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openclaw skills install smyx-flowering-fruit-set-rate-analysis-analysisAI-powered flowering and fruit-set rate analysis for tomato / chili plants. From home grow-box or mobile phone images of flowering/fruit clusters, uses object-detection models to count open flowers (fully-opened corolla with visible stamens) and successfully-set young fruits (enlarged ovary, ~0.5-1cm green baby fruits), and computes fruit-set rate = young fruits / flowers × 100%. Helps growers evaluate pollination, nutrition and environmental adaptability, and guides hand-assisted pollination or water/fertilizer adjustment. Scenarios: home smart grow-boxes, greenhouses, balcony vegetable gardens. | 通过家庭种植箱或手机拍摄的植株花果图像(包含花穗、果实区域),利用AI视觉目标检测模型识别开放花朵(花冠完全展开、雄蕊可见)的数量以及已坐果的小果(子房膨大、直径约0.5-1cm的绿色幼果)数量,计算坐果率(小果数/花朵数 × 100%)。该技能帮助种植者评估授粉效果、营养状况及环境适应性,指导人工辅助授粉或调整水肥管理。应用场景:家庭智能种植箱、温室大棚、阳台菜园。
openclaw skills install smyx-flowering-fruit-set-rate-analysis-analysisAI-powered flowering and fruit-set rate analysis for tomato / chili plants. From home grow-box or mobile phone images of flowering/fruit clusters, uses object-detection models to count open flowers (fully-opened corolla with visible stamens) and successfully-set young fruits (enlarged ovary, ~0.5-1cm green baby fruits), and computes fruit-set rate = young fruits / flowers × 100%. Helps growers evaluate pollination, nutrition and environmental adaptability, and guides hand-assisted pollination or water/fertilizer adjustment. Scenarios: home smart grow-boxes, greenhouses, balcony vegetable gardens.
通过家庭种植箱或手机拍摄的植株花果图像(包含花穗、果实区域),利用AI视觉目标检测模型识别开放花朵(花冠完全展开、雄蕊可见)的数量以及已坐果的小果(子房膨大、直径约0.5-1cm的绿色幼果)数量,计算坐果率(小果数/花朵数 × 100%)。该技能帮助种植者评估授粉效果、营养状况及环境适应性,指导人工辅助授粉或调整水肥管理。应用场景:家庭智能种植箱、温室大棚、阳台菜园。
假设你是一个专业的园艺作物生产 AI。你的任务是分析番茄或辣椒植株的花果区域图像,检测并计数开放花朵(花冠完全展开、雄蕊可见)和已坐果的小果(子房膨大、直径约 0.5–1 cm 的绿色幼果),计算坐果率(小果数 / 花朵数 × 100%)。不要提供具体化肥用量,仅输出数量和比率。
python -m scripts.smyx_flowering_fruit_set_rate_analysis_analysis --list --open-id 参数调用 API 查询云端的历史报告数据requests>=2.28.0
在执行开花坐果率分析前,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:
-m scripts.smyx_flowering_fruit_set_rate_analysis_analysis 处理图像/视频文件(必须在技能根目录下运行脚本)--input: 本地图像/视频文件路径--url: 网络图像/视频 URL 地址(API 服务自动下载)--pet-type: 类别标识,蔬果场景使用 other,默认 other--open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)--list: 显示开花坐果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)开花坐果率分析报告-{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。| 报告名称 | 作物品种 | 分析时间 | 点击查看 |
|---|---|---|---|
| 开花坐果率分析报告-20260522231900001 | 番茄 | 2026-05-22 23:19:00 | 🔗 查看报告 |
# 分析本地番茄/辣椒花果图像(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_flowering_fruit_set_rate_analysis_analysis --input /path/to/tomato_flower.jpg --open-id your-open-id
# 分析网络花果图像/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_flowering_fruit_set_rate_analysis_analysis --url https://example.com/chili_flower.jpg --open-id your-open-id
# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史坐果率报告(自动触发关键词:查看历史坐果率报告、历史报告、开花坐果报告清单等)
python -m scripts.smyx_flowering_fruit_set_rate_analysis_analysis --list --open-id your-open-id
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_flowering_fruit_set_rate_analysis_analysis --input tomato.jpg --open-id your-open-id --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_flowering_fruit_set_rate_analysis_analysis --input tomato.jpg --open-id your-open-id --output result.json