Triggers when a user provides a cat litter box area video URL or file for analysis; supports local video uploads or network URLs to call server-side APIs for waste characteristic recognition, analyzing feces morphology (loose stool, bloody stool, dry hard stool) and urine clump size to identify urinary and digestive system abnormalities, outputting health risk alerts (without diagnosing diseases). Application scenarios: smart litter boxes, multi-cat household health monitoring. Development reason: early signs of urinary diseases, a pain point for multi-cat households. | 当用户提供猫砂盆区域的视频URL或文件时,触发本技能进行排泄物性状分析;支持通过上传本地视频或网络视频URL,调用服务端API进行排泄物识别,分析粪便形态(稀便、血便、干硬便)和尿团大小,识别泌尿系统与消化系统异常,输出健康风险提示(不诊断疾病)。应用场景:智能猫砂盆、多猫家庭健康监测。
设计与多媒体
Pet Stool Morphology Recognition Analysis | 宠物排便形态识别(狗厕所/户外)
试用对狗厕所或户外遛狗路径的图像视频做排便形态识别,输出标准化观察报告。
它能做什么
传入狗厕所或户外遛狗路径区域的本地文件或网络 URL,调用服务端识别 API 分析粪便颜色(棕、黑、红、白)、形状(条状、稀糊、水样、颗粒硬便)以及是否带血或粘液,返回包含异常特征与肠胃健康风险提示的结构化分析报告。脚本默认对犬类进行分析,宠物类型也支持 cat、other。结果仅供健康参考,不构成疾病诊断,也不提供治疗建议。支持 jpg/jpeg/png/bmp/webp 图像与 mp4/avi/mov 视频,单文件最大 10MB。历史报告清单通过云端接口读取,明确禁止从本地记忆或人工汇总中获取。
什么时候用它
- 家中狗厕所摄像头日常排便监测
- 户外遛狗路径摄像头回放分析
- 多宠家庭中单一宠物饮食调整后的粪便观察
- 拉取云端历史排便分析报告清单
技能文档
💩 Pet Stool Morphology Recognition Analysis | 宠物排便形态识别(狗厕所/户外)
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 | 宠物排便形态识别(狗厕所/户外) |
| 🎯 核心目标 | 当用户提供狗厕所或户外遛狗路径区域的粪便图像/视频时,触发本技能进行排便形态识别分析;支持通过上传本地文件或网络URL,调用服务端API识别粪便颜色(棕、黑、红、白)、形状(条状、稀糊、颗粒)、是否带血或粘液,输出异常特征观察结果,帮助早期发现肠胃疾病(不诊断疾病)。应用场景:狗厕所、遛狗路径摄像头、宠物健康监测、多宠家庭。 |
| 🖼️ 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_STOOL_MORPHOLOGY_RECOGNITION_ANALYSIS |
Triggers when a user provides an image/video URL or file of dog toilet area or outdoor dog-walking path for analysis; supports local uploads or network URLs to call server-side APIs for pet stool morphology recognition, analyzing stool color (brown, black, red, white), shape (formed, loose/soft, watery, granular hard), and the presence of blood or mucus, outputting standardized abnormal observation features to help early discovery of gastrointestinal diseases (without diagnosing diseases). Application scenarios: dog toilets, outdoor dog-walking path cameras, pet health monitoring, multi-pet households.
当用户提供狗厕所或户外遛狗路径区域的粪便图像/视频时,触发本技能进行排便形态识别分析;支持通过上传本地文件或网络URL,调用服务端API识别粪便颜色(棕、黑、红、白)、形状(条状、稀糊、颗粒)、是否带血或粘液,输出异常特征观察结果,帮助早期发现肠胃疾病(不诊断疾病)。应用场景:狗厕所、遛狗路径摄像头、宠物健康监测、多宠家庭。
🤖 AI 角色 | AI Role
| 角色要点 | 说明 |
|---|---|
| 说明 1 | **你是一个专业的宠物健康监测AI。你的任务是基于宠物排便区域的图像或视频帧,分析粪便的形态特征(颜色、形状、有无带血或粘液),输出标准化观察结果。不要提供疾病诊断或治疗方案,仅客观描述粪便外观。 ** |
🎬 技能演示 | Skill Demo
🎯 任务目标 | Goals
1. 🧩 技能用途
通过狗厕所或户外遛狗路径区域的图像/视频进行宠物排便形态识别分析,获取标准化的观察结果和异常特征提示,帮助早期发现肠胃疾病
2. 🛠️ 能力范围
| 序号 | 具体能力 |
|---|---|
| 1 | 图像/视频分析 |
| 2 | 粪便颜色识别(棕 |
| 3 | 黑 |
| 4 | 红 |
| 5 | 白) |
| 6 | 粪便形状识别(条状 |
| 7 | 稀糊 |
| 8 | 颗粒) |
| 9 | 带血/粘液检测 |
| 10 | 异常特征输出 |
| 11 | 肠胃健康风险提示 |
3. ⚡ 触发条件
| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | 默认触发:当用户提供狗厕所或户外遛狗路径区域的图像/视频 URL 或文件需要分析时,默认触发本技能进行排便形态识别 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行宠物排便监测时,提及狗厕所、遛狗、户外排便、粪便分析、粪便颜色、粪便形状、便血、粘液便、稀便、肠胃异常等关键词,并且上传了图片/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 :查看历史排便报告、历史排便形态报告、排便分析报告清单、查询排便记录、显示所有狗厕所报告、显示排便形态识别报告,查询肠胃健康风险提示报告 |
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_stool_morphology_recognition_analysis --list
| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 python -m scripts.smyx_pet_stool_morphology_recognition_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 | 📥 准备图像/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 | ⚙️ 执行排便形态识别分析 | 调用 -m scripts.smyx_pet_stool_morphology_recognition_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 | 本地图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |
