Plant Nutrition Diagnosis Skill | 植物營養診斷技能
📖 技能介紹
name: "plant-nutrition-diagnosis-analysis" description: "Diagnoses plant nutrient deficiency or excess based on computer vision and plant physiology, outputs targeted fertilization suggestions for precision nutrient management. | 植物營養診斷技能，基於計算機視覺與植物生理學，通過葉片特徵診斷氮磷鉀及微量元素缺乏或過剩，輸出精準施肥建議" version: "1.0.9" license: "MIT-0"
🧪 Plant Nutrition Diagnosis Skill | 植物營養診斷技能
智慧分析中樞 · 圖片/影片智慧分析 · 結構化報告 · 歷史報告雲端查詢
🧭 技能概覽 | Overview
| 模組 | 內容 |
|---|---|
| 🏷️ 技能名稱 | 植物營養診斷技能 |
| 🎯 核心目標 | 植物營養診斷技能，基於計算機視覺與植物生理學，通過葉片特徵診斷氮磷鉀及微量元素缺乏或過剩，輸出精準施肥建議 |
| 🖼️ 輸入型別 | 圖片、影片、本地檔案、網路 URL |
| 📝 輸出能力 | 結構化分析報告、識別/監測結果、建議與報告連結 |
| 🧩 場景碼 | PLANT_SPECIES_RECOGNITION |
Based on computer vision technology combined with professional plant physiology knowledge, this skill accurately diagnoses nutrient imbalance disorders such as nitrogen, phosphorus, potassium deficiency or excess, as well as trace element abnormalities by analyzing the color, texture and morphological characteristics of plant leaves. The system quickly locates the type of nutrient imbalance based on "symptom location" (such as the difference between old leaves and new leaves) and "visual pattern" (such as interveinal chlorosis, leaf margin scorch), and outputs a structured diagnostic report including nutrient deficiency judgment, physiological cause analysis, and targeted fertilization suggestions. It provides scientific basis for precision fertilization and crop health management, helping growers quickly correct nutrient disorders and maintain healthy plant growth.
本技能結合計算機視覺技術與專業植物生理學知識，通過分析植物葉片的顏色、紋理和形態特徵，能夠精準診斷氮、磷、鉀大量元素缺乏或過剩以及微量元素異常等營養失衡病症。系統依據" 症狀發生部位"（如老葉與新葉的差異）及"視覺表現模式" （如葉脈間失綠、葉緣焦枯），快速定位營養失衡型別，輸出包含缺乏元素判斷、生理成因分析及針對性施肥建議的結構化診斷報告，為精準施肥與作物健康管理提供科學依據，幫助種植者快速矯正營養失調，維持植物健康生長。
🎬 技能演示 | Skill Demo
🎯 任務目標 | Goals
1. 🧩 技能用途
通過葉片影片/圖片診斷植物營養狀況，判斷缺乏或過剩的營養元素，輸出科學施肥建議
2. 🛠️ 能力範圍
| 序號 | 具體能力 |
|---|---|
| 1 | 葉片特徵提取 |
| 2 | 營養元素缺乏/過剩診斷 |
| 3 | 成因分析 |
| 4 | 施肥建議輸出 |
3. ⚡ 觸發條件
| 觸發型別 | 觸發規則 |
|---|---|
