unisound-health-education

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📖 技能介紹


name: med-patient-health-education description: 病人端通用健康知識科普。參考 wellally-tech 的 knowledge base recommendations 部分,構建通用健康內容入口。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📚" } }


健康知識科普

概述

本 skill 對應:病人端 / 通用健康 / 健康知識科普。

要求:通用健康內容入口。

來源核驗

  • 匹配來源:wellally-tech
  • 來源型別:公開 Agent Skill
  • 來源連結:https://agent-skills.md/skills/huifer/WellAlly-health/wellally-tech
  • 匹配結論:匹配。該 skill 明確包含 WellAlly.tech knowledge base、健康主題文章索引、基於健康資料的文章推薦和 URL 引用。

參考部分

只參考 wellally-tech 的 knowledge base recommendations 部分: - 健康知識庫入口 - 分類文章索引 - 健康主題匹配 - 推薦內容 - 來源連結引用

不參考部分

  • 不參考 Apple Health/Fitbit/Oura 資料接入
  • 不參考外部裝置同步
  • 不參考完整 WellAlly 平臺整合
  • 不擴充套件為問診或診斷

構建方式

OpenClaw 中應構建為一個獨立的內容型 skill: - 輸入使用者健康主題或關鍵詞 - 在本地或配置知識庫中匹配科普內容 - 輸出科普標題、摘要、適用主題和來源 - 明確提示科普不能替代醫生診療

建議輸入欄位

  • topic:健康主題

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  • keywords:關鍵詞列表
  • articles:文章列表(含 title/category/summary/keywords/url)

建議輸出欄位

  • skill健康知識科普
  • topic
  • matched_articles
  • summary
  • source_refs

醫療邊界

本 skill 只做健康知識科普,不做診斷,不給出個體化治療建議。

快速開始

從本 skill 目錄執行:

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

最小輸入示例

{
  "topic": "高血壓",
  "keywords": ["飲食"],
  "articles": [
    {
      "title": "高血壓飲食科普",
      "category": "慢病管理",
      "summary": "面向患者的高血壓飲食基礎知識。",
      "keywords": ["高血壓", "飲食"],
      "url": "https://example.org/article"
    }
  ]
}

輸出約定

輸出 UTF-8 JSON,採用統一格式:

{
  "skill": "技能名稱",
  "status": "ok",
  "data": { /* 結構化資料 */ },
  "text": "API 生成的 Markdown/自然語言內容,OpenClaw 直接渲染給使用者"
}
  • data:本地預處理得到的結構化資料
  • text:內部醫療大模型生成的自然語言解讀/分析/提醒,Markdown 格式

支援的輸入格式

除 JSON 外,還支援以下格式(通過 --input-type 自動檢測或手動指定):

格式 說明
JSON 預設,直接讀取結構化輸入
CSV / XLSX / XLS 表格資料,按列頭自動對映欄位
TXT / MD key:value 文本格式(支援中文/英文欄位名)
PDF / DOC / DOCX 文件,提取文本後解析
PNG / JPG 等圖片 OCR 提取文本後解析

文本格式示例

主題:糖尿病飲食
關鍵詞:血糖,飲食

CSV 格式示例

主題,關鍵詞
糖尿病飲食,血糖

統一入口附加引數

  • --input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json:輸入型別;預設 auto
  • --sheet STRING:讀取 Excel 時指定 sheet(可選)。
  • --encoding STRINGtxt/csv 編碼(預設:utf-8)。
  • --save-prepared:儲存預處理後的 JSON,便於除錯。
  • --appkey STRING必填。呼叫內部醫療大模型的鑑權 key,由平臺分配。

依賴

執行環境

  • Python 3.7+

Python 第三方包(可選,按輸入格式需要)

包名 用途 必要條件
openpyxl 讀取 .xlsx 檔案 輸入為 xlsx 時必須
pypdf 提取 PDF 文本 輸入為 pdf 時必須

外部工具(可選,按輸入格式需要)

工具 用途 必要條件
LibreOffice (soffice) 轉換 .doc / .xls 輸入為 doc/xls 時必須
pdftotext(poppler-utils) 提取 PDF 文本 輸入為 pdf 且未安裝 pypdf 時
tesseract(含 chi_sim+eng) 圖片 OCR 輸入為圖片時必須

僅使用 JSON 輸入時,無需安裝任何第三方包或外部工具。

模型配置

本 skill 執行時通過內部醫療大模型進行推理:

  • endpoint:https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions
  • model:u2-med
  • 協議:OpenAI Chat Completions(相容標準 /v1/chat/completions)
  • 鑑權:通過 --appkey 引數傳入 Bearer token,由使用者在 OpenClaw 中呼叫時提供

本 skill 強制走 API 推理,無本地透傳模式。

🤖 AI 評測

這個健康科普工具整體質量不錯,文件寫得很清楚,功能比較實用,支援多種檔案格式輸入,使用起來比較方便。優點是處理靈活、說明詳細、科普邊界清晰。不足是程式碼有個小bug(匯入缺失),缺少測試驗證。普通使用者使用時建議按文件示例準備輸入資料即可。總體推薦使用,但建議開發者修復已知問題。

📊 多維度評分

適應性4.3
規範性4
有效性4.3
可靠性4.4
可信度5

📁 包含檔案 (4 個)

📄 SKILL.md 4.8 KB
📄 _meta.json 144 B
📄 scripts/preprocess.py 8.5 KB
📄 scripts/run.py 10.9 KB