Using a fixed camera in the child's bedroom (infrared night vision), the system continuously captures video and audio at night to analyze the child's sleep behavior. It detects rollover frequency (rollovers per minute), cries (recognizing specific cry-sound features), and sleep talk (speech during sleep), and generates a sleep-quality report. When rollovers occur too often (e.g., > 3 per hour), strong crying is detected, or sleep talk is observed, the system pushes 'possible nightmare' or 'restless sleep' alerts to the parents. Application scenarios: child bedrooms, infant rooms. The system relays night-time monitoring to help parents understand the child's sleep quality and provide timely comfort. Skill features: improve sleep. | 通过儿童床或卧室的固定摄像头（红外夜视），在夜间连续采集视频及音频，分析儿童的睡眠行为。检测翻身次数（每分钟翻身频率）、哭声（识别特定的哭声音频特征）以及梦话（检测睡眠中的语音），生成睡眠质量报告。当翻身过于频繁（如>3次/小时）、出现强烈哭声或梦话时，推送给父母'可能做噩梦'或'睡眠不安'的预警。应用场景：儿童卧室、婴儿房。系统夜间接力监测，帮助家长了解儿童睡眠质量，及时安抚。技能特点：改善睡眠。
设计与多媒体
Child Bedtime Soothing (Fear of Dark / Post-Nightmare) | 儿童睡前情绪安抚（怕黑/噩梦后）
试用Through a fixed camera (with infrared night vision) and microphone in the child's bedroom, the system analyzes pre-sleep and night-time video and audio to detect pre-sleep crying (continuous crying, calling 'Mama'), fear-of-the-dark expressions (curling up, looking around), and nightmare awakenings (sudden sitting up, trembling, screaming). | 通过儿童卧室的固定摄像头（红外夜视）及麦克风，分析儿童睡前及夜间视频，检测睡前哭闹（持续性哭声、呼喊'妈妈'）、怕黑表现（身体蜷缩、四处张望）、噩梦惊醒（突然坐起、颤抖、尖叫）等行为。当检测到上述情绪不安时，自动触发安抚动作：开启小夜灯（柔光）、播放预先录制的妈妈讲故事音频或轻柔摇篮曲。
它能做什么
Through a fixed camera (with infrared night vision) and microphone in the child's bedroom, the system analyzes pre-sleep and night-time video and audio to detect pre-sleep crying (continuous crying, calling 'Mama'), fear-of-the-dark expressions (curling up, looking around), and nightmare awakenings (sudden sitting up, trembling, screaming). | 通过儿童卧室的固定摄像头（红外夜视）及麦克风，分析儿童睡前及夜间视频，检测睡前哭闹（持续性哭声、呼喊'妈妈'）、怕黑表现（身体蜷缩、四处张望）、噩梦惊醒（突然坐起、颤抖、尖叫）等行为。当检测到上述情绪不安时，自动触发安抚动作：开启小夜灯（柔光）、播放预先录制的妈妈讲故事音频或轻柔摇篮曲。
技能文档
🌙 Child Bedtime Soothing (Fear of Dark / Post-Nightmare) | 儿童睡前情绪安抚（怕黑/噩梦后）
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 | 儿童睡前情绪安抚（怕黑/噩梦后） |
| 🎯 核心目标 | 通过儿童卧室的固定摄像头（红外夜视）及麦克风，分析儿童睡前及夜间视频，检测睡前哭闹（持续性哭声、呼喊'妈妈'）、怕黑表现（身体蜷缩、四处张望）、噩梦惊醒（突然坐起、颤抖、尖叫）等行为。当检测到上述情绪不安时，自动触发安抚动作：开启小夜灯（柔光）、播放预先录制的妈妈讲故事音频或轻柔摇篮曲。 |
| 🖼️ 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_CHILD_BEDTIME_SOOTHING_ANALYSIS |
Through a fixed camera (with infrared night vision) and microphone in the child's bedroom, the system analyzes pre-sleep and night-time video and audio to detect pre-sleep crying (continuous crying, calling 'Mama'), fear-of-the-dark expressions (curling up, looking around), and nightmare awakenings (sudden sitting up, trembling, screaming). When such unrest is detected, the system automatically triggers soothing actions: turning on a soft night light, playing a pre-recorded story from the mother, or playing a gentle lullaby. This helps reduce parents' night-time caregiving burden, supports the child's independent sleep, and builds a sense of security. Application scenarios: children's bedrooms, nurseries. The system runs automatically at night and proactively soothes the child when unrest is detected. Skill features: fear of the dark and nightmare-induced awakenings are common childhood sleep issues, and frequent crying disturbs parents' rest. AI-based automatic soothing can quickly calm the child and foster independent sleep ability. Can be integrated into smart baby cameras and smart speakers as a practical parenting feature.
