血糖监测记录#

概述#

本 skill 对应：病人端 / 慢病管理 / 血糖监测记录。

要求：慢病管理基础记录能力。

来源核验#

• 匹配来源：Glucosio
• 来源类型：公开开源 Android App
• 来源链接： https://f-droid.org/packages/org.glucosio.android/
• 匹配结论：匹配。Glucosio 明确面向糖尿病管理，包含 blood glucose 记录、HbA1c、目标范围、提醒、图表、CSV 导入导出等能力。

参考部分#

只参考 Glucosio 的 blood glucose logging 部分：

• 血糖值记录
• 血糖测量类型区分
• 血糖目标范围
• 历史记录与趋势展示
• CSV 导入导出思路

不参考部分#

• 不参考 Glucosio 的完整 Android App 架构
• 不参考 Google Drive 备份
• 不参考研究数据上报
• 不扩展到血压、胆固醇、体重等非本 skill 能力

构建方式#

OpenClaw 中应构建为一个独立的记录型 skill：

• 输入患者本次血糖记录信息
• 识别并结构化血糖值、单位、测量时间、测量类型
• 输出标准血糖记录 JSON
• 可追加输出简短自然语言确认

建议输入字段#

• value：血糖值
• unit：单位，如 mmol/L 或 mg/dL
• measure_type：测量类型，如空腹、餐后、随机
• measured_at：测量时间
• note：备注

建议输出字段#

• skill： 血糖监测记录
• record_type： blood_glucose
• value
• unit
• measure_type
• measured_at
• note

医疗边界#

本 skill 只做血糖记录，不做诊断，不替代医生判断。

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

{
  "value": 6.8,
  "unit": "mmol/L",
  "measure_type": "空腹",
  "measured_at": "2026-04-29 08:00",
  "note": ""
}

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

血糖值：6.8
单位：mmol/L
测量类型：空腹

CSV 格式示例#

text

血糖值,单位,测量类型
6.8,mmol/L,空腹

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： u2-med
• 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。