Skill: unisound-llm/unisound-rehab-progress-tracking (version 1.0.0)

--- name: med-patient-rehab-progress-tracking description: 病人端术后康复进度追踪。参考 rehabilitation-analyzer 的 progress analysis 部分，构建康复效果可视化能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈" } } --- # 康复进度追踪 概述 ---- 本 skill 对应：病人端 / 术后康复 / 康复进度追踪。 要求：康复效果可视化。 来源核验 -------- - 匹配来源：rehabilitation-analyzer - 来源类型：公开 Agent Skill - 来源链接：https://agent-skills.md/skills/huifer/WellAlly-health/rehabilitation-analyzer - 匹配结论：匹配。该 skill 明确包含康复进展分析、功能改善曲线、疼痛模式识别、目标达成率、阶段分析和训练依从性评估。 参考部分 -------- 只参考 rehabilitation-analyzer 的 **progress analysis** 部分： - 康复进展分析 - 功能改善趋势 - 疼痛趋势 - 训练依从性 - 目标达成情况 - 阶段进展 不参考部分 ---------- - 不参考完整报告长模板 - 不参考个性化康复建议生成 - 不扩展到康复处方调整 - 不处理急性疼痛或并发症判断 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的分析型 skill： - 输入康复任务完成记录、疼痛评分、功能自测结果 - 计算完成率和趋势 - 输出阶段进度、可视化指标和待关注事项 - 为患者端展示提供结构化摘要 建议输入字段 ------------ - `plan_id` - `task_records` - `pain_scores` - `functional_assessments` - `phase` - `date_range` 建议输出字段 ------------ - `skill`：`康复进度追踪` - `completion_rate` - `pain_trend` - `function_trend` - `phase_progress` - `attention_items` 医疗边界 -------- 本 skill 只做康复记录汇总与趋势展示，不判断治疗效果，不替代康复师评估。 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 { "plan_id": "rehab-plan-001", "phase": "第1阶段", "task_records": [ {"name": "踝泵运动", "status": "completed"}, {"name": "伤口观察", "status": "pending"} ], "pain_scores": [{"score": 3}, {"score": 2}], "functional_assessments": [{"score": 60}, {"score": 65}], "phase_progress": "进行中" } ``` 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 ----------- ``` 计划ID：rehab-001 阶段：术后第2周 ``` CSV 格式示例 ----------- ``` 计划ID,阶段 rehab-001,术后第2周 ``` 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: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)