🐾 Pet Behavior Recognition Skill | 宠物行为识别技能
> 智能分析中枢 · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询
🧭 技能概览 | Overview
| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 🏷️ 技能名称 | 宠物行为识别技能 |
| 🎯 核心目标 | 宠物行为识别技能，识别抓挠、啃咬、拆家、跳跃、刨地、追逐、独处焦虑等常见宠物异常行为，帮助主人了解宠物行为习惯 |
| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |
| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |
| 🧩 场景码 | PET_BEHAVIOR_DETECTION |
This feature is an intelligent pet health diagnostic system based on deep learning, supporting analysis triggered by
uploading local video files or inputting online video URLs. The system calls high-performance server-side APIs to
perform frame-by-frame analysis of video data for various pets including cats, dogs, and birds, focusing on
multi-dimensional feature extraction of fur condition, body posture, and facial characteristics. By comparing against a
massive veterinary clinical database, the system automatically identifies potential health risks and disease symptoms,
ultimately generating a detailed "Pet Safety Guardian Health Report" to provide pet owners with scientific, intuitive
health references and medical advice.
本技能是一款基于深度学习的宠物健康智能诊断系统，支持通过上传本地视频文件或输入网络视频URL的方式触发分析流程。系统调用服务端高性能API，对猫、狗、鸟等多种宠物的视频数据进行逐帧解析，重点针对毛发状态、身体体态及面部特征进行多维度特征提取。通过比对海量兽医临床数据库，系统能够自动识别潜在的健康风险与疾病征兆，并最终生成一份详尽的“宠安卫士健康报告”，为宠物主人提供科学、直观的健康参考与就医建议
🎬 技能演示 | Skill Demo
▶️ 点击查看技能使用介绍
🎯 任务目标 | Goals
1. 🧩 技能用途
通过视频/监控对宠物进行行为识别分析，识别常见宠物行为尤其是异常行为，输出结构化的宠物行为分析报告
2. 🛠️ 能力范围
| 序号 | 具体能力 |
|---|---|
| 1 | 根据技能场景执行图片/视频分析、结构化结果生成与报告输出 |
3. ⚡ 触发条件
| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | 默认触发：当用户提供宠物监控视频 URL 或文件需要进行宠物行为识别时，默认触发本技能 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行宠物行为识别，提及抓挠、啃咬、拆家、焦虑行为、宠物行为分析等关键词，并且上传了视频 |
| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，自动触发历史报告查询功能 ：查看历史行为报告、宠物行为分析报告清单、行为识别报告列表、查询历史行为分析 |
4. 🤖 自动行为
| 自动行为 | 执行要求 |
|---|---|
| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |
| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |
⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）
> 橙色强约束： 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。
必须执行：
python -m scripts.pet_behavior_detection_analysis --list
| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 python -m scripts.pet_behavior_detection_analysis --list 调用 API 查询云端的历史报告数据 |
| 🚫 严格禁止 | 从本地 memory 目录读取历史会话信息 |
| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |
| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |
| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |
📦 前置准备 | Requirements
- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
requests>=2.28.0
🚀 操作步骤 | Workflow
🔐 用户身份处理（内部自动完成）
> 绿色安全原则： 用户身份参数由系统内部自动处理，不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识。
执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：
| 场景 | 系统行为 |
|---|---|
| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |
| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |
| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |
| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |
🔒 关键约束
| 禁止/要求 | 说明 |
|---|---|
| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |
| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |
| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |
| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |
🧪 标准流程 | Standard Flow
| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |
|---|---|---|
| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |
| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |
| 3 | ⚙️ 执行宠物行为识别 | 调用 -m scripts.pet_behavior_detection_analysis 处理输入（必须在技能根目录下运行脚本） |
| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |
⚙️ 脚本参数说明
| 参数 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|
--input |
本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |
--url |
网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |
--duration-min |
统计时长（分钟），默认自动识别 | 按需填写 |
--list |
显示宠物行为识别历史分析报告列表清单 | 用于云端历史报告查询 |
--api-url |
API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |
--detail |
输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |
--output |
结果输出文件路径（可选） | 可选 |
🗂️ 资源索引 | Resource Index
| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |
|---|---|---|---|
| 🐍 必要脚本 | scripts/pet_behavior_detection_analysis.py |
调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |
| 🐍 必要脚本 | scripts/config.py |
调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |
| 📘 领域参考 | references/api_doc.md |
了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |
⚠️ 注意事项 | Notes
| 分类 | 注意事项 |
|---|---|
| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |
| 📁 格式支持 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |
| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供参考，行为矫正建议请咨询专业宠物训练师 |
| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |
| 🌐 网络地址 | 传入的网络地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载 |
| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |
| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |
📝 隐私与数据安全声明 | Privacy & Data Security
| 序号 | 说明 |
|---|---|
| 1 | 数据保密处理 |
| 2 | 系统基于 用户名/手机号 生成的标识仅作为用户关联信息，不保存任何可直接识别个人身份的明文信息。 |
| 3 | 安全传输 |
| 4 | 所有数据（包括视频文件及关联标识）均通过 HTTPS/TLS 加密通道 发送至云端 API 进行分析，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。 |
| 5 | 数据留存策略 |
| 6 | 云端服务器遵循“最小必要原则”，分析任务完成后即刻删除原始视频数据，不进行持久化存储，确保用户隐私数据不被留存或滥用。 |
| ## 🧰 使用示例 | Examples |
# 分析本地监控视频
python -m scripts.pet_behavior_detection_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --duration-min 10
# 分析网络监控视频
python -m scripts.pet_behavior_detection_analysis --url https://example.com/pet_monitor.mp4
# 显示历史行为分析报告（自动触发关键词：查看历史行为报告、历史报告、行为报告清单等）
python -m scripts.pet_behavior_detection_analysis --list
# 输出精简报告
python -m scripts.pet_behavior_detection_analysis --input video.mp4 --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.pet_behavior_detection_analysis --input video.mp4 --output result.json
