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病人端通用健康知识科普。参考 wellally-tech 的 knowledge base recommendations 部分，构建通用健康内容入口。

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openclaw skills install unisound-health-education

健康知识科普

概述

本 skill 对应：病人端 / 通用健康 / 健康知识科普。

要求：通用健康内容入口。

来源核验

参考部分

只参考 wellally-tech 的 knowledge base recommendations 部分：

  • 健康知识库入口
  • 分类文章索引
  • 健康主题匹配
  • 推荐内容
  • 来源链接引用

不参考部分

  • 不参考 Apple Health/Fitbit/Oura 数据接入
  • 不参考外部设备同步
  • 不参考完整 WellAlly 平台集成
  • 不扩展为问诊或诊断

构建方式

OpenClaw 中应构建为一个独立的内容型 skill：

  • 输入用户健康主题或关键词
  • 在本地或配置知识库中匹配科普内容
  • 输出科普标题、摘要、适用主题和来源
  • 明确提示科普不能替代医生诊疗

建议输入字段

  • topic：健康主题
  • keywords：关键词列表
  • articles：文章列表（含 title/category/summary/keywords/url）

建议输出字段

  • skill：健康知识科普
  • topic
  • matched_articles
  • summary
  • source_refs

医疗边界

本 skill 只做健康知识科普，不做诊断，不给出个体化治疗建议。

快速开始

从本 skill 目录执行：

python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY

最小输入示例

{
  "topic": "高血压",
  "keywords": ["饮食"],
  "articles": [
    {
      "title": "高血压饮食科普",
      "category": "慢病管理",
      "summary": "面向患者的高血压饮食基础知识。",
      "keywords": ["高血压", "饮食"],
      "url": "https://example.org/article"
    }
  ]
}

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

主题：糖尿病饮食
关键词：血糖,饮食

CSV 格式示例

主题,关键词
糖尿病饮食,血糖

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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