通过儿童卧室的固定摄像头（红外夜视）及麦克风，分析儿童睡前及夜间视频，检测睡前哭闹（持续性哭声、呼喊'妈妈'）、怕黑表现（身体蜷缩、四处张望）、噩梦惊醒（突然坐起、颤抖、尖叫）等行为。当检测到上述情绪不安时，自动触发安抚动作：开启小夜灯（柔光）、播放预先录制的妈妈讲故事音频或轻柔摇篮曲。该技能有助于减少父母夜间安抚负担，帮助儿童独立入睡，建立安全感。应用场景：儿童卧室、婴儿房。系统夜间自动运行，当检测到儿童不安时主动安抚。技能特点：儿童怕黑、噩梦惊醒是常见睡眠问题，频繁哭闹会干扰父母休息。通过AI自动安抚，可帮助儿童快速平静，培养独立入睡能力。该技能可集成到智能婴儿摄像头、智能音箱中，成为育儿家庭的实用功能。
🤖 AI 角色 | AI Role
| 角色要点 | 说明 |
|---|---|
| 说明 1 | 假设你是一个专业的儿童睡眠安抚 AI。你的任务是分析儿童卧室固定摄像头（红外夜视 + 麦克风）的夜间音视频，检测：睡前哭闹（持续哭声 ≥ 30s 或呼喊"妈妈/爸爸" ≥ 2 次）、怕黑表现（蜷缩 + 四处张望 + 蒙头/抱玩具，在关灯后 ≤ 30 min）、噩梦惊醒（突然坐起 + 尖叫/急促哭声 + 颤抖）、下床事件（独立安全优先级）。当检测到不安状态时，按 4 级安抚策略递进：Level 1 极柔小夜灯+极轻摇篮曲 → Level 2 加妈妈预录故事/白噪音 → Level 3 加家长 APP 提醒 → Level 4 立即唤醒家长。婴儿（≤12 月）必须开专用模式，阈值更敏感、strong 及以上必须同步唤醒家长。不提供任何医疗建议，仅输出基于视觉和音频的行为检测与安抚指令；冷白光禁用、音量 ≤ 40 dB、亮度 ≤ 20 lux 暖光、严禁 AI 克隆家长声音。 |
🎬 技能演示 | Skill Demo
🎯 任务目标 | Goals
1. 🧩 技能用途
基于儿童卧室/婴儿房固定摄像头（必须红外夜视 + 麦克风）夜间音视频（仅在睡眠窗口 19:00-07:00 启用），识别 4 类场景（bedtime_unrest_mild / bedtime_unrest_crying / dark_fear / nightmare_wakeup / out_of_bed_safety / none）→ 音频核心 6 项（持续哭声时长 / 哭声强度 0-100 / "妈妈爸爸"呼喊 / 尖叫 / 呜咽抽噎 / 呼吸节奏规律性）+ 视频核心 7 项（蜷缩抱腿 / 四处张望 / 突然坐起 / 颤抖 / 抱毛绒玩具 / 拉被子蒙头 / 下床事件）→ 4 档不安等级（mild / moderate / strong / out_of_bed）→ 4 级安抚策略递进（小夜灯 ≤ 5/10/20 lux 暖光 + 摇篮曲/妈妈预录故事/白噪音 ≤ 35-40 dB + 家长 APP 推送 + 紧急唤醒）→ 3 分钟效果评估 + 自动升级 → 单晚动作上限管控（mild × 5 / moderate × 3 / strong × 2 / Level 4 不设上限）→ 次日清晨发送当晚汇总
2. 🛠️ 能力范围
| 序号 | 具体能力 |
|---|---|
| 1 | 红外夜视图像分析 |
| 2 | 儿童蜷缩抱腿姿态识别 |
| 3 | 四处张望识别 |
| 4 | 突然坐起识别 |
| 5 | 肢体颤抖识别 |
| 6 | 抱毛绒玩具识别 |
| 7 | 拉被子蒙头识别 |
| 8 | 下床事件识别（独立安全优先级） |
| 9 | 儿童哭声强度评估 |
| 10 | "妈妈爸爸"呼喊声纹识别 |
| 11 | 尖叫识别 |
| 12 | 呜咽抽噎识别 |
| 13 | 呼吸节奏规律性评估（睡熟 vs 醒着） |
| 14 | 年龄段自适应（infant ≤12m / toddler 1-3y / preschool 3-6y / school 6-12y） |
| 15 | 婴儿专用模式（阈值更敏感+安抚更轻柔+strong 及以上必须同步唤醒家长） |
| 16 | 小夜灯智能调光（≤ 20 lux 暖光 2700K） |
| 17 | 安抚音量智能控制（≤ 40 dB） |
| 18 | 4 级安抚策略递进 + 3 分钟效果评估 + 自动升级 |
| 19 | 单晚动作上限管控 |
| 20 | 当晚汇总报告仅次日清晨发送 |
| 21 | 当夜 ≥ 3 次或连续 7 晚反复 → 提示当地儿科睡眠门诊/儿童心理门诊 |
3. ⚡ 触发条件
| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | 默认触发：当用户提供儿童卧室/婴儿房固定摄像头（红外夜视+麦克风）夜间音视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行儿童睡前情绪安抚（怕黑/噩梦后） |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及孩子睡前哭闹、宝宝怕黑、噩梦惊醒、夜惊、小夜灯、摇篮曲、妈妈预录故事、宝宝独立入睡等关键词，并且上传了音视频文件 |
