📦 Smart Incontinence Status Alert Skill | 智能失禁状态提醒技能 — 技能工具
v1.0.0Automatically identifies wet clothing and abnormal excretion via visual AI. Instantly notifies caregivers to improve care for incontinent elderly, bedridden...
详细分析 ▾
运行时依赖
版本
- Initial release of the incontinence_alert_analysis skill. - Enables automatic detection of wet clothing and abnormal excretion via visual AI for elderly, bedridden patients, and infants. - Instantly notifies caregivers to support timely intervention and reduce skin complications. - Strictly enforces cloud-only report queries, never using local or long-term memory for report retrieval. - Provides clear open-id acquisition flow, requiring valid identification before analysis. - Outputs structured care reports and supports history retrieval in Markdown table format with direct report links.
安装命令
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Based on visual AI technology, this capability automatically identifies conditions such as damp clothing or abnormal excretion in disabled seniors, bedridden patients, or infants. By analyzing image texture, reflection characteristics, and regional changes, the system monitors body surface and contact area status in real-time. Upon detecting anomalies, it immediately pushes notifications to caregivers to facilitate timely cleaning and changing. It is suitable for scenarios in nursing homes, home care, and maternal-infant care, effectively reducing the risks of skin eczema, diaper rash, and infection, while enhancing nursing quality and response efficiency.
本技能基于视觉AI技术,自动识别失能老人、卧床病人或婴幼儿的衣物潮湿、排泄异常等状况。系统通过分析图像纹理、反射特征及区域变化,实时监测体表与接触面状态,发现异常后第一时间向看护人员推送通知,帮助及时清洁更换。适用于养老机构、居家护理及母婴照护场景,有效降低皮肤湿疹、尿布疹及感染风险,提升护理质量与响应效率。
⚠️ 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:通过监控摄像头视频/图片进行智能失禁状态识别,自动检测衣物潮湿、排泄异常状况,及时触发预警通知看护人员,提升护理效率
- 能力包含:视频/图片分析、衣物潮湿识别、排泄物检测、异常状态预警、护理记录生成、护理提醒建议
- 触发条件:
- 自动行为:
python -m scripts.incontinence_alert_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)
在执行失禁状态检测分析前,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:
- 禁止自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值(如 openclaw-control-ui、default、care123、alert456 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(用于保存和查询护理提醒记录),并询问是否继续
- 标准流程:
-m scripts.incontinence_alert_analysis 处理文件(必须在技能根目录下运行脚本)
- 参数说明:
- --input: 本地视频/图片文件路径(使用 multipart/form-data 方式上传)
- --url: 网络媒体 URL 地址(API 服务自动下载)
- --user-type: 护理对象类型,可选值:elderly(失能老人)/bedridden(卧床病人)/infant(婴幼儿)/other,默认 other
- --detection-mode: 检测模式,可选值:real-time(实时监控)/regular-check(定时巡查),默认 real-time
- --open-id: 当前护理对象/看护人的 open-id(必填,按上述流程获取)
- --list: 显示历史失禁提醒检测报告列表清单(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)
4. 查看分析结果
- 接收结构化的失禁状态护理预警报告
- 包含:护理对象信息、检测结果、异常状态分级、预警级别、清洁护理建议资源索引
- 必要脚本:见 scripts/incontinence_alert_analysis.py(用途:调用 API
- 配置文件:见 scripts/config.py(用途:配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制,场景码已设置为
- 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
- 格式支持:视频支持 mp4/avi/mov 格式,图片支持 jpg/png/jpeg 格式,最大 100MB
- 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
- 分析结果仅供护理参考,不能替代专业医护人员判断和人工检查
- 本工具涉及个人隐私,请严格保密检测记录,仅授权看护人员访问
- 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,从数据 json 中提取字段 reportImageUrl 作为超链接地址,使用 Markdown 表格格式输出,包含"
失禁状态提醒报告-{记录id}形式拼接,点击查看列使用
🔗 查看报告
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:
使用示例
# 分析失能老人实时监控视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id) python -m scripts.incontinence_alert_analysis --input /path/to/care_video.mp4 --user-type elderly --detection-mode real-time --open-id openclaw-control-ui# 分析卧床病人巡查图片(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id) python -m scripts.incontinence_alert_analysis --input /path/to/care_image.jpg --user-type bedridden --detection-mode regular-check --open-id openclaw-control-ui
# 分析婴幼儿监控视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id) python -m scripts.incontinence_alert_analysis --url https://example.com/baby_care.mp4 --user-type infant --detection-mode real-time --open-id openclaw-control-ui
# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史护理报告(自动触发关键词:查看历史护理报告、历史报告、护理报告清单等) python -m scripts.incontinence_alert_analysis --list --open-id openclaw-control-ui
# 输出精简报告 python -m scripts.incontinence_alert_analysis --input video.mp4 --user-type elderly --open-id your-open-id --detail basic
# 保存结果到文件 python -m scripts.incontinence_alert_analysis --input image.jpg --user-type bedridden --open-id your-open-id --output result.json