病人端慢病管理用药提醒。参考 MedTimer 的 medication reminder 部分,构建提升慢病依从性的提醒能力。
编程
unisound-medication-record-management
试用病人端通用健康用药记录管理。参考 MedTimer 的 medication list/dose history 部分,构建个人长期用药管理能力。
它能做什么
病人端通用健康用药记录管理。参考 MedTimer 的 medication list/dose history 部分,构建个人长期用药管理能力。
技能文档
用药记录管理
概述
本 skill 对应:病人端 / 通用健康 / 用药记录管理。
要求:个人长期用药管理。
来源核验
- 匹配来源:MedTimer
- 来源类型:公开开源 Android App
- 来源链接:https://f-droid.org/en/packages/com.futsch1.medtimer/
- 匹配结论:匹配。MedTimer 明确支持 medication list、dose history、CSV 导出、JSON 备份恢复和标签过滤。
参考部分
只参考 MedTimer 的 medication list/dose history 部分:
- 药品列表
- 剂量记录
- 服药历史
- CSV 导出
- JSON 备份恢复
不参考部分
- 不参考提醒通知实现
- 不参考库存提醒
- 不参考复杂 Android 本地存储
- 不扩展到处方审核或药物相互作用判断
构建方式
OpenClaw 中应构建为一个独立的管理型 skill:
- 输入长期用药条目
- 支持新增、更新、停用、查询
- 输出个人用药清单和历史摘要
- 与用药提醒 skill 保持数据字段兼容
建议输入字段
medicine_namedosefrequencystart_dateend_datestatusnote
建议输出字段
skill:用药记录管理medicationsactive_medicationsstopped_medicationshistory_summary
医疗边界
本 skill 只管理个人用药记录,不判断药品适应症,不调整用药方案。
快速开始
从本 skill 目录执行:
python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY
最小输入示例
{
"medications": [
{
"medicine_name": "二甲双胍",
"dose": "0.5g",
"frequency": "每日2次",
"start_date": "2026-04-01",
"end_date": "",
"status": "active",
"note": ""
}
]
}
输出约定
输出 UTF-8 JSON,采用统一格式:
{
"skill": "技能名称",
"status": "ok",
"data": { /* 结构化数据 */ },
"text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容,OpenClaw 直接渲染给用户"
}
data:本地预处理得到的结构化数据text:内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒,Markdown 格式
支持的输入格式
除 JSON 外,还支持以下格式(通过 --input-type 自动检测或手动指定):
| 格式 | 说明 |
|---|---|
| JSON | 默认,直接读取结构化输入 |
| CSV / XLSX / XLS | 表格数据,按列头自动映射字段 |
| TXT / MD | key:value 文本格式(支持中文/英文字段名) |
| PDF / DOC / DOCX | 文档,提取文本后解析 |
| PNG / JPG 等图片 | OCR 提取文本后解析 |
文本格式示例
药品名称:二甲双胍
剂量:500mg
频次:每日2次
状态:active
CSV 格式示例
药品名称,剂量,频次,状态
二甲双胍,500mg,每日2次,active
统一入口附加参数
--input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json:输入类型;默认auto。--sheet STRING:读取 Excel 时指定 sheet(可选)。--encoding STRING:txt/csv编码(默认:utf-8)。--save-prepared:保存预处理后的 JSON,便于调试。--appkey STRING:必填。调用内部医疗大模型的鉴权 key,由平台分配。
依赖
运行环境
- Python 3.7+
Python 第三方包(可选,按输入格式需要)
| 包名 | 用途 | 必要条件 |
|---|---|---|
openpyxl | 读取 .xlsx 文件 | 输入为 xlsx 时必须 |
pypdf | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 时必须 |
外部工具(可选,按输入格式需要)
| 工具 | 用途 | 必要条件 |
|---|---|---|
LibreOffice (soffice) | 转换 .doc / .xls | 输入为 doc/xls 时必须 |
pdftotext(poppler-utils) | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 且未安装 pypdf 时 |
tesseract(含 chi_sim+eng) | 图片 OCR | 输入为图片时必须 |
仅使用 JSON 输入时,无需安装任何第三方包或外部工具。
模型配置
本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理:
- endpoint:
https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions - model:
u2-med - 协议:OpenAI Chat Completions(兼容标准 /v1/chat/completions)
- 鉴权:通过
--appkey参数传入 Bearer token,由用户在 OpenClaw 中调用时提供
本 skill 强制走 API 推理,无本地透传模式。
相关技能
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专病诊疗、基层处置、全科辅助、结局分析、病情分析与慢病管理。通过 --task 选择场景;仅含 `scripts/run.py`,可独立拷贝部署。
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临床用药咨询、个性化用药教育与康复指导问答。通过 --task 切换场景;仅含 `scripts/run.py`,可独立拷贝部署。
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