Skill: 18072937735/smyx-child-window-climbing-detection-analysis (version 1.0.0)

--- name: [REDACTED_SECRET] description: "Using fixed cameras in living rooms or child-activity areas (aimed at windows or balconies), AI pose estimation and object detection analyze the video in real time to recognize whether a child is climbing windows, leaning out, or gripping window-sill edges. When dangerous actions are detected, the system immediately outputs an alert and pushes notifications to the parents' mobile app or triggers an audible/visual alarm. The skill effectively helps prevent child fall-from-height accidents. Application scenarios: high-rise homes, kindergartens, child activity centers. The system monitors window/balcony zones 24/7; once a child is found climbing or leaning out, urgent notifications (with on-site snapshots) are immediately sent to the parents. Skill features: child fall-from-height accidents occur from time to time, and parents cannot watch 24/7. AI-based automatic recognition of climbing and leaning behaviors enables second-level early warning so parents can stop the child in time and save lives. Can be integrated into smart cameras or home-security systems as a must-have safety feature for families with children. | 通过家庭客厅或儿童活动区域的固定摄像头（需对准窗户或阳台），利用AI姿态估计和目标检测技术实时分析视频，识别儿童是否发生攀爬窗户、身体探出窗外、抓握窗台边缘等危险行为，当检测到危险动作时立即输出预警，联动手机APP推送警报或触发声光报警器。该技能可有效预防儿童坠楼事故。应用场景：家庭住宅（高层）、幼儿园、儿童活动中心。系统24小时监测窗户/阳台区域，一旦识别到儿童攀爬或身体探出，立即向家长手机发送紧急通知（含现场快照）。技能特点：儿童坠楼事故时有发生，家长难以24小时盯守。通过AI视觉自动识别攀爬和探出行为，可在事发前秒级预警，帮助家长及时制止，挽救生命。该技能可集成到智能摄像头或家庭安防系统中，成为有孩家庭的标配安全功能。" version: "1.0.0" --- # Child Window/Balcony Climbing Detection | 儿童攀爬窗户/阳台识别 Using fixed cameras in living rooms or child-activity areas (aimed at windows or balconies), AI pose estimation and object detection analyze the video in real time to recognize whether a child is climbing windows, leaning out, or gripping window-sill edges. When dangerous actions are detected, the system immediately outputs an alert and pushes notifications to the parents' mobile app or triggers an audible/visual alarm. The skill effectively helps prevent child fall-from-height accidents. Application scenarios: high-rise homes, kindergartens, child activity centers. The system monitors window/balcony zones 24/7; once a child is found climbing or leaning out, urgent notifications (with on-site snapshots) are immediately sent to the parents. Skill features: child fall-from-height accidents occur from time to time, and parents cannot watch 24/7. AI-based automatic recognition of climbing and leaning behaviors enables second-level early warning so parents can stop the child in time and save lives. Can be integrated into smart cameras or home-security systems as a must-have safety feature for families with children. 通过家庭客厅或儿童活动区域的固定摄像头（需对准窗户或阳台），利用AI姿态估计和目标检测技术实时分析视频，识别儿童是否发生攀爬窗户、身体探出窗外、抓握窗台边缘等危险行为，当检测到危险动作时立即输出预警，联动手机APP推送警报或触发声光报警器。该技能可有效预防儿童坠楼事故。应用场景：家庭住宅（高层）、幼儿园、儿童活动中心。系统24小时监测窗户/阳台区域，一旦识别到儿童攀爬或身体探出，立即向家长手机发送紧急通知（含现场快照）。技能特点：儿童坠楼事故时有发生，家长难以24小时盯守。通过AI视觉自动识别攀爬和探出行为，可在事发前秒级预警，帮助家长及时制止，挽救生命。该技能可集成到智能摄像头或家庭安防系统中，成为有孩家庭的标配安全功能。 ## 🎯 AI 角色 **假设你是一个专业的儿童居家安全 AI。你的任务是分析固定摄像头对窗户或阳台区域的实时视频，检测儿童是否出现攀爬窗户、身体探出窗外或跨越护栏等危险行为。当危险行为置信度超过阈值时，输出紧急预警。不要提供其他安全建议或具体处置方案，仅输出行为识别结果与预警信息。** ## 任务目标 - 本 Skill 用于：基于对准窗户/阳台的固定摄像头视频，实时识别儿童攀爬、跨栏、探身、抓握窗台等高坠风险行为，秒级输出预警 - 能力包含：儿童目标检测（区分儿童与成人）、人体姿态估计、攀爬窗户识别、跨越护栏识别、身体探出窗外识别、抓握窗台边缘识别、危险姿态判定（失衡 / 单脚悬空 / 头部探出）、置信度阈值过滤、现场快照生成、分级预警（warning / critical / emergency）、紧急预警文本生成 - 触发条件: 1. **默认触发**：当用户提供窗户/阳台区域监控视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行儿童攀爬识别 2. 当用户明确提及儿童攀爬、阳台危险、窗户安全、儿童坠楼预防、跨越护栏、探身窗外、儿童看护、儿童安全、高层住宅安全等关键词，并且上传了视频文件 3. 