Analyze pet grooming videos to detect struggle, panting, and tail-tucking signals, then output a 1–5 graded stress report.
Design & media
Pet Hospital Waiting Anxiety Level Analysis | 宠物医院候诊焦虑等级评估
Try itGet a 1–5 anxiety score from a pet waiting-area video to help staff triage high-stress animals.
What it does
Accepts a local video file or network video URL from a pet hospital waiting area and runs it through a server-side API to detect open-mouth panting intensity, limb and torso trembling amplitude, ear-flattening, hiding or rigidity behavior, and micro-expressions such as pupil dilation and nose-licking. Returns a standardized 1–5 anxiety score, a high-stress flag, and a structured report that can be saved as JSON, standard, or basic output. Scoped to behavior observation only — no disease diagnosis or treatment recommendations. Video inputs must be mp4/avi/mov and under 10MB; pet type accepts cat, dog, or other (default cat).
When to use it
- Triage high-stress pets in a hospital waiting room
- Score cat or dog anxiety from a waiting-area video
- Pull historical waiting-anxiety reports from the cloud API
- Export a structured anxiety report as JSON, standard, or basic summary
The skill document
🏥 Pet Hospital Waiting Anxiety Level Analysis | 宠物医院候诊焦虑等级评估
智能分析中枢 · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询
🧭 技能概览 | Overview
| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 🏷️ 技能名称 | 宠物医院候诊焦虑等级评估 |
| 🎯 核心目标 | 当用户提供候诊区宠物视频的URL或文件时,触发本技能进行焦虑行为信号分析;支持通过上传本地视频或网络视频URL,调用服务端API检测张口喘气强度、四肢/躯干颤抖幅度、耳朵后贴程度等应激信号,综合输出标准化焦虑等级(1-5级),帮助医护人员识别高应激宠物并优先安排就诊或安抚(不诊断疾病、不提供治疗方案)。应用场景:宠物医院候诊区、动物诊所、宠物护理机构。 |
| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |
| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |
| 🧩 场景码 | SMYX_PET_HOSPITAL_WAITING_ANXIETY_ANALYSIS |
Triggers when a user provides a pet hospital waiting area video URL or file for analysis; supports local video uploads or network URLs to call server-side APIs for anxiety-related behavior recognition, detecting open-mouth panting intensity, limb/torso trembling amplitude, ear-flattening degree and other stress signals, outputting a standardized anxiety level (1-5) to help medical staff identify high-stress pets and prioritize care or comfort (without diagnosing diseases or prescribing treatment). Application scenarios: pet hospital waiting areas, veterinary clinics, pet care institutions. Development reason: optimize visit workflow and reduce stress-related harm.
当用户提供候诊区宠物视频的URL或文件时,触发本技能进行焦虑行为信号分析;支持通过上传本地视频或网络视频URL,调用服务端API检测张口喘气强度、四肢/躯干颤抖幅度、耳朵后贴程度等应激信号,综合输出标准化焦虑等级(1-5级),帮助医护人员识别高应激宠物并优先安排就诊或安抚(不诊断疾病、不提供治疗方案)。应用场景:宠物医院候诊区、动物诊所、宠物护理机构。
🤖 AI 角色 | AI Role
| 角色要点 | 说明 |
|---|---|
| 说明 1 | ** 假设你是一个专业的宠物行为与应激分析AI。你的任务是基于候诊区宠物的连续视频,检测宠物的焦虑相关行为信号,包括张口喘气强度、四肢/躯干颤抖幅度、耳朵后贴程度等,综合评估焦虑等级(1-5级)。不要提供疾病诊断或治疗方案,仅客观描述观察到的行为并输出等级。 ** |
🎬 技能演示 | Skill Demo
🎯 任务目标 | Goals
1. 🧩 技能用途
通过宠物医院候诊区的连续视频识别宠物的应激/焦虑行为信号,输出标准化焦虑等级(1-5
2. 🛠️ 能力范围
| 序号 | 具体能力 |
|---|---|
| 1 | 候诊区视频分析 |
| 2 | 张口喘气检测 |
| 3 | 颤抖幅度估算(四肢/躯干) |
| 4 | 耳朵姿态识别(直立/侧贴/后贴) |
| 5 | 躲藏/僵直行为识别 |
| 6 | 瞳孔放大与频繁舔鼻等微表情捕捉 |
| 7 | 综合焦虑等级评分(1-5) |
| 8 | 高应激宠物预警 |
3. ⚡ 触发条件
| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | 默认触发:当用户提供宠物医院候诊区视频 URL 或文件需要分析时,默认触发本技能进行焦虑等级评估 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要评估宠物应激/焦虑状态时,提及候诊焦虑、应激评估、焦虑等级、宠物紧张、医院应激、喘气、颤抖、耳朵后贴等关键词,并且上传了视频文件或者图片文件 |
| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时,自动触发历史报告查询功能 :查看历史焦虑评估报告、历史候诊焦虑报告、焦虑等级报告清单、应激报告清单、查询历史焦虑评估、显示所有候诊焦虑报告、显示焦虑诊断报告,查询高应激宠物报告 |
4. 🤖 自动行为
| 自动行为 | 执行要求 |
|---|---|
| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件,则自动保存为本地文件 |
| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词,必须直接调用云端 API 查询,不得从本地记忆或人工汇总中获取 |
⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级)
橙色强约束: 历史报告清单只允许从云端接口读取,不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。
必须执行:
python -m scripts.smyx_pet_hospital_waiting_anxiety_analysis --list
| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 python -m scripts.smyx_pet_hospital_waiting_anxiety_analysis --list 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 |
| ✅ 输出格式 | 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 | Requirements
- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
requests>=2.28.0
🚀 操作步骤 | Workflow
🔐 用户身份处理(内部自动完成)
绿色安全原则: 用户身份参数由系统内部自动处理,不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识。
执行本技能分析或历史报告查询时,脚本会自动完成身份初始化:
| 场景 | 系统行为 |
|---|---|
| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |
| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |
| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |
| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接,不展示内部身份值 |
🔒 关键约束
| 禁止/要求 | 说明 |
|---|---|
| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |
| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |
| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |
| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联,用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |
🧪 标准流程 | Standard Flow
| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |
|---|---|---|
| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL;确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |
| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数;不在回复中展示内部身份值 |
| 3 | ⚙️ 执行候诊焦虑等级评估 | 调用 -m scripts.smyx_pet_hospital_waiting_anxiety_analysis 处理输入(必须在技能根目录下运行脚本) |
| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告,查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |
⚙️ 脚本参数说明
| 参数 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|
--input | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |
--url | 网络视频 URL 地址(API 服务自动下载) | API 服务自动下载网络资源 |
--pet-type | 宠物类型,可选值:cat/dog/other,默认 cat | 按需填写 |
--list | 显示候诊焦虑历史评估报告列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围) | 用于云端历史报告查询 |
--api-url | API 服务地址(可选,使用默认值) | 按需填写 |
--detail | 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json) | 输出详细程度 |
--output | 结果输出文件路径(可选) | 可选 |
🗂️ 资源索引 | Resource Index
| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |
|---|---|---|---|
| 🐍 必要脚本 | scripts/smyx_pet_hospital_waiting_anxiety_analysis.py | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |
| 🐍 必要脚本 | scripts/config.py | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |
| 📘 领域参考 | references/api_doc.md | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |
⚠️ 注意事项 | Notes
| 分类 | 注意事项 |
|---|---|
| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁 |
| 📁 格式支持 | 视频要求:支持 mp4/avi/mov 格式,最大 10MB |
| 🔎 使用提醒 | 拍摄角度建议正面或侧前方,覆盖头部与躯干;避免逆光、剧烈晃动或宠物完全被笼具遮挡 |
| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供候诊流程参考,不提供疾病诊断或治疗方案 |
| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本 |
| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数,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 |
| 🔎 使用提醒 | 焦虑等级综合多种行为信号估算,宠物个体差异、品种特性(如短鼻犬天然喘气重)可能影响判断,临床决策请结合现场观察 |
| 📜 报告输出 | 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 作为超链接地址,且自动转化为如下 Markdown |
| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |
🧰 使用示例 | Examples
# 分析本地候诊区宠物视频
python -m scripts.smyx_pet_hospital_waiting_anxiety_analysis --input /path/to/waiting_area_video.mp4 --pet-type cat
# 分析网络候诊区宠物视频
python -m scripts.smyx_pet_hospital_waiting_anxiety_analysis --url https://example.com/waiting_area_video.mp4 --pet-type cat
# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史焦虑评估报告(自动触发关键词:查看历史焦虑评估报告、历史报告、候诊焦虑报告清单等)
python -m scripts.smyx_pet_hospital_waiting_anxiety_analysis --list
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_pet_hospital_waiting_anxiety_analysis --input video.mp4 --pet-type cat --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_pet_hospital_waiting_anxiety_analysis --input video.mp4 --pet-type cat --output result.json
Related skills
Triggers when a user provides a pet drying box area video URL or file for analysis; supports local video uploads or network URLs to call server-side APIs for pet heat stress signal detection, analyzing open-mouth panting intensity, tongue color (pink/cyanotic), and body movement frequency to identify early heat stress signals, outputting risk levels and supporting auto-cooling or stopping drying. Application scenarios: pet drying boxes, pet grooming stores, pet hospitals. Development reason: prevent heatstroke and improve safety. | 当用户提供宠物烘干箱区域的视频URL或文件时,触发本技能进行烘干箱内热应激预警分析;支持通过上传本地视频或网络视频URL,调用服务端API进行热应激信号识别,分析张口喘气强度、舌体颜色(粉红/紫绀)、身体移动频率,识别热应激早期信号,输出风险等级,支持自动降温或停止烘干。应用场景:宠物烘干箱、宠物美容店、宠物医院。
Detect chest and abdomen rise-fall cycles in airline-carrier pet videos and output resting breaths/min, flagging when the rate exceeds 40 bpm.
Triggers when a user provides a pet vocalization audio/video URL or file for analysis; extracts acoustic features such as frequency, duration, interval, and harmonic structure via AI audio analysis, and classifies the vocalization into 6+ emotion categories (howling, growling, excitement, loneliness, fear, whining/coaxing) with confidence scores. Helps owners understand pet emotional states, improve human-pet interaction, and detect potential stress or health issues early. Application: daily companionship (smart camera / collar), boarding center mood monitoring, vet clinic calming assessment, behavior training assistance. Does NOT provide medical or behavior-modification advice — only outputs audio-based emotion classification results with confidence. | 当用户提供宠物(犬/猫)叫声音频或视频URL/文件时,触发本技能进行叫声情绪深度分类分析;利用AI音频分析技术提取频率、时长、间隔、谐波结构等声学特征,将叫声分类为哀嚎、低吼、兴奋、孤独、恐惧、撒娇等6种以上情绪类别,并输出置信度;帮助宠物主人理解宠物情绪状态,改善人宠互动,及时发现潜在压力或健康问题。应用场景:宠物家庭日常陪伴(智能摄像头/项圈)、寄养中心情绪监测、宠物医院安抚评估、行为训练辅助。仅输出基于音频的情绪分类结果及置信度,不提供医疗或行为矫正建议。
Analyze cat/dog/bird videos for health indicators and receive a structured Pet Safety Guardian report.
Detects whether a pet correctly executed Sit, Down, or Stay commands in a training-area video.