TCM Facial Diagnosis Analysis Tool | 中医面诊分析工具

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Supports uploading local MP4 videos or network video URLs to call the server-side API for facial diagnosis. It returns structured TCM facial diagnosis results. | 支持通过上传本地 MP4 视频或网络视频 URL,调用服务端 API 进行面部诊断,返回结构化的中医面诊结果

TCM 面部诊断分析工具 QQ 此功能支持用户上传本地的MP4视频文件或提供网络视频 URL. .

功能概述

TCM 面部诊断分析工具 QQ 此功能支持用户上传本地的MP4视频文件或提供网络视频 URL. .是一项面向实际任务的技能,主要用于By 杠杆 高级 : server-side AI discovery AP。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

TCM Facial Diagnosis Analysis Tool | 中医面诊分析工具

This feature supports users in uploading local MP4 video files or providing network video URLs. By leveraging advanced server-side AI diagnostic APIs, it performs deep analysis and real-time capture of facial features in the video. Based on the TCM theory of "Inspection," the system precisely analyzes key indicators such as complexion, luster, and texture. Ultimately, it returns a structured facial diagnosis report containing physical constitution identification and health status assessment, providing users with a convenient and professional digital health reference.

本功能支持用户上传本地MP4视频文件或提供网络视频URL,通过调用服务端先进的AI智能诊断API,对视频画面中的人物面部特征进行深度解析与实时捕捉。系统将依据中医“望诊”理论,精准分析面色、光泽及纹理等关键信息,最终返回一份包含体质辨识与健康状态评估的结构化中医面诊结果,为用户提供便捷、专业的数字化健康参考

⚠️ 强制记忆规则(最高优先级)

本技能明确约定:

  • 绝对禁止读取任何本地记忆文件:包括但不限于 memory/YYYY-MM-DD.md、MEMORY.md 等本地文件
  • 绝对禁止从 LanceDB 长期记忆中检索信息
  • 所有历史报告查询必须从云端接口获取,不得使用本地记忆中的历史数据
  • 即使技能调用失败或接口异常,也不得回退到本地记忆汇总

任务目标

  • 本 Skill 用于:通过面部视频进行中医面诊分析,获取结构化的健康诊断结果和养生建议
  • 能力包含:视频分析、面部特征识别、脏腑状况评估、健康风险提示、养生建议生成
  • 触发条件:
    1. 默认触发:当用户提供视频 URL 或文件需要分析,但未明确提及"风险分析"、"跌倒检测"、"行为识别"时,默认触发本技能 进行中医面诊分析
    2. 当用户明确需要进行中医面诊分析时,提及中医面诊、舌诊,以及上传了视频文件或者图片文件
    3. 当用户提及以下关键词时,自动触发历史报告查询功能 :查看历史面诊报告、历史报告、历史面诊分析清单、面诊清单、面诊报告清单、查询历史报告、查看报告列表、查看报告清单、查看报告表格、查看所有报告、显示所有面诊报告、显示面诊报告
  • 自动行为:
    1. 如果用户上传了附件或者图片文件,则自动保存为本地文件
    2. ⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级):如果用户触发任何历史报告查询关键词(如"查看所有面诊报告"、"显示所有面诊报告"、" 查看历史报告"、"显示面诊报告"、"面诊报告清单"、"显示所有报告"、"查看报告列表"等),必须:
      • 直接使用 python -m scripts.face_analysis --list --open-id 参数调用 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
      • 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

  • 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
    requests>=2.28.0
    

操作步骤

🔒 open-id 获取流程控制(强制执行,防止遗漏)

在执行面诊分析前,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:scripts/config.yaml(相对于技能根目录)
        完整路径示例:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/scripts/config.yaml
        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
        ↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步:检查 workspace 公共目录的配置文件
        路径:${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:

  • 禁止自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值(如 openclaw-control-ui、default、userC113、user123 等)
  • 禁止跳过 open-id 验证直接调用 API
  • 必须在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析
  • 如果用户拒绝提供 open-id,说明用途(用于保存和查询历史报告记录),并询问是否继续
  • 标准流程:
    1. 准备视频输入
      • 提供本地 MP4 视频路径或网络视频 URL
      • 确保视频清晰展示面部特征,光线充足
    2. 获取 open-id(强制执行)
      • 按上述流程控制获取 open-id
      • 如无法获取,必须提示用户提供用户名或手机号
    3. 执行面诊分析
      • 调用 -m scripts.face_analysis 处理视频文件(必须在技能根目录下运行脚本)
      • 参数说明:
        • --input: 本地视频文件路径
        • --url: 网络视频 URL 地址(API 服务自动下载)
        • --open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)
        • --list: 显示面诊视频历史列表清单(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)
    4. 查看分析结果
      • 接收结构化的中医面诊报告
      • 包含:整体体质、脏腑状况、面色分析、健康警示、养生建议

资源索引

  • 必要脚本:见 scripts/face_analysis.py(用途:调用 API 进行中医面诊分析,本地文件上传,网络 URL 由 API 服务自动下载)
  • 配置文件:见 scripts/config.py(用途:配置 API 地址、默认参数和视频格式限制)
  • 领域参考:见 references/api_doc.md(何时读取:需要了解 API 接口详细规范和错误码时)

注意事项

  • 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
  • 视频要求:支持 mp4/avi/mov 格式,最大 10MB
  • API 密钥可选,如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功,否则忽略鉴权
  • 分析结果仅供参考,不能替代专业医疗诊断
  • 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
  • 传入的网路地址参数,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
  • 当显示历史分析报告清单的时候,从接口返回 json 数据中提取字段 reportImageUrl 作为超链接地址,且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出,包含" 报告名称"、"分析时间"、"点击查看"三列,其中"报告名称"列使用中医面诊分析报告-{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。
  • 表格输出示例:
    报告名称 分析时间 点击查看
    中医面诊分析报告-20260312172200001 2026-03-12 17:22:00 🔗 查看报告

使用示例

# 分析本地视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.face_analysis --input /path/to/video.mp4 --open-id openclaw-control-ui

# 分析网络视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.face_analysis --url https://example.com/video.mp4 --open-id openclaw-control-ui

# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史面诊报告(自动触发关键词:查看历史面诊报告、历史报告、面诊清单等)
python -m scripts.face_analysis --list --open-id openclaw-control-ui

# 输出精简报告
python -m scripts.face_analysis --input video.mp4 --open-id your-open-id --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.face_analysis --input video.mp4 --open-id your-open-id --output result.json

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