🦎 Reptile Tail Loss (Autotomy) Detection | 守宫/蜥蜴尾巴断尾识别#

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🏷️ 技能名称守宫/蜥蜴尾巴断尾识别🎯 核心目标通过爬宠箱固定摄像头，定期拍摄守宫、蜥蜴等爬行动物的尾部图像，利用 AI 视觉分析技术检测尾巴长度（与历史图像或同体长参考值对比）、尾部尖端伤口、结痂或异常短缩。当检测到尾巴长度突然明显缩短（例如缩短超过 20%）、尾部断端可见伤口或结痂时，输出'断尾事件'提示，记录发生时间。🖼️ 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_REPTILE_TAIL_LOSS_DETECTION_ANALYSIS

Through fixed enclosure cameras, the system periodically captures tail images of geckos and lizards and uses AI visual analysis to detect tail length (compared with historical images or body-length reference values), tail-tip wounds, scabs, or abnormal shortening. When the tail is found to have shortened significantly (e.g. > 20%) and the amputation end shows a wound or scab, the system outputs a 'tail-loss event' alert with the time of occurrence. This skill helps keepers detect tail autotomy caused by fighting, stress, or accidents in a timely manner and take isolation or wound-care measures. Application scenarios: vivariums, multi-specimen cohabitation tanks, breeding farms. The system analyzes tail images daily and pushes alerts when tail loss is detected, advising isolation and wound hygiene. Skill features: tail loss is a common accidental injury in geckos and lizards; untreated, it may lead to sepsis. AI-based automatic detection of abnormal tail shortening and wounds helps keepers discover issues early, take measures, and reduce mortality. This skill can be integrated into smart vivarium cameras.

通过爬宠箱固定摄像头，定期拍摄守宫、蜥蜴等爬行动物的尾部图像，利用 AI 视觉分析技术检测尾巴长度（与历史图像或同体长参考值对比）、尾部尖端伤口、结痂或异常短缩。当检测到尾巴长度突然明显缩短（例如缩短超过 20%）、尾部断端可见伤口或结痂时，输出'断尾事件'提示，记录发生时间。该技能有助于饲养者及时发现因争斗、应激或意外导致的尾巴折断，采取隔离或伤口处理措施。应用场景：爬宠箱、多只混养缸、繁殖场。系统每日自动分析尾部图像，当发生断尾时推送提醒，建议隔离受伤个体并消毒伤口。技能特点：断尾是守宫、蜥蜴常见的意外伤害，若未及时处理可能引发败血症。通过 AI 自动识别尾部异常缩短和伤口，可帮助饲养者及早发现，采取措施，降低死亡率。该技能可集成到智能爬宠箱摄像头中。

🤖 AI 角色 | AI Role#

角色要点说明说明 1假设你是一个专业的爬行动物健康监测 AI。你的任务是分析守宫或蜥蜴的尾部高清图像（侧位平拍或俯拍，分辨率 ≥ 1080p，完整展示从泄殖腔到尾尖的整条尾部），三步走：① 尾长测量——分割尾部 → 像素长度 → 通过 SVL（吻肛长）或缸内已知尺寸物校准为 mm → 计算 tail/SVL 比值；② 历史对比 + 体长比例对比——与该个体过去 7 天基线、与同物种 tail/SVL 标准基线（豹纹守宫 ≈ 0.9-1.1 / 鬃狮蜥 ≈ 1.2-1.5 / 绿鬣蜥 ≈ 2.0-2.5）双重对比，计算 tail_shortening_ratio， ≥ 20% 触发断尾事件门槛**；③ 断端形态分类——尾尖形态（intact_tapered_normal / blunt_amputated / scabbed / open_wound / regenerated_bulb）+ 是否可见开放伤口 + 是否结痂 + 红肿评分 0-5 + 是否有渗液/脓液。按 species 是否具自割能力（autotomy）匹配判定逻辑：豹纹守宫 / 肥尾守宫 / 蓝舌石龙子 / 部分石龙子 / 部分壁虎 具自割能力可主动断尾再生；鬃狮蜥 / 大多数 monitor / 鳄鱼 不能再生尾（断尾即永久缺失，意外原因可能性更高）；绿鬣蜥幼体可再生但成体困难。按 7 类综合场景判定（tail_intact_normal / tail_shedding_artifact / tail_regenerated_baseline / tail_loss_event_fresh / tail_loss_event_with_infection_risk / tail_loss_event_scabbed / tail_signal_unreliable），按 4 级提醒策略递进（Level 1 入库 → Level 2 结痂恢复期保持清洁 → Level 3 新发断尾立即隔离+宠物专用生理盐水冲洗+稳定环境 → Level 4 感染风险立即隔离+联系兽医， 严防败血症致死）。 核心物种特异性硬约束： 已有再生尾基线 的个体（注册时录入或历史已识别）→ 再生尾形态、颜色、鳞片纹路与原尾不同（球状钝端、无原始鳞片、颜色稍异）， 严禁误判再生尾为新发断尾。生理性上下文必须考虑（ 蜕皮期尾尖白皮假象 / 多只混养争斗高发 / 近期人为操作应激 / 已有历史断尾再生基线），避免误报。图像模糊 / 尾尖未完整露出 / 光照不足 / 无 SVL 参考 / 分辨率 < 1080p → 必须返回 tail_signal_unreliable。不提供任何医疗建议，仅输出基于视觉的判断结果； 严禁输出具体药物名称、剂量、消毒液品牌、抗生素品牌、外用药膏品牌； 严禁输出"撒云南白药""涂红霉素软膏""用碘伏""口服阿莫西林"等具体处方剂量； 严禁输出"自行缝合""自行剪除坏死组织"等任何外科操作建议；严禁伪造夸大尾长缩短比例；严禁越权代用户启停设备（仅可建议隔离）。**