--url | 网络图像/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 dog | 按需填写 |
--list | 显示宠物排便形态历史分析报告列表清单(可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_stool_morphology_recognition_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 | 文件要求:支持 jpg/jpeg/png/bmp/webp 图像 与 mp4/avi/mov 视频,最大 10MB |
| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供健康参考,不提供疾病诊断或治疗建议 |
| 🚫 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
# 分析本地狗厕所/户外排便图像或视频(以下只是示例,禁止直接使用 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_pet_stool_morphology_recognition_analysis --input /path/to/dog_stool.jpg --pet-type dog
# 分析网络狗厕所/户外排便视频(以下只是示例,禁止直接使用 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_pet_stool_morphology_recognition_analysis --url https://example.com/dog_stool.mp4 --pet-type dog
# 显示历史分析报告清单(自动触发关键词:查看历史排便报告、排便形态报告清单等)
python -m scripts.smyx_pet_stool_morphology_recognition_analysis --list
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_pet_stool_morphology_recognition_analysis --input dog_stool.jpg --pet-type dog --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_pet_stool_morphology_recognition_analysis --input dog_stool.jpg --pet-type dog --output result.json
相关技能
上传猫狗鸟视频,自动调用云端 API 分析毛发、身体、面部特征并生成宠安卫士健康报告。
Triggers when a user provides a dog toilet / pet defecation-zone video URL or file for analysis; uses a fixed camera on the dog toilet or designated defecation area to monitor video in real time, detects whether the pet is defecating (presence of feces) and, once the pet leaves the area, automatically outputs a cleaning trigger signal that can drive a robot vacuum to that spot for cleanup. Enables fully automated pet-waste handling, reduces owner workload, and keeps the home hygienic. Application: indoor dog toilets, balcony defecation zones, pet kennels. Does NOT provide medical diagnosis — only outputs vision-based event detection results. | 当用户提供狗厕所或宠物固定排便区域视频URL或文件时,触发本技能进行排便事件检测分析;通过安装在狗厕所或宠物固定排便区域的摄像头实时分析视频,识别宠物是否在该区域排便(粪便出现),并在宠物离开该区域后自动输出清扫触发信号,联动扫地机器人前往清理;实现宠物排泄物的即时自动化处理,减轻主人清理负担,保持居家环境卫生。应用场景:宠物家庭室内狗厕所、阳台排便区、宠物笼舍。仅输出基于视觉的事件检测结果,不进行医疗诊断。
Triggers when a user provides an oral snapshot image/video of a pet (usually auto-captured during yawning, lip-licking or mouth-opening moments) for analysis; supports local uploads or network URLs to call server-side APIs for oral health recognition, evaluating gum color (pink / bright red / dark red) and tartar coverage area, outputting standardized oral health observations to help early discovery of periodontal disease (without diagnosing diseases). Application scenarios: pet cameras, smart pet products, pet health management platforms. | 当用户提供宠物口腔抓拍图像/视频(通常在宠物打哈欠、舔嘴、张嘴时自动触发抓拍)时,触发本技能进行口腔健康识别;支持通过上传本地文件或网络URL,调用服务端API分析牙龈颜色(粉红、鲜红、暗红)与牙结石覆盖面积,输出标准化口腔健康观察结果,帮助早期发现牙周病等问题(不诊断疾病)。应用场景:宠物摄像头、智能宠物用品、宠物健康管理平台。
Triggers when a user provides a pet ear/scratching/head-shaking video URL or file for analysis; uses smart camera to monitor head-shaking and ear-scratching actions, automatically captures HD ear-canal images, and applies AI vision analysis to identify ear-canal color (pink/red/dark red), presence of black granular discharge (ear mites), and degree of earwax accumulation. When redness, large discharge or suspected ear mites are detected, outputs abnormality alerts and recommends owner check-up or veterinary visit. Application: pet families, boarding centers, pet hospital pre-screening. Helps early detection of ear-canal diseases and prevents deterioration. | 当用户提供宠物甩耳、挠耳或耳道抓拍视频URL或文件时,触发本技能进行耳道健康监测分析;通过智能摄像头实时监测甩耳/挠耳动作,自动触发高清抓拍耳道内部图像,利用AI视觉分析识别耳道颜色(粉红/红/暗红)、有无黑色颗粒状分泌物(耳螨)、耳垢堆积程度等异常指标;当检测到红肿、大量分泌物或疑似耳螨时,输出异常提示,建议主人进一步检查或就医,仅输出基于视觉的客观描述与建议,不提供医疗诊断。应用场景:宠物家庭日常健康监测、寄养中心批量监控、宠物医院预检。
从摄像头或喂食器视频中量化宠物进食饮水频次,识别排泄、呕吐、跛行等异常并生成云端健康监测报告。