功能自测评估#

概述#

本 skill 对应：病人端 / 术后康复 / 功能自测评估。

要求：自评量表能力。

来源核验#

• 匹配来源：ResearchKit
• 来源类型：公开开源研究/问卷框架
• 来源链接： https://github.com/ResearchKit/ResearchKit
• 匹配结论：匹配。ResearchKit 明确提供 surveys 能力，可用于问卷问题、答案格式、表单步骤和结果采集。

参考部分#

只参考 ResearchKit 的 surveys/questionnaires 部分：

• 问卷步骤
• 问题项
• 答案格式
• 表单式自评
• 结果结构化

不参考部分#

• 不参考知情同意流程
• 不参考主动传感器任务
• 不参考研究项目管理
• 不扩展到医学诊断量表判定

构建方式#

OpenClaw 中应构建为一个独立的自评型 skill：

• 输入自评量表定义和患者回答
• 结构化保存每个问题的答案
• 计算简单总分或分项得分
• 输出自评结果摘要

建议输入字段#

• assessment_id
• questions
• answers
• assessed_at

建议输出字段#

• skill： 功能自测评估
• assessment_id
• score
• answer_summary
• assessed_at

医疗边界#

本 skill 只做自评问卷收集和基础计分，不做诊断，不替代专业评估。

快速开始#

从本 skill 目录执行：

bash

python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY

最小输入示例#

json

{
  "assessment_id": "rehab-self-assessment-001",
  "questions": [
    {"id": "pain", "text": "疼痛评分"},
    {"id": "walk", "text": "行走能力评分"}
  ],
  "answers": {
    "pain": 2,
    "walk": 4
  },
  "assessed_at": "2026-04-29"
}

输出约定#

输出 UTF-8 JSON，采用统一格式：

json

{
  "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 / MDkey: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#

text

评估ID：func-001
评估时间：2026-04-29

CSV 格式示例#

text

评估ID,评估时间
func-001,2026-04-29

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： u1-insuremed
• 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。