Skill: unisound-llm/unisound-abnormal-indicator-alert (version 1.0.0)

--- name: med-patient-abnormal-indicator-alert description: 病人端慢病管理异常指标预警。参考 Open Wearables 的 trends/anomalies reasoning 部分，构建慢病闭环能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "⚠️" } } --- # 异常指标预警 概述 ---- 本 skill 对应：病人端 / 慢病管理 / 异常指标预警。 要求：慢病闭环能力。 来源核验 -------- - 匹配来源：Open Wearables - 来源类型：公开开源健康数据平台 - 来源链接：https://openwearables.io/ - 匹配结论：部分匹配且可参考。Open Wearables 明确包含 health scoring、trends、anomalies、MCP 和可调阈值思路；本 skill 只借鉴异常识别结构，不照搬其可穿戴设备指标体系。 参考部分 -------- 只参考 Open Wearables 的 **trends/anomalies reasoning** 部分： - 指标阈值 - 趋势识别 - 异常识别 - 风险提示 - 可解释建议 不参考部分 ---------- - 不参考可穿戴设备接入 - 不参考睡眠、恢复、运动负荷等非慢病指标 - 不参考完整平台部署 - 不扩展为临床诊断系统 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的预警型 skill： - 输入血糖、血压、心率等慢病指标记录 - 根据配置阈值判断是否异常 - 输出异常等级、异常原因和建议动作 - 对连续异常或明显超阈值记录给出复诊/随访提示 建议输入字段 ------------ - `indicator_type`：指标类型，如血糖、血压、心率 - `value`：指标值或指标对象 - `unit` - `measured_at` - `threshold_profile`：阈值配置 建议输出字段 ------------ - `skill`：`异常指标预警` - `indicator_type` - `is_abnormal` - `alert_level` - `reason` - `suggested_action` 医疗边界 -------- 本 skill 只做基于规则的异常提示，不做诊断，不给出治疗方案。 快速开始 -------- 从本 skill 目录执行： ```bash python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY ``` 最小输入示例 ------------ ```json { "indicator_type": "blood_glucose", "value": 11.2, "unit": "mmol/L", "measured_at": "2026-04-29 08:00", "threshold_profile": { "high": 10.0 }, "suggested_action": "按既定随访规则提醒用户关注" } ``` 说明 ---- 本 skill 不内置医学阈值；所有阈值必须由调用方通过 `threshold_profile` 提供。 输出约定 -------- 输出 UTF-8 JSON，采用统一格式： ```json { "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 / MD | key: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 ----------- ``` 指标类型：blood_glucose 值：11.2 单位：mmol/L ``` CSV 格式示例 ----------- ``` 指标类型,值,单位 blood_glucose,11.2,mmol/L ``` 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。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)