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看儿童攀爬历史报告、攀爬预警报告清单、儿童窗户安全报告清单、查询历史儿童攀爬记录、显示所有儿童安全预警报告、显示儿童攀爬诊断报告，查询儿童危险行为预警清单 - 自动行为： 1. 如果用户上传了附件或者视频文件，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"查看所有儿童攀爬报告"、" 显示所有攀爬预警报告"、" 查看历史报告"等），**必须**： - 直接使用 `python -m scripts.smyx_child_window_climbing_detection_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） **在执行儿童攀爬窗户/阳台识别前，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. **准备窗户/阳台监控视频输入** - 提供本地窗户/阳台区域监控视频文件路径或网络 URL - 摄像头必须正对窗户、阳台、护栏等高坠风险区域；建议 24 小时全天候采集（含红外夜视） - 视频帧率建议 ≥ 15 FPS，确保动作捕捉的实时性 - 可选附带：被监护儿童年龄、楼层、紧急联系人列表 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. **执行儿童攀爬窗户/阳台识别** - 调用 `-m scripts.smyx_child_window_climbing_detection_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） - 参数说明: - `--input`: 本地窗户/阳台区域监控视频文件路径 - `--url`: 网络窗户/阳台监控视频 URL 地址（API 服务自动下载） - `--pet-type`: 类别标识，儿童居家安全场景默认 `other` - `--open-id`: 当前用户的 open-id（必填，按上述流程获取） - `--list`: 显示儿童攀爬窗户/阳台历史分析报告列表清单（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** - 接收结构化的儿童攀爬危险行为预警报告 - 包含：是否检测到儿童（child_detected）、触发的危险行为类型（risk_action：climbing_window / crossing_railing / lean_out_window / grip_window_edge / risky_posture）、置信度（confidence）、事件时间戳（event_time）、现场快照 URL（snapshot_url）、预警等级（warning / critical / emergency）、紧急预警文本（如"检测到儿童正在攀爬阳台护栏，请立即制止"） - **重要提示**：仅输出行为识别结果与预警信息，不提供其他安全建议或具体处置方案 ## 资源索引 - 必要脚本：见 [scripts/smyx_child_window_climbing_detection_analysis.py](scripts/smyx_child_window_climbing_detection_analysis.py)( 用途：调用 API 进行儿童攀爬窗户/阳台识别分析，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、危险行为类型和错误码时) ## 注意事项 - 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 - 输入要求：支持 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议正对窗户/阳台、帧率 ≥ 15 FPS - 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 - 预警结果仅作为儿童安全监护的辅助预警工具，本工具不能替代成人监护；触发紧急预警时请立即上前制止 - 隐私合规：儿童视频涉及未成年人隐私，使用前需取得监护人知情同意，并妥善保管/加密相关录像 - 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 - 当显示历史分析报告清单的时候，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"、"危险行为"、"分析时间"、"点击查看"四列，其中"报告名称"列使用`儿童攀爬窗户阳台预警报告-{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 | 危险行为 | 分析时间 | 点击查看 | |----------|----------|----------|----------| | 儿童攀爬窗户阳台预警报告-20260312172200001 | 攀爬阳台护栏 | 2026-03-12 17:22:00 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) | ## 使用示例 ```bash # 分析本地窗户/阳台监控视频（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id） python -m scripts.smyx_child_window_climbing_detection_analysis --input /path/to/balcony.mp4 --open-id your-open-id # 分析网络窗户/阳台监控视频（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id） python -m scripts.smyx_child_window_climbing_detection_analysis --url https://example.com/balcony.mp4 --open-id your-open-id # 显示历史儿童攀爬预警报告（自动触发关键词：查看儿童攀爬历史报告、攀爬预警报告清单等） python -m scripts.smyx_child_window_climbing_detection_analysis --list --open-id your-open-id # 输出精简报告 python -m scripts.smyx_child_window_climbing_detection_analysis --input balcony.mp4 --open-id your-open-id --detail basic # 保存结果到文件 python -m scripts.smyx_child_window_climbing_detection_analysis --input balcony.mp4 --open-id your-open-id --output result.json ```

path: scripts/__init__.py
content: # Child Window/Balcony Climbing Detection Analysis scripts package


path: scripts/config.yaml

path: skills/smyx_analysis/requirements.txt
content: pydash==8.0.6
SQLAlchemy==2.0.46
yaml==6.0.3


path: skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml

path: skills/smyx_common/requirements.txt
content: pydash==8.0.6
SQLAlchemy==2.0.46
yaml==6.0.3


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