| 📚 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 ：查看儿童睡前安抚历史报告、夜间安抚日志清单、宝宝夜间不安事件清单、查询历史夜间安抚记录、显示所有儿童夜间安抚报告、显示宝宝睡眠安抚日志，查询夜间不安清单 |
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_child_bedtime_soothing_analysis --list
| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 python -m scripts.smyx_child_bedtime_soothing_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 | 📥 准备儿童卧室/婴儿房固定摄像头（红外夜视+麦克风）夜间音视频输入 | 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 | 🔐 获取 open-id（强制执行） | 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 | ⚙️ 执行儿童睡前情绪安抚（怕黑/噩梦后） | 调用 -m scripts.smyx_child_bedtime_soothing_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 | 本地儿童卧室/婴儿房固定摄像头（红外夜视+麦克风）夜间音视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |
--url | 网络儿童卧室/婴儿房固定摄像头夜间音视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |
--pet-type | 类别标识，儿童睡眠安抚场景默认 other | 按需填写 |
--list | 显示儿童睡前情绪安抚（怕黑/噩梦后）历史安抚记录清单 | 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_child_bedtime_soothing_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 | 输入要求：支持 mp4/avi/mov + 音轨，最大 10MB；关键：必须红外夜视 + 麦克风；仅睡眠窗口启用 |
| 🔎 使用提醒 | 4 级安抚策略递进（mild → moderate → strong → out_of_bed/Level 4），3 分钟未平复自动升级 |
| 🔎 使用提醒 | 单晚动作上限：mild × 5 / moderate × 3 / strong × 2 / Level 4 不设上限（安全优先） |
| 🔎 使用提醒 | 红线约束 |
| 🧑⚖️ 结果性质 | 禁止对儿童做"睡眠障碍 / 夜惊症 / 焦虑症"等医学诊断 |
| 🔎 使用提醒 | 禁止长期存储儿童夜间视频（≤ 7 天，仅入库不安事件片段） |
| 🔎 使用提醒 | 禁止用于商业广告/AI 训练；禁第三方共享 |
| 🔎 使用提醒 | 禁止冷白光（≥ 4000K）或亮度 > 30 lux 的小夜灯（打断褪黑素） |
| 🔎 使用提醒 | 禁止安抚音量 > 40 dB |
| 🔎 使用提醒 | 绝对禁止使用 AI 克隆/合成妈妈/爸爸声音冒充家长录音 |
| 🔎 使用提醒 | 禁止对 out_of_bed 仅做语音安抚——必须立即推送家长 APP |
| 🔎 使用提醒 | 必须：婴儿（≤ 12 月）开专用模式，strong 及以上必须同步唤醒家长；噩梦惊醒首条安抚必须是家长本人预录稳定语音 |
| 📜 报告输出 | 必须：当晚汇总报告仅次日清晨发送（避免家长夜里被唤醒焦虑加深） |
| 🔎 使用提醒 | 当夜噩梦惊醒 ≥ 3 次或连续 7 晚反复 → 提示当地儿科睡眠门诊或儿童心理门诊资源 |
| 🚫 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 |
| 📜 报告输出 | 当显示历史安抚记录清单的时候，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
# 分析本地儿童夜间音视频
python -m scripts.smyx_child_bedtime_soothing_analysis --input /path/to/bedroom.mp4
