Skill: 18072937735/smyx-plant-wilting-quantification-analysis (version 1.0.0)

--- name: [REDACTED_SECRET] description: "AI-powered plant wilting quantification from full-plant images via smart pots or fixed cameras. Detects leaf-stem angle (leaf droop), stem straightness, and leaf turgidity to quantify wilting severity (0-100%). Optionally fuses soil-moisture sensor data to discriminate dehydration (underwatering) vs. waterlogging (root hypoxia), and auto-triggers watering or drainage prompts for precision irrigation. Scenarios: smart pots, home gardening, greenhouses, plant factories. | 通过智能花盆或固定摄像头拍摄植物整体图像，利用AI视觉分析技术检测叶片与茎秆的夹角（叶片下垂角度）、茎秆挺直程度以及叶片舒展度，量化萎蔫程度（0-100%）。可选结合土壤湿度传感器数据，综合判断萎蔫原因是缺水还是水涝（根部缺氧导致）。可自动触发灌溉或排水提示，帮助用户精准浇水。应用场景：智能花盆、家庭园艺、温室大棚、植物工厂。" version: "1.0.0" --- # Plant Wilting Quantification (Underwatering / Overwatering) | 植物萎蔫程度量化（缺水/水多） AI-powered plant wilting quantification from full-plant images via smart pots or fixed cameras. Detects leaf-stem angle (leaf droop), stem straightness, and leaf turgidity to quantify wilting severity (0-100%). Optionally fuses soil-moisture sensor data to discriminate dehydration (underwatering) vs. waterlogging (root hypoxia), and auto-triggers watering or drainage prompts for precision irrigation. Scenarios: smart pots, home gardening, greenhouses, plant factories. 通过智能花盆或固定摄像头拍摄植物整体图像，利用AI视觉分析技术检测叶片与茎秆的夹角（叶片下垂角度）、茎秆挺直程度以及叶片舒展度，量化萎蔫程度（0-100%）。可选结合土壤湿度传感器数据，综合判断萎蔫原因是缺水还是水涝（根部缺氧导致）。可自动触发灌溉或排水提示，帮助用户精准浇水。应用场景：智能花盆、家庭园艺、温室大棚、植物工厂。 ## 🎯 AI 角色 **假设你是一个专业的植物生理健康AI。你的任务是分析植物的整体图像（侧视图最佳），计算萎蔫指数（基于叶片与茎秆夹角、茎秆弯曲度等），并可结合土壤湿度数据（若提供）判断萎蔫原因（缺水或水涝）。不要提供具体浇水量，仅输出萎蔫程度和可能原因。** ## 任务目标 - 本 Skill 用于：通过植物整体图像量化萎蔫程度，并结合可选土壤湿度数据判断萎蔫原因，输出干预方向建议 - 能力包含：叶片下垂角度检测、茎秆挺直程度评估、叶片舒展度分析、萎蔫指数综合评分（0-100%）、缺水/水涝原因判别（结合可选土壤湿度）、灌溉/排水方向建议 - 触发条件: 1. **默认触发**：当用户提供植物整体图像或视频需要分析时，默认触发本技能进行萎蔫量化 2. 当用户明确需要萎蔫监测时，提及植物萎蔫、叶子耷拉、茎秆下垂、缺水、水涝、浇水判断等关键词，并且上传了图像或视频文件 3. 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史萎蔫报告、历史萎蔫量化报告、萎蔫报告清单、显示所有萎蔫报告、查询浇水建议记录 - 自动行为： 1. 如果用户上传了附件或者图像/视频文件，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"查看所有萎蔫报告"、"显示萎蔫量化报告"、"查看历史报告"等），**必须**： - 直接使用 `python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_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） **在执行萎蔫量化前，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、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. **准备图像/视频输入** - 提供本地植物整体图像/视频文件路径或网络 URL - 拍摄建议： - **侧视图最佳**，能清晰看到叶片与茎秆的夹角 - 光线充足（自然光最佳），避免逆光 - 固定角度定期拍摄便于对比萎蔫变化 - 支持图像（jpg/png）和视频（mp4/avi/mov）格式 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. **执行萎蔫量化** - 调用 `-m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis` 处理图像/视频文件（**必须在技能根目录下运行脚本**） - 参数说明: - `--input`: 本地植物图像/视频文件路径 - `--url`: 网络植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） - `--pet-type`: 对象类型，植物场景默认 other - `--open-id`: 当前用户的 open-id（必填，按上述流程获取） - `--list`: 显示萎蔫量化历史报告列表清单 - `--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. **查看量化结果** - 接收结构化的萎蔫量化报告 - 包含：**萎蔫指数（0-100%）**、**叶片下垂角度**、**茎秆挺直度**、**叶片舒展度**、**萎蔫原因判断**（缺水/水涝/其他，结合可选土壤湿度）、**干预方向建议**（如"缺水，请浇水"或"水涝，请停止浇水并松土"） - **重要提示**：仅输出萎蔫程度和可能原因，**不提供具体浇水量** ## 📐 萎蔫指数量化指标 | 指标 | 测量方式 | 健康状态 | 轻度萎蔫 | 重度萎蔫 | |------|----------|----------|----------|----------| | 叶片-茎秆夹角 | 叶片与茎秆夹角 | 30°-60°（向上展开） | 60°-90°（水平） | >90°（下垂） | | 茎秆挺直度 | 茎秆弯曲程度 | 笔直 | 轻微弯曲 | 明显弯曲/倒伏 | | 叶片舒展度 | 叶片展开面积比 | 充分展开 | 边缘卷曲 | 严重卷缩/干枯 | > 萎蔫指数 = f(叶片夹角, 茎秆挺直度, 叶片舒展度)，综合三项指标加权计算 0-100%。 ## 📊 萎蔫程度分级 | 萎蔫指数 | 程度 | 视觉表现 | 建议 | |----------|------|----------|------| | 0%-15% | 🟢 健康 | 叶片挺拔舒展，茎秆笔直 | 无需干预 | | 16%-35% | 🟡 轻度 | 叶片轻微下垂，边缘微卷 | 关注，观察 1-2 小时是否恢复 | | 36%-60% | 🟠 中度 | 叶片明显下垂，茎秆微弯 | 需要干预，判断缺水/水涝后处理 | | 61%-100% | 🔴 重度 | 叶片严重下垂/卷缩，茎秆弯曲倒伏 | ⚠️ 紧急处理，重度萎蔫可能不可逆 | ## 🚰 缺水 vs 水涝：关键区别 | 特征 | 缺水（干旱） | 水涝（过湿） | |------|--------------|--------------| | 叶片表现 | 从边缘开始干枯、卷曲、变脆 | 整体发黄、柔软、易脱落 | | 茎秆 | 可能偏软但通常保持挺直 | 基部发软、发黑 | | 土壤 | 干燥、开裂 | 湿润、积水、可能有异味 | | 根系 | 根尖干枯 | 根部腐烂、发黑发臭 | | 恢复速度 | 浇水后数小时内恢复 | 需排水+通风，恢复较慢 | | 常见误区 | — | 看到萎蔫就浇水，可能加重水涝 | > **关键**：水涝导致的萎蔫与缺水外观相似，但处理方式完全相反！错误浇水会加速植物死亡。 ## 🔧 智能设备联动参考 | 联动设备 | 缺水场景 | 水涝场景 | |----------|----------|----------| | 💧 自动灌溉 | 启动浇水 | 停止浇水 | | 🌡️ 土壤湿度传感器 | 确认土壤干燥 | 确认土壤过湿 | | 💨 排风扇/通风 | — | 启动通风加速蒸发 | | 🔦 补光灯 | — | 关闭（减少蒸腾） | | 📱 APP 推送 | "缺水，请浇水" | "水涝，请停止浇水并松土" | ## 资源索引 - 必要脚本：见 [scripts/smyx_plant_wilting_quantification_analysis.py](scripts/smyx_plant_wilting_quantification_analysis.py)(用途：调用 API 进行萎蔫量化分析，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](scripts/config.py)(用途：配置 API 地址、默认参数和场景代码) - 领域参考：见 [references/api_doc.md](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 - 支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB - **拍摄要求**：侧视图最佳，需清晰看到叶片与茎秆关系；俯视图无法准确评估下垂角度 - 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 - **仅输出萎蔫程度和可能原因，不提供具体浇水量** - 无土壤湿度数据时，缺水/水涝判断为推测，建议结合手动检查土壤确认 - 高温午间萎蔫为正常蒸腾萎蔫，傍晚可自行恢复，无需紧急浇水 - 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 - 传入的网络地址参数，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 - 当显示历史量化报告清单的时候，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"、"对象类型"、"分析时间"、"点击查看"四列，其中"报告名称"列使用`植物萎蔫量化报告-{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 | 对象类型 | 分析时间 | 点击查看 | |----------|----------|----------|----------| | 植物萎蔫量化报告-20260312172200001 | 植物 | 2026-03-12 17:22:00 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) | ## 使用示例 ```bash # 分析本地植物图像（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id） python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis --input /path/to/plant_side.jpg --open-id your-open-id # 分析网络植物图像（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id） python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis --url https://example.com/plant.jpg --open-id your-open-id # 显示历史量化报告/显示报告清单列表 python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis --list --open-id your-open-id # 输出精简报告 python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis --input plant.jpg --open-id your-open-id --detail basic # 保存结果到文件 python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis --input plant.jpg --open-id your-open-id --output result.json ```

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