Respiratory Symptom Smart Recognition Tool | 呼吸道症状智能识别工具智能分析中枢· 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模块内容️ 技能名称呼吸道症状智能识别工具 核心目标呼吸道症状智能识别技能基于计算机视觉自动检测咳嗽、咳痰、喘息频率统计发作频次用于健康异常早期提醒帮助及时发现呼吸道疾病️ 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RESPIRATORY_SYMPTOM_RECOGNITIONBased on advanced computer vision and behavior recognition algorithms, this feature automatically detects and counts thefrequency of respiratory symptoms such as coughing, expectoration, and wheezing. Through real-time video analysis, thesystem precisely captures key characteristics including chest movement, body posture, and mouth actions, effectivelydistinguishing between normal breathing and abnormal symptomatic behaviors. Additionally, the system automatically logsthe time, frequency, and duration of symptom episodes to generate dynamic health trend charts. When the frequency ofsymptoms exceeds normal thresholds, it promptly issues health anomaly alerts, helping users and their families detectsigns of respiratory disease early and providing data support for timely medical consultation.本功能基于先进的计算机视觉与行为识别算法能够自动检测并统计用户的咳嗽、咳痰及喘息等呼吸道症状的发作频率。系统通过实时视频分析精准捕捉胸部起伏、身体姿态及口部动作等关键特征有效区分正常呼吸与异常症状行为。同时系统会自动记录症状发作的时间、频次及持续时长生成动态健康趋势图当检测到症状频次超出正常阈值时及时发出健康异常提醒帮助用户及家属早期发现呼吸道疾病迹象为及时就医提供数据支持 技能演示 | Skill Demo▶️ 点击查看技能使用介绍 任务目标 | Goals1. 技能用途通过视频进行呼吸道症状智能识别自动检测咳嗽、咳痰、喘息等症状统计发作频率生成健康监测报告实现早期异常提醒2. ️ 能力范围序号具体能力1视频分析2咳嗽动作识别3咳痰识别4喘息识别5发作频次统计6症状严重程度评估7健康风险预警8就医建议生成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视频 URL 或文件需要进行呼吸道症状识别时默认触发本技能进行分析 明确分析意图当用户明确需要进行呼吸道监测、咳嗽识别、症状统计提及咳嗽、咳痰、喘息、呼吸道、肺部监测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监测报告、历史症状报告、呼吸道识别报告清单、查询历史报告、查看监测报告列表、显示所有监测报告、显示呼吸道分析报告查询呼吸道症状识别报告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-mscripts.respiratory_symptom_recognition_analysis--list类型要求✅ 必须使用python -m scripts.respiratory_symptom_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requests2.28.0 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⚙️ 执行呼吸道症状识别分析调用-m scripts.respiratory_symptom_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--duration-min监测时长分钟默认 5按需填写--list显示呼吸道症状识别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用于云端历史报告查询--api-urlAPI 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/respiratory_symptom_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 格式支持视频要求支持 mp4/avi/mov 格式最大 10MB‍⚖️ 结果性质分析结果仅供健康参考和早期异常提醒不能替代专业医师诊断和医学检查 使用提醒本工具用于辅助监测确诊请遵医嘱进行相关检查 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 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# 分析日常监测视频python-mscripts.respiratory_symptom_recognition_analysis--input/path/to/monitor_video.mp4 --monitor-scenario daily-check 分析术后康复监测视频 python-mscripts.respiratory_symptom_recognition_analysis--input/path/to/recovery_video.mp4 --monitor-scenario post-op 分析网络视频 python-mscripts.respiratory_symptom_recognition_analysis--urlhttps://example.com/respiratory_video.mp4 --monitor-scenario hospital 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史监测报告自动触发关键词查看历史监测报告、历史报告、监测报告清单等 python-mscripts.respiratory_symptom_recognition_analysis--list# 输出精简报告python-mscripts.respiratory_symptom_recognition_analysis--inputvideo.mp4 --monitor-scenario daily-check--detailbasic# 保存结果到文件python-mscripts.respiratory_symptom_recognition_analysis--inputvideo.mp4 --monitor-scenario daily-check--outputresult.json我们提供定制化AI技能开发服务。如果您有特定的业务需求可以联系我们的商务团队我们会为您量身打造专属的AI解决方案。