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unisound-followup-reminder

Security

病人端慢病管理随访复诊提醒。参考 Simple 的 appointments/overdue patients 部分，构建管理连续性能力。

Install

openclaw skills install unisound-followup-reminder

随访复诊提醒

概述

本 skill 对应：病人端 / 慢病管理 / 随访复诊提醒。

要求：管理连续性能力。

来源核验

  • 匹配来源：Simple
  • 来源类型：公开开源慢病管理系统
  • 来源链接：https://docs.simple.org/readme/simple-app-features
  • 匹配结论：匹配。Simple 明确使用 appointment 作为 return-to-care 提醒，并有 overdue patients、SMS reminder、默认复诊周期等机制。

参考部分

只参考 Simple 的 appointments/overdue patients 部分：

  • 复诊日期
  • 默认复诊周期
  • 逾期识别
  • 回访提醒
  • 回访状态记录

不参考部分

  • 不参考医疗机构端完整工作流
  • 不参考患者搜索、BP Passport、Secure Calling
  • 不参考 Simple Dashboard
  • 不扩展到医生排班系统

构建方式

OpenClaw 中应构建为一个独立的提醒型 skill：

  • 输入上次就诊日期、复诊周期或医嘱复诊日期
  • 生成复诊提醒
  • 判断是否逾期
  • 输出提醒状态和建议下一步动作

建议输入字段

  • last_visit_date：上次就诊日期
  • followup_date：复诊日期（与 followup_interval_days 二选一）
  • followup_interval_days：复诊周期天数（与 followup_date 二选一）
  • disease_type：疾病类型
  • note：备注

建议输出字段

  • skill：随访复诊提醒
  • followup_date
  • is_overdue
  • days_overdue
  • reminder_status
  • suggested_action

医疗边界

本 skill 只做随访复诊提醒，不判断是否必须就诊，不替代医生安排。

快速开始

从本 skill 目录执行：

python3 scripts/run.py --input input.json --today 2026-04-29 --output output.json --appkey YOUR_KEY

最小输入示例

{
  "disease_type": "高血压",
  "last_visit_date": "2026-04-01",
  "followup_interval_days": 28,
  "note": ""
}

参数说明

  • --input PATH：输入 JSON。
  • --today YYYY-MM-DD：用于判断是否逾期，默认当天。
  • --output PATH：输出 JSON；不传则输出到 stdout。

输出约定

输出 UTF-8 JSON，采用统一格式：

{
  "skill": "技能名称",
  "status": "ok",
  "data": { /* 结构化数据 */ },
  "text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容，OpenClaw 直接渲染给用户"
}
  • data：本地预处理得到的结构化数据
  • text：内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒，Markdown 格式

支持的输入格式

除 JSON 外，还支持以下格式（通过 --input-type 自动检测或手动指定）：

格式说明
JSON默认，直接读取结构化输入
CSV / XLSX / XLS表格数据，按列头自动映射字段
TXT / MDkey:value 文本格式（支持中文/英文字段名）
PDF / DOC / DOCX文档，提取文本后解析
PNG / JPG 等图片OCR 提取文本后解析

文本格式示例

上次就诊：2026-04-01
间隔天数：28
疾病类型：糖尿病

CSV 格式示例

上次就诊,间隔天数,疾病类型
2026-04-01,28,糖尿病

统一入口附加参数

  • --input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json：输入类型；默认 auto。
  • --sheet STRING：读取 Excel 时指定 sheet（可选）。
  • --encoding STRING：txt/csv 编码（默认：utf-8）。
  • --save-prepared：保存预处理后的 JSON，便于调试。
  • --appkey STRING：必填。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配。

依赖

运行环境

  • Python 3.7+

Python 第三方包（可选，按输入格式需要）

包名用途必要条件
openpyxl读取 .xlsx 文件输入为 xlsx 时必须
pypdf提取 PDF 文本输入为 pdf 时必须

外部工具（可选，按输入格式需要）

工具用途必要条件
LibreOffice (soffice)转换 .doc / .xls输入为 doc/xls 时必须
pdftotext（poppler-utils）提取 PDF 文本输入为 pdf 且未安装 pypdf 时
tesseract（含 chi_sim+eng）图片 OCR输入为图片时必须

仅使用 JSON 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。

模型配置

本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理：

  • endpoint：https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions
  • model：u1-insuremed
  • 协议：OpenAI Chat Completions（兼容标准 /v1/chat/completions）
  • 鉴权：通过 --appkey 参数传入 Bearer token，由用户在 OpenClaw 中调用时提供

本 skill 强制走 API 推理，无本地透传模式。

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