🪮 Pet Grooming Effect Assessment (Mats/Dandruff) | 宠物梳毛效果评估（毛结/皮屑）#

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

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🧭 技能概览 | Overview#

模块内容🏷️ 技能名称**宠物梳毛效果评估（毛结/皮屑）**🎯 核心目标通过智能梳毛器或普通摄像头拍摄梳毛后的宠物皮肤和毛发高清图像，利用AI图像识别技术检测毛结团块残留面积、皮屑覆盖率以及毛发顺滑度，自动评估本次梳毛效果，并提示是否需要进行二次梳理或进一步护理。有助于宠物主人判断梳毛是否彻底，预防毛球症和皮肤问题。应用场景：宠物家庭日常梳理、宠物美容店服务质检、长毛猫/犬换毛期管理。🖼️ 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_GROOMING_EFFECT_ASSESSMENT_ANALYSIS

AI-powered pet grooming effect assessment: detects mat residue area, dandruff coverage, and coat smoothness from post-grooming images, outputs a 0-100 grooming score with targeted re-grooming suggestions. Scenarios: daily home grooming, pet salon quality check, long-hair cat/dog shedding season management.

通过智能梳毛器或普通摄像头拍摄梳毛后的宠物皮肤和毛发高清图像，利用AI图像识别技术检测毛结团块残留面积、皮屑覆盖率以及毛发顺滑度，自动评估本次梳毛效果，并提示是否需要进行二次梳理或进一步护理。有助于宠物主人判断梳毛是否彻底，预防毛球症和皮肤问题。应用场景：宠物家庭日常梳理、宠物美容店服务质检、长毛猫/犬换毛期管理。

🤖 AI 角色 | AI Role#

角色要点说明说明 1**假设你是一个专业的宠物护理AI。你的任务是分析梳毛后宠物的高清图像（局部或全身），检测皮肤表面的皮屑覆盖情况以及毛发中残留的毛结团块，评估梳毛效果，并输出梳理质量评分。不要提供医疗建议，仅输出基于视觉的评估结果。 **

🎬 技能演示 | Skill Demo#

▶️ 点击查看技能使用介绍

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🎯 任务目标 | Goals#

1. 🧩 技能用途#

通过梳毛后的宠物图像/视频进行梳毛效果评估，检测毛结残留与皮屑覆盖情况，输出标准化评估结果和护理建议

2. 🛠️ 能力范围#

序号具体能力1图像分析2毛结团块残留检测3皮屑覆盖率评估4毛发顺滑度评分5梳理效果综合评分6二次梳理建议

3. ⚡ 触发条件#

触发类型触发规则✅ 默认触发默认触发：当用户提供梳毛后宠物皮肤/毛发图像或视频需要分析时，默认触发本技能进行梳毛效果评估🔎 明确分析意图当用户明确需要梳毛效果评估时，提及梳毛效果、毛结检测、皮屑评估、毛发顺滑度、梳理评分等关键词，并且上传了图像或视频文件📚 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 ：查看历史梳毛评估报告、历史梳理效果报告、梳毛评估报告清单、显示所有梳毛报告、查询梳理评估结果

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：

bash

python -m scripts.smyx_grooming_effect_assessment_analysis --list

类型要求✅ 必须使用 python -m scripts.smyx_grooming_effect_assessment_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 text

  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

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🧪 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⚙️ 执行梳毛效果评估调用 -m scripts.smyx_grooming_effect_assessment_analysis 处理输入（ 必须在技能根目录下运行脚本）4📊 查看评估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 cat按需填写--list显示梳毛效果评估历史报告列表清单（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

📊 评分体系说明#

评分区间梳理效果说明90-100⭐ 优秀毛发顺滑无结，皮屑极少，梳理非常彻底70-89✅ 良好偶有微小毛结或轻微皮屑，整体梳理效果不错50-69⚠️ 一般存在明显毛结或皮屑较多，建议二次梳理0-49❌ 较差毛结残留较多或皮屑严重，需重点补梳或就医检查

🗂️ 资源索引 | Resource Index#

资源类型路径用途何时读取🐍 必要脚本scripts/smyx_grooming_effect_assessment_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📁 格式支持支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB🧑‍⚖️ 结果性质评估结果仅供梳毛效果参考，不提供医疗诊断或治疗建议🚫 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评估报告清单的时候，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#

bash

# 分析本地梳毛后宠物图像/视频
python -m scripts.smyx_grooming_effect_assessment_analysis --input /path/to/grooming_photo.jpg --pet-type cat

# 分析网络梳毛后宠物图像/视频
python -m scripts.smyx_grooming_effect_assessment_analysis --url https://example.com/grooming_video.mp4 --pet-type cat

# 显示历史评估报告/显示评估报告清单列表（自动触发关键词：查看历史梳毛评估报告、历史报告、梳理效果报告清单等）
python -m scripts.smyx_grooming_effect_assessment_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_grooming_effect_assessment_analysis --input photo.jpg --pet-type cat --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_grooming_effect_assessment_analysis --input photo.jpg --pet-type cat --output result.json