Skill: unisound-llm/unisound-followup-reminder (version 1.0.0)

--- name: med-patient-followup-reminder description: 病人端慢病管理随访复诊提醒。参考 Simple 的 appointments/overdue patients 部分，构建管理连续性能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📅" } } --- # 随访复诊提醒 概述 ---- 本 skill 对应：病人端 / 慢病管理 / 随访复诊提醒。 要求：管理连续性能力。 来源核验 -------- - 匹配来源：Simple - 来源类型：公开开源慢病管理系统 - 来源链接：https://docs.simple.org/readme/simple-app-features - 匹配结论：匹配。Simple 明确使用 appointment 作为 return-to-care 提醒，并有 overdue patients、SMS reminder、默认复诊周期等机制。 参考部分 -------- 只参考 Simple 的 **appointments/overdue patients** 部分： - 复诊日期 - 默认复诊周期 - 逾期识别 - 回访提醒 - 回访状态记录 不参考部分 ---------- - 不参考医疗机构端完整工作流 - 不参考患者搜索、BP Passport、Secure Calling - 不参考 Simple Dashboard - 不扩展到医生排班系统 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的提醒型 skill： - 输入上次就诊日期、复诊周期或医嘱复诊日期 - 生成复诊提醒 - 判断是否逾期 - 输出提醒状态和建议下一步动作 建议输入字段 ------------ - `last_visit_date`：上次就诊日期 - `followup_date`：复诊日期（与 followup_interval_days 二选一） - `followup_interval_days`：复诊周期天数（与 followup_date 二选一） - `disease_type`：疾病类型 - `note`：备注 建议输出字段 ------------ - `skill`：`随访复诊提醒` - `followup_date` - `is_overdue` - `days_overdue` - `reminder_status` - `suggested_action` 医疗边界 -------- 本 skill 只做随访复诊提醒，不判断是否必须就诊，不替代医生安排。 快速开始 -------- 从本 skill 目录执行： ```bash python3 scripts/run.py --input input.json --today 2026-04-29 --output output.json --appkey YOUR_KEY ``` 最小输入示例 ------------ ```json { "disease_type": "高血压", "last_visit_date": "2026-04-01", "followup_interval_days": 28, "note": "" } ``` 参数说明 -------- - `--input PATH`：输入 JSON。 - `--today YYYY-MM-DD`：用于判断是否逾期，默认当天。 - `--output PATH`：输出 JSON；不传则输出到 stdout。 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 ----------- ``` 上次就诊：2026-04-01 间隔天数：28 疾病类型：糖尿病 ``` CSV 格式示例 ----------- ``` 上次就诊,间隔天数,疾病类型 2026-04-01,28,糖尿病 ``` 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)