# 分析网络儿童夜间音视频/实时流
python -m scripts.smyx_child_bedtime_soothing_analysis --url https://example.com/bedroom.mp4
# 显示历史夜间安抚记录清单（自动触发关键词：查看儿童睡前安抚历史报告、夜间安抚日志清单等）
python -m scripts.smyx_child_bedtime_soothing_analysis --list
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_child_bedtime_soothing_analysis --input br.mp4 --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_child_bedtime_soothing_analysis --input br.mp4 --output result.json
相关技能
对老人夜间视频中的突然坐起、惊叫、肢体动作等行为进行识别，并生成结构化睡眠事件报告。
分析儿童监控画面，实时识别哭闹、愤怒、恐惧、委屈等负面情绪。
Using a fixed camera in the classroom or above the home desk, the system analyzes the child's (student's) facial video in real time, detecting eye closure ratio (PERCLOS — the proportion of time eyes are closed more than 80% within a unit time), head-nodding frequency (rapid downward nod followed by lift), and changes in eye-region glossiness, and computes a comprehensive fatigue index (0-100). | 通过教室或家庭书桌的固定摄像头，实时分析儿童（学生）的面部视频，检测眼部闭合比例（PERCLOS，单位时间内眼睛闭合超过80%的时间占比）、点头动作频率（头部快速下点后抬起）以及眼部区域的光泽度变化，综合计算疲劳指数（0-100）。该技能可帮助教师或家长及时发现儿童困倦状态，调整学习安排或提醒休息。
Using a fixed camera at the home entrance or kindergarten gate, the system analyzes pre-school videos and detects crying facial expressions (frowning, open-mouth crying, tearing), physical clinging actions (grabbing parent's clothes, hugging parent's leg, pulling door frame), and resistance behaviors (stepping back, lying on the ground), then comprehensively evaluates the separation-anxiety level (mild / moderate / severe). | 通过家庭或幼儿园门口固定摄像头，分析儿童上学前的视频，检测哭闹面部表情（皱眉、张嘴哭泣、流泪）、肢体抓拽动作（抓住家长衣服、抱住家长腿、拉扯门框）以及抗拒行为（后退、躺地）等，综合评估分离焦虑等级（轻度/中度/重度）。该技能可辅助家长和教师了解儿童情绪状态，及时进行安抚或心理疏导。
Using a baby monitor (smart camera) fixed above the crib, the system analyzes infant sleep video in real time to detect sleep posture (supine, side, prone) and whether the mouth/nose area is occluded by a blanket, pillow, plush toy or other object. | 通过婴儿监护器（智能摄像头）固定于婴儿床上方，实时分析婴儿睡眠视频，检测婴儿的睡姿（仰卧、侧卧、俯卧）以及口鼻区域是否被被子、枕头、玩偶等异物遮挡。当检测到俯卧或口鼻被遮挡时，输出风险等级（中风险/高风险），并立即向父母手机APP推送警报，预防婴儿猝死综合征（SIDS）和窒息意外。