| ✅ 預設觸發 | 預設觸發：當用戶提供植物葉片影片/圖片需要診斷營養狀況時，預設觸發本技能 |
| 🔎 明確分析意圖 | 當用戶明確需要植物營養診斷、缺肥判斷時，提及葉子發黃、葉片失綠、缺氮缺磷、怎麼施肥、營養診斷等關鍵詞，並且上傳了影片/圖片，自動觸發本技能 |
| 📚 歷史報告查詢 | 當用戶提及以下關鍵詞時，自動觸發歷史報告查詢功能 ：檢視歷史診斷報告、營養診斷報告清單、診斷報告列表、查詢歷史診斷報告、顯示所有診斷報告、植物營養分析報告，查詢植物營養診斷分析報告 |
4. 🤖 自動行為
| 自動行為 | 執行要求 |
|---|---|
| 📎 附件處理 | 如果使用者上傳了附件或者影片/圖片檔案，則自動儲存為本地檔案 |
| ☁️ 歷史報告查詢 | 如果使用者觸發歷史報告查詢關鍵詞，必須直接呼叫雲端 API 查詢，不得從本地記憶或人工彙總中獲取 |
⚠️ 強制資料獲取規則（次高優先順序）
橙色強約束： 歷史報告清單隻允許從雲端介面讀取，不允許從本地記錄、長期記憶或人工彙總中提取。
必須執行：
python -m scripts.plant_nutrition_diagnosis_analysis --list
| 型別 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必須 | 使用 python -m scripts.plant_nutrition_diagnosis_analysis --list 呼叫 API 查詢雲端的歷史報告資料 |
| 🚫 嚴格禁止 | 從本地 memory 目錄讀取歷史會話資訊 |
| 🚫 嚴格禁止 | 手動彙總本地記錄中的報告 |
| 🚫 嚴格禁止 | 從長期記憶中提取報告 |
| ✅ 輸出格式 | 必須統一從雲端介面獲取最新完整資料，然後以 Markdown 表格格式輸出結果 |
📦 前置準備 | Requirements
- 依賴說明:scripts 指令碼所需的依賴包及版本
requests>=2.28.0
📸 診斷要求 | Diagnosis Requirements
| 要求項 | 說明 |
|---|---|
| 典型症狀葉片 | 拍攝具有典型症狀的葉片，避免完全正常或完全壞死無法辨認的葉片 |
| 特徵完整展示 | 整張葉片完整出鏡，包括葉片基部、尖部和葉緣 |
| 自然光下拍攝 | 光線均勻，避免嚴重色差和反光，真實反映葉片顏色 |
🚀 操作步驟 | Workflow
🔐 使用者身份處理（內部自動完成）
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綠色安全原則： 使用者身份引數由系統內部自動處理，不得向用戶展示、詢問或要求輸入任何身份標識。
執行本技能分析或歷史報告查詢時，指令碼會自動完成身份初始化：
| 場景 | 系統行為 |
|---|---|
| 上游系統有內部身份引數 | 由指令碼靜默接收並使用 |
| 上游系統未提供內部身份引數 | 指令碼會自動複用本地預設使用者 |
| 本地預設使用者不存在 | 指令碼會自動建立並在後續任務中複用 |
| 對使用者輸出 | 只展示分析進度、分析結果和報告連結，不展示內部身份值 |
🔒 關鍵約束
| 禁止/要求 | 說明 |
|---|---|
| 🚫 不得詢問身份 | 不得提示使用者輸入使用者名稱、手機號或任何內部身份引數 |
| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回覆、報告、示例、錯誤提示中暴露內部身份值 |
| 🚫 不得列為使用者引數 | 不得把內部身份引數列為使用者需要理解或傳入的引數 |
| ✅ 自動關聯報告 | 歷史報告查詢同樣由系統內部身份自動關聯，使用者只需表達“檢視歷史報告/報告清單”等意圖 |
🧪 標準流程 | Standard Flow
| 步驟 | 階段 | 執行動作 |
|---|---|---|
| 1 | 📥 準備葉片影片/圖片輸入 | 提供本地檔案路徑或網路 URL；確保輸入內容清晰、符合技能場景要求 |
| 2 | 🔐 系統自動完成身份關聯 | 無需使用者輸入任何身份引數；不在回覆中展示內部身份值 |
| 3 | ⚙️ 執行植物營養診斷分析 | 呼叫 -m scripts.plant_nutrition_diagnosis_analysis 處理輸入（必須在技能根目錄下執行指令碼） |
| 4 | 📊 檢視分析結果 | 接收結構化分析報告，檢視識別/監測結果、風險提示、建議與報告連結 |
⚙️ 指令碼引數說明
| 引數 | 含義 | 備註 |
|---|---|---|
--input |
