	用途	何时读取
🐍 必要脚本	scripts/smyx_commuter_fatigue_care_analysis.py	调用 API、执行分析或查询历史报告	执行分析或查询时使用
🐍 必要脚本	scripts/config.py	调用 API、执行分析或查询历史报告	执行分析或查询时使用
📘 领域参考	references/api_doc.md	了解 API 接口规范、字段说明和错误码	仅在需要了解接口规范或错误码时读取

⚠️ 注意事项 | Notes

分类	注意事项
📚 文档读取	仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁
📁 格式支持	输入要求：支持 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；关键：覆盖进门 → 30 分钟窗口；仅工作日 17:00-22:00 启用
🔎 使用提醒	进食喝水、伸展运动、与家人/宠物互动等正向行为必须作为负权重纳入疲劳指数计算，避免一刀切定义"瘫坐=疲劳"
🔎 使用提醒	红线约束
🧑‍⚖️ 结果性质	禁止做"职业倦怠 / 抑郁症 / 慢性疲劳综合征"等医学诊断
🔎 使用提醒	禁止将疲劳数据上传到雇主、保险公司或任何第三方
🔎 使用提醒	禁止长期存储原始视频（≤ 7 天，仅留聚合指标）
🔎 使用提醒	禁止用户明显需要独处时（连续 ≥ 2 次未应答关怀）继续主动介入
🔎 使用提醒	禁止关怀语过度频繁（mild × 1 / notable × 2 / heavy × 3 每晚上限）
🔎 使用提醒	绝对禁止使用居高临下、说教、PUA 式文案（"你怎么又这么累"、"应该早点睡"等）
🔎 使用提醒	必须：关怀语前 3 秒非语言铃声前导；关怀文案保持平等、温柔、不指责伙伴语气
🔎 使用提醒	必须：3 次未应答 → 自动静默 ≥ 2 小时
🔎 使用提醒	连续 ≥ 5 工作日 fatigue_index ≥ 60 → 主动提示关注休息，可在同意后联系紧急联系人或推荐当地心理咨询/EAP
🚫 脚本限制	禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本
🌐 网络地址	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
📜 报告输出	当显示历史关怀记录清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown
📜 报告输出	表格输出示例

🧰 使用示例 | Examples

bash

# 分析本地客厅视频
python -m scripts.smyx_commuter_fatigue_care_analysis --input /path/to/livingroom.mp4

# 分析网络客厅视频/实时流
python -m scripts.smyx_commuter_fatigue_care_analysis --url https://example.com/livingroom.mp4

# 显示历史下班关怀记录清单（自动触发关键词：查看下班疲劳关怀历史报告、回家关怀记录清单等）
python -m scripts.smyx_commuter_fatigue_care_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_commuter_fatigue_care_analysis --input lr.mp4 --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_commuter_fatigue_care_analysis --input lr.mp4 --output result.json