Anthrovision Telegram Body Scan Free

在Telegram中运行基础身体扫描测量流程。提交视频至AnthroVision桥接工具, 轮询状态并输出基础测量结果。基础版覆盖输入校验、扫描提交与状态轮询。 适用场景:基础体型测量、健身追踪。 不适用于腰臀比汇总、超时处理、确定性格式化等高级场景。

概述

在Telegram中运行基础身体扫描测量流程。提交视频至AnthroVision桥接工具,轮询状态并输出基础测量结果。基础版覆盖输入校验、扫描提交与状态轮询。

依赖说明

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
• 操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖项

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由Agent内置LLM提供

API Key 配置

需要配置对应API Key，详见上文环境配置章节

可用性分类

• 分类: MD+EXEC（）

API Key配置方式:

bash

export API_KEY="your_api_key_here"

配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统。

核心能力

1. 输入校验(基础)

• 必需输入: gender(male/female)、height_cm(100-250)、video附件或可下载URL、phone_model
• 拒绝本地文件路径与私有/本地URL

处理: 按照skill规范执行输入校验(基础)操作,遵循单一意图原则。 输出: 返回输入校验(基础)的执行结果,包含操作状态和输出数据。

2. 扫描提交与轮询(基础)

• 调用 anthrovision_bridge_submit_scan 提交
• 调用 anthrovision_bridge_check_scan 轮询状态
• 状态complete时输出基础测量结果

输入: 用户提供扫描提交与轮询(基础)所需的指令和必要参数。

指令解析与执行

解析用户指令,执行核心操作并返回处理结果。

输入: 用户提供操作指令和必要参数。

输出: 返回操作执行的结果。

• 执行指令解析与执行操作，处理输入数据并返回结果
• 验证执行结果，确认输出符合预期格式
• 参考指令解析与执行相关配置参数进行设置

能力覆盖范围

本skill还覆盖以下能力场景: Telegram、中运行基础身体扫、描流程、提交视频并轮询测、描测量流程、提交视频至、桥接工具、轮询状态并输出基、基础版覆盖输入校、扫描提交与状态轮、适用场景、基础体型测量、健身追踪、不适用于腰臀比汇、超时处理、确定性格式化等高、级场景。这些能力在上述核心功能中均有对应处理逻辑。

适用场景

场景	输入	输出
基础男性身体扫描	gender=male, height_cm=180, 视频附件	scan_id确认,轮询后输出基础测量数据
基础女性体型测量	gender=female, height_cm=165, 视频URL	scan_id确认,轮询后输出基础测量数据

不适用于: 腰臀比汇总、确定性响应格式化、超时处理、手机型号校准提示。

使用流程

1. 校验必需输入: 确认 gender、height_cm、video、phone_model 均已提供,拒绝本地路径与私有URL
2. 提交扫描: 调用 anthrovision_bridge_submit_scan,发送scan_id确认
3. 轮询状态: 调用 anthrovision_bridge_check_scan 检查状态,processing时继续轮询
4. 输出结果: 状态complete时输出基础测量数据

案例展示

案例1: 基础男性身体扫描

输入:

• gender: male
• height_cm: 180
• video: 附件
• phone_model: iPhone 13

流程:

text

1. 校验输入通过
2. 调用 anthrovision_bridge_submit_scan
3. 发送确认: scan_id=scan_a1b2c3, status=processing
4. 轮询,第48秒状态变为complete

输出:

text

- scan_id: scan_a1b2c3
- status: complete
- 测量数据: 胸围 102.3 cm, 腰围 84.7 cm, 臀围 98.1 cm

案例2: 基础女性体型测量

输入:

• gender: female
• height_cm: 165
• video: https://example.com/scan/female_165.mp4
• phone_model: Samsung S23

流程:

text

1. 校验输入通过,URL为https可下载
2. 调用 anthrovision_bridge_submit_scan
3. 发送确认: scan_id=scan_d4e5f6, status=processing
4. 轮询,第75秒状态变为complete

输出:

text

- scan_id: scan_d4e5f6
- status: complete
- 测量数据: 胸围 88.5 cm, 腰围 71.2 cm, 臀围 91.4 cm

异常处理

错误场景	原因	处理方式
height_cm超出范围	输入值<100或>250	提示身高范围需为100-250cm,要求重新提供
gender值无效	输入非male/female	提示仅支持male或female,要求重新提供
本地文件路径提交	用户提供 /Users/...、file://... 路径	拒绝本地路径,要求上传附件或提供 https:// URL
私有URL提交	URL为localhost、127.0.0.1、RFC1918网段	拒绝私有URL,要求提供公网 https:// URL
scan_id未找到	check_scan的scan_id不存在	确认scan_id与提交时一致,若已过期需重新提交

常见问题

Q1: 需要哪些输入?

A: 需要 gender(male/female)、height_cm(100-250)、video附件或可下载 https:// URL、phone_model(如iPhone 13)。不接受本地文件路径与私有网段URL。

Q2: 处理需要多长时间?

A: 一般48-90秒完成。处理期间轮询状态,complete后输出测量数据。超过3分钟的超时处理(延迟消息与询问)需升级付费版。

Q3: 输出包含腰臀比吗?

A: 免费版仅输出基础测量数据(胸围、腰围、臀围),不提供腰臀比汇总与确定性分组格式化。如需腰臀比与确定性格式化输出,请升级付费版。

Q4: 手机型号未校准怎么办?

A: 免费版不提供手机型号校准提示,未校准机型测量精度可能下降且无提示。如需校准提示与机型建议,请升级付费版。

错误处理

错误场景	原因	处理方式
LLM响应超时或无响应	网络延迟或模型负载过高	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接，执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令请求；确认Agent平台LLM服务正常
输入内容格式不正确	用户输入不符合skill预期格式	检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求，参考示例章节
执行结果与预期不符	指令描述不够明确或上下文不足	提供更详细的指令描述，补充必要的上下文信息
命令执行失败	运行环境不满足要求或权限不足	确认运行环境符合依赖说明中的要求；检查命令权限设置

已知限制

• 仅支持单人身体视频扫描
• 身高范围限制100-250cm
• 不提供腰臀比汇总与确定性响应格式化
• 不提供超时处理(3分钟延迟消息与询问)
• 不提供手机型号校准提示
• 不提供显式同意流程(需用户自行确保合规)
• 输出仅含基础测量数值,不提供医疗或健康解读

升级提示

如需完整功能,请升级付费版,解锁以下能力:

• 显式同意流程:处理真实人物视频前获取明确同意
• 腰臀比汇总:输出腰臀比(waist-to-hip ratio)与典型范围参考
• 确定性响应格式化:结构化字段固定格式输出,不透传上游不可信文本
• 超时处理:3分钟阈值延迟消息与继续等待询问
• 手机型号校准提示:未校准机型提示与已校准机型建议
• 周期性轮询优化:10-15秒静默轮询,processing状态不发送额外消息