This feature supports users in uploading local MP4 video files or providing network video URLs. By leveraging advanced server-side AI diagnostic APIs, it performs deep analysis and real-time capture of facial features in the video. Based on the TCM theory of "Inspection," the system precisely analyzes key indicators such as complexion, luster, and texture. Ultimately, it returns a structured facial diagnosis report containing physical constitution identification and health status assessment, providing users with a convenient and professional digital health reference.
本功能支持用户上传本地MP4视频文件或提供网络视频URL,通过调用服务端先进的AI智能诊断API,对视频画面中的人物面部特征进行深度解析与实时捕捉。系统将依据中医“望诊”理论,精准分析面色、光泽及纹理等关键信息,最终返回一份包含体质辨识与健康状态评估的结构化中医面诊结果,为用户提供便捷、专业的数字化健康参考
本技能明确约定:
memory/YYYY-MM-DD.md、 MEMORY.md 等本地文件如果用户上传了附件或者图片文件,则自动保存到技能目录下 attachments
⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级):如果用户触发任何历史报告查询关键词(如"查看所有面诊报告"、"显示所有面诊报告"、" 查看历史报告"、"显示面诊报告"、"面诊报告清单"、"显示所有报告"、"查看报告列表"等), 必须:
python -m scripts.face_analysis --list --open-id 参数调用 API
查询云端的历史报告数据依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本 text
requests>=2.28.0
在执行面诊分析前,必须按以下优先级顺序获取 open-id:
text
第 1 步:【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件(优先)
路径:skills/smyx_common/scripts/config.yaml(相对于技能根目录)
完整路径示例:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步:检查 workspace 公共目录的配置文件
路径:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置)
第 3 步:检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
↓ (未提供)
第 4 步:❗ 必须暂停执行,明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id
⚠️ 关键约束:
-m scripts.face_analysis 处理视频文件( 必须在技能根目录下运行脚本)--input: 本地视频文件路径(使用 multipart/form-data 方式上传)--url: 网络视频 URL 地址(API 服务自动下载)--open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)--list: 显示面诊视频历史列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围)--api-key: API 访问密钥(可选)--api-url: API 服务地址(可选,使用默认值)--detail: 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json)--output: 结果输出文件路径(可选)仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
视频要求:支持 mp4/avi/mov 格式,最大 100MB
API 密钥可选,如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功,否则忽略鉴权
分析结果仅供参考,不能替代专业医疗诊断
禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
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
当显示历史分析报告清单的时候,从数据 json 中提取字段 reportImageUrl 作为超链接地址,使用 Markdown 表格格式输出,包含"
报告名称"、"分析时间"、"点击查看"三列,其中"报告名称"列使用 中医面诊分析报告-{记录id} 形式拼接, "点击查看"列使用
[🔗 查看报告](reportImageUrl) 格式的超链接,用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。
表格输出示例:
报告名称分析时间点击查看中医面诊分析报告-202603121722000012026-03-12 17:22:00🔗 查看报告
bash
# 分析本地视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.face_analysis --input /path/to/video.mp4 --open-id openclaw-control-ui
# 分析网络视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.face_analysis --url https://example.com/video.mp4 --open-id openclaw-control-ui
# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史面诊报告(自动触发关键词:查看历史面诊报告、历史报告、面诊清单等)
python -m scripts.face_analysis --list --open-id openclaw-control-ui
# 输出精简报告
python -m scripts.face_analysis --input video.mp4 --open-id your-open-id --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.face_analysis --input video.mp4 --open-id your-open-id --output result.json