Plant Species Recognition Skill | 植物物種識別技能
📖 技能介紹
name: "plant-species-recognition-analysis" description: "Accurately identifies plant species from images based on deep learning and computer vision, outputs structured information including species name, family, growth habits and maintenance tips. | 植物物種識別技能，基於深度學習與計算機視覺技術，通過影像快速識別植物物種，輸出物種名稱、科屬分類、生長習性及養護要點等結構化資訊，為園藝、生態調研、自然教育提供專業識別服務" version: "1.0.7" license: "MIT-0"
🌿 Plant Species Recognition Skill | 植物物種識別技能
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 | 植物物種識別技能 |
| 🎯 核心目標 | 植物物種識別技能，基於深度學習與計算機視覺技術，通過影像快速識別植物物種，輸出物種名稱、科屬分類、生長習性及養護要點等結構化資訊，為園藝、生態調研、自然教育提供專業識別服務 |
| 🖼️ 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_DISEASE_RECOGNITION |
Equipped with advanced deep learning computer vision algorithms trained on massive plant datasets, this skill delivers fast and accurate identification of tens of thousands of plant species worldwide. The system not only provides basic species classification information but also outputs detailed structured knowledge including scientific name, family and genus classification, native distribution, growth habits, and professional cultivation and maintenance tips. It supports differentiation and labeling of similar-looking species, helping users accurately distinguish between easily confused plants. Whether you're a gardening enthusiast exploring plant knowledge, a researcher conducting ecological field surveys, or a teacher carrying out natural education activities, this skill provides efficient and reliable plant recognition and knowledge services.
本技能搭載了基於海量植物資料集訓練的先進深度學習計算機視覺演算法，能夠對全球數萬種常見植物進行快速精準識別。系統不僅提供基礎物種分類資訊，還輸出包含學名、科屬分類、原生分佈、生長習性、專業栽培養護要點在內的詳細結構化知識，同時支援對外觀相似物種進行區分標註，幫助使用者準確區分易混淆植物。無論是園藝愛好者探索植物知識、科研人員開展生態野外調查，還是教師進行自然教育活動，本技能都能提供高效準確的植物識別與知識服務。
🎬 技能演示 | Skill Demo
🎯 任務目標 | Goals
1. 🧩 技能用途
識別影片/圖片中的植物，準確判斷植物物種名稱，提供完整的植物知識資訊
2. 🛠️ 能力範圍
| 序號 | 具體能力 |
|---|---|
| 1 | 植物檢測 |
| 2 | 物種分類 |
| 3 | 相似物種區分 |
| 4 | 結構化知識輸出 |
3. ⚡ 觸發條件
| 觸發型別 | 觸發規則 |
|---|---|
| ✅ 預設觸發 | 預設觸發：當用戶提供植物影片/圖片需要識別物種時，預設觸發本技能 |
| 🔎 明確分析意圖 | 當用戶明確需要植物識別、物種鑑定時，提及植物識別、植物種類、花草識別、樹木識別、物種分類等關鍵詞，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 ：檢視歷史識別報告、植物識別報告清單、識別報告列表、查詢歷史識別報告、顯示所有識別報告、植物物種分析報告，查詢植物物種識別分析報告 |
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_species_recognition_analysis --list
| 型別 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必須 | 使用 python -m scripts.plant_species_recognition_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
📸 識別要求 | Recognition Requirements
| 要求項 | 說明 |
|---|---|
| 植物主體完整 | ，葉片、花朵等識別特徵完整出鏡，避免過度遮擋 |
| 光線充足清晰 | ，避免過度模糊、過暗過曝和嚴重色差 |
| 多株植物同框時儘量保持間距適中，便於分別識別 | 多株植物同框時儘量保持間距適中，便於分別識別 |
🚀 操作步驟 | Workflow
🔐 使用者身份處理（內部自動完成）
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 | 📥 準備植物影片/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 | ⚙️ 執行植物物種識別分析 | 呼叫 -m scripts.plant_species_recognition_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 |
--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
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| 資源型別 | 路徑 | 用途 | 何時讀取 |
|---|---|---|---|
| 🐍 必要指令碼 | scripts/plant_species_recognition_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 | 分析結果僅供知識參考，藥用食用等用途請務必諮詢專業人士確認安全性 |
| 🚫 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 |
# 識別本地影片/圖片中的植物
python -m scripts.plant_species_recognition_analysis --input /path/to/plant.mp4
# 識別網路影片/圖片
python -m scripts.plant_species_recognition_analysis --url https://example.com/flower.mp4
# 顯示歷史識別報告/顯示識別報告清單列表/顯示歷史植物識別（自動觸發關鍵詞：檢視歷史識別報告、歷史報告、識別報告清單等）
python -m scripts.plant_species_recognition_analysis --list
# 輸出精簡報告
python -m scripts.plant_species_recognition_analysis --input plant.jpg --detail basic
# 儲存結果到檔案
python -m scripts.plant_species_recognition_analysis --input plant.jpg --output result.json
🤖 AI 評測
這是一款專業的植物識別技能，能幫助使用者識別花草樹木並獲取詳細的養護知識。文件說明詳細、操作流程清晰，支援圖片和歷史報告查詢功能。主要不足是說明文件存在排版問題，部分程式碼檔案的主題描述不一致，可能會影響使用體驗。整體質量良好，但文件細節和程式碼一致性需要改進。