本地影片/圖片檔案路徑 | 適用於本地檔案分析 |
--url |
網路影片/圖片 URL 地址（API 服務自動下載） | API 服務自動下載網路資源 |
--list |
顯示歷史植物營養診斷分析報告列表清單（可以輸入起始日期引數過濾資料範圍） | 用於雲端歷史報告查詢 |
--api-url |
API 服務地址（可選，使用預設值） | 按需填寫 |
--detail |
輸出詳細程度（basic/standard/json，預設 json） | 輸出詳細程度 |
--output |
結果輸出檔案路徑（可選） | 可選 |
🗂️ 資源索引 | Resource Index
| 資源型別 | 路徑 | 用途 | 何時讀取 |
|---|---|---|---|
| 🐍 必要指令碼 | scripts/plant_nutrition_diagnosis_analysis.py |
呼叫 API、執行分析或查詢歷史報告 | 執行分析或查詢時使用 |
| 🐍 必要指令碼 | scripts/config.py |
呼叫 API、執行分析或查詢歷史報告 | 執行分析或查詢時使用 |
| 📘 領域參考 | references/api_doc.md |
瞭解 API 介面規範、欄位說明和錯誤碼 | 僅在需要了解介面規範或錯誤碼時讀取 |
⚠️ 注意事項 | Notes
| 分類 | 注意事項 |
|---|---|
| 📚 文件讀取 | 僅在需要時讀取參考文件，保持上下文簡潔 |
| 📁 格式支援 | 支援格式：jpg/jpeg/png，最大 20MB |
| 🧑⚖️ 結果性質 | 診斷結果僅供施肥參考，具體施肥方案請結合土壤檢測結果和當地農業技術推广部門建議 |
| 🚫 指令碼限制 | 禁止臨時生成指令碼，只能用技能本身的指令碼 |
| 🌐 網路地址 | 傳入的網路地址引數，不需要下載本地，預設地址都是公網地址，api 服務會自動下載 |
| 📜 報告輸出 | 當顯示歷史分析報告清單的時候，從介面返回 json 資料中提取欄位 作為超連結地址，且自動轉化為如下 Markdown |
| 📜 報告輸出 | 表格輸出示例 |
📝 隱私與資料安全宣告 | Privacy & Data Security
| 序號 | 說明 |
|---|---|
| 1 | 資料保密處理 |
| 2 | 系統基於 使用者名稱/手機號 生成的標識僅作為使用者關聯資訊，不儲存任何可直接識別個人身份的明文資訊。 |
| 3 | 安全傳輸 |
| 4 | 所有資料（包括影片檔案及關聯標識）均通過 HTTPS/TLS 加密通道 傳送至雲端 API 進行分析，防止資料在傳輸過程中被竊取或篡改。 |
| 5 | 資料留存策略 |
| 6 | 雲端伺服器遵循“最小必要原則”，分析任務完成後即刻刪除原始影片資料，不進行持久化儲存，確保使用者隱私資料不被留存或濫用。 |
| ## 🧰 使用示例 | Examples |
# 診斷本地影片/圖片中植物的營養狀況
python -m scripts.plant_nutrition_diagnosis_analysis --input /path/to/leaf.mp4
# 診斷網路影片/圖片
python -m scripts.plant_nutrition_diagnosis_analysis --url https://example.com/yellow-leaf.mp4
# 顯示歷史診斷報告/顯示診斷報告清單列表/顯示歷史植物營養診斷（自動觸發關鍵詞：檢視歷史診斷報告、歷史報告、診斷報告清單等）
python -m scripts.plant_nutrition_diagnosis_analysis --list
# 輸出精簡報告
python -m scripts.plant_nutrition_diagnosis_analysis --input leaf.jpg --detail basic
# 儲存結果到檔案
python -m scripts.plant_nutrition_diagnosis_analysis --input leaf.jpg --output result.json
🤖 AI 評測
這個植物營養診斷技能整體質量良好，文件清晰易懂，能幫助使用者通過葉片圖片判斷植物缺肥情況並給出施肥建議。它支援上傳本地照片或網路圖片，操作流程簡單明瞭，診斷結果以結構化報告呈現，並可查詢歷史記錄。優點是介面友好、步驟明確、隱私保護說明詳細。不足之處是版本資訊存在不一致，部分功能說明與實際依賴不完全匹配，且缺少詳細的介面文件可能影響問題排查。總體來說，這是一個實用性強、文件完備的農業輔助工具，但細節打磨上還有提升空間。