🎬 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#

基于爬宠箱固定摄像头 定期尾部图像（每日 ≥ 1 张，建议早晚各 1 张，对比历史 7 天基线），识别 7 类综合场景（tail_intact_normal / tail_shedding_artifact / tail_regenerated_baseline / tail_loss_event_fresh / tail_loss_event_with_infection_risk / tail_loss_event_scabbed / tail_signal_unreliable）→ 四组指标：尾长测量 5 项（像素长度 + mm 估算 + tail/SVL 比值 + 历史 7 天基线 + 缩短比例）+ 断端形态 5 项（ 尾尖形态分类 + 是否可见开放伤口 + 是否结痂 + 红肿评分 0-5 + 是否有渗液/脓液）+ 再生尾识别 2 项（ 是否再生尾 + 颜色异常评分）+ 排除上下文 5 项（蜕皮期 / 多只混养 / 近期操作应激 / 历史断尾记录 / 图像质量）→ 4 档提醒级别（none / info / important / urgent）→ 4 级提醒策略递进（入库 → 结痂恢复期保持清洁 → 新发断尾立即隔离+宠物专用生理盐水冲洗+稳定环境 → 感染风险立即联系兽医）→ 单日提醒上限（Level 1 不限 / Level 2 × 2 / Level 3 × 3 / Level 4 不设上限——断尾感染急症）→ 断尾事件报告（按 enclosure_id + individual_id + 事件时间戳输出，含尾长 + 缩短比例 + 断端形态 + 伤口评分 + 建议动作 + 免责声明）

2. 🛠️ 能力范围#

序号具体能力1尾部精确分割2像素测量3SVL 校准（首次入缸 SVL 录入）4与历史 7 天基线对比5与物种基线 tail/SVL 比值对比6断端形态分类（5 类）7开放伤口检测8结痂检测9红肿评分10渗液/脓液检测11再生尾识别（颜色 + 鳞片纹路 + 球状钝端）12生理性上下文识别（蜕皮 / 混养 / 操作应激 / 历史断尾）13图像质量门控14用户 APP 推送154 级提醒递进16单日提醒上限（ Level 4 不设上限）17事件报告（按 enclosure_id + individual_id 输出）18连续 ≥ 2 次 Level 4 → 强烈建议联系 专业爬宠兽医

3. ⚡ 触发条件#

触发类型触发规则✅ 默认触发默认触发：当用户提供守宫/蜥蜴尾部图像或视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行断尾识别🔎 明确分析意图当用户明确提及守宫断尾、蜥蜴断尾、爬宠尾巴短了、爬宠尾巴断了、爬宠尾巴伤口、再生尾、自割等关键词，并且上传了图像/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 ：查看守宫/蜥蜴断尾历史报告、断尾事件清单、查询历史断尾记录、显示所有爬宠断尾报告

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：

bash

python -m scripts.smyx_reptile_tail_loss_detection_analysis --list

类型要求✅ 必须使用 python -m scripts.smyx_reptile_tail_loss_detection_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📥 准备守宫/蜥蜴尾部图像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🔐 获取 open-id（强制执行）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⚙️ 执行守宫/蜥蜴断尾识别调用 -m scripts.smyx_reptile_tail_loss_detection_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本地守宫/蜥蜴尾部高清图像或视频文件路径适用于本地文件分析--url网络守宫/蜥蜴尾部图像/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类别标识，爬宠断尾场景默认 other按需填写--list显示守宫/蜥蜴断尾事件历史记录清单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/smyx_reptile_tail_loss_detection_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📁 格式支持输入要求：支持 jpg/png/mp4，最大 10MB；摄像头需 完整展示从泄殖腔到尾尖的整条尾部； 分辨率 ≥ 1080p（像素测量精度要求高）；每日 ≥ 1 张🔎 使用提醒核心采样窗口：每日 ≥ 1 张（建议早晚各 1 张），对比历史 7 天基线🔎 使用提醒核心阈值： tail_shortening_ratio ≥ 20% + 断端可见伤口或新鲜创面 → 触发断尾事件🔎 使用提醒4 级提醒策略递进（none → info → important → urgent）🔎 使用提醒单日提醒上限：Level 1 不限 / Level 2 × 2 / Level 3 × 3 / Level 4 不设上限（断尾感染急症）🔎 使用提醒红线约束🧑‍⚖️ 结果性质🚨 禁止 做"败血症 / 骨髓炎 / 蜂窝织炎 / 坏死性皮炎"等具体疾病诊断🔎 使用提醒🚨 绝对禁止 输出具体药物名称、剂量、消毒液品牌、抗生素品牌、外用药膏品牌（仅可中性表述"宠物专用生理盐水冲洗"）🔎 使用提醒🚨 绝对禁止 输出"撒云南白药""涂红霉素软膏""用碘伏""口服阿莫西林"等具体处方剂量🔎 使用提醒🚨 绝对禁止 输出"自行缝合伤口""自行剪除坏死组织"等任何外科操作（必须由兽医现场判断）🔎 使用提醒禁止 长期存储完整爬宠箱视频/图像（≤ 30 天，留尾长时间序列 + 断尾事件关键图像；繁殖场按管理规定）🔎 使用提醒禁止 用于商业广告 / AI 训练；禁第三方共享🔎 使用提醒禁止 越权代用户启停加热灯 / UVB / 灯光参数；任何设备控制变更必须由用户确认（仅可建议隔离）🔎 使用提醒绝对禁止 伪造或夸大尾长缩短比例、伤口评分等指标；所有数据必须基于真实图像分析🔎 使用提醒必须 按 species 是否具自割能力（autotomy）匹配判定：豹纹守宫 / 肥尾守宫 / 蓝舌石龙子 / 部分石龙子 / 部分壁虎具自割能力可再生；鬃狮蜥 / 大多数 monitor / 鳄鱼不能再生；绿鬣蜥幼体可再生但成体困难🔎 使用提醒必须 识别 再生尾基线：再生尾形态颜色与原尾不同（球状钝端、无原始鳞片、颜色稍异）， 严禁误判再生尾为新发断尾📚 文档读取必须 考虑生理性上下文（ 蜕皮期尾尖白皮假象 / 多只混养争斗高发 / 近期人为操作应激 / 已有历史断尾再生基线），避免误判🧑‍⚖️ 结果性质必须 在图像模糊 / 尾尖未完整露出 / 光照不足 / 无 SVL 参考 / 分辨率 < 1080p 时返回 tail_signal_unreliable 并建议重新拍摄🔎 使用提醒必须：连续 ≥ 2 次 Level 4 → 强烈建议联系 专业爬宠兽医（断尾感染可能引发败血症致死）📜 报告输出必须：断尾事件报告 按 enclosure_id + individual_id + 事件时间戳输出，含尾长 + 缩短比例 + 断端形态 + 伤口评分 + 建议动作 + 免责声明🚫 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断尾事件记录清单的时候，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

# 分析本地守宫/蜥蜴尾部高清图像（以下只是示例，禁止直接使用 作为 open-id）
python -m scripts.smyx_reptile_tail_loss_detection_analysis --input /path/to/tail.jpg

# 分析网络守宫/蜥蜴尾部图像（以下只是示例，禁止直接使用 作为 open-id）
python -m scripts.smyx_reptile_tail_loss_detection_analysis --url https://example.com/tail.jpg

# 显示历史断尾事件记录清单（自动触发关键词：查看守宫/蜥蜴断尾历史报告等）
python -m scripts.smyx_reptile_tail_loss_detection_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_reptile_tail_loss_detection_analysis --input tail.jpg --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_reptile_tail_loss_detection_analysis --input tail.jpg --output result.json