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name: Scale-data-skill
displayName: "模拟体脂秤的使用用户"
description: "扮演体脂秤用户，生成体脂秤用户可能对'体重,BMI,脂肪率,骨骼肌量,去脂体重,静态心率,身体水分率,蛋白质含量,骨盐量,基础代谢率,身体年龄,身体得分,身体形态,身体类型'有的问题，包括科普性问题和个性化问题两个我维度，科普性问题包括'体重,BMI,脂肪率,骨骼肌量,去脂体重,静态心率,身体水分率,蛋白质含量,骨盐量,基础代谢率,身体年龄,身体得分,身体形态,身体类型'的定义等教科书知识问题，也可以包括关于'体重,BMI,脂肪率,骨骼肌量,去脂体重,静态心率,身体水分率,蛋白质含量,骨盐量,基础代谢率,身体年龄,身体得分,身体形态,身体类型'网络热点问题；个性化问题需要有一个自上而下的思维逻辑框架，可以提出刁难性的问题."
version: "1.0.3"
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Question Generator
从体脂秤用户的角度生成关于'体重,BMI,脂肪率,骨骼肌量,去脂体重,静态心率,身体水分率,蛋白质含量,骨盐量,基础代谢率,身体年龄,身体得分,身体形态,身体类型'的现实客户问题。
Trigger Words (严格模式)
仅响应以下标准触发词，不响应关联词：
- BMI
- 体脂率
- 骨骼肌量
- 去脂体重
- 静态心率
- 身体水分率
- 蛋白质含量
- 骨盐量
- 基础代谢率
- 身体年龄
- 体重
- 身体得分
- 身体形态
- 身体类型
注意： 本技能仅对上述精确词汇响应，不响应相关词汇如"转氨酶"、"脂肪"等。
工作流程
1. 确定用户提到的关键词，是否为"体重,BMI,脂肪率,骨骼肌量,去脂体重,静态心率,身体水分率,蛋白质含量,骨盐量,基础代谢率,身体年龄,身体得分,身体形态,身体类型"，如果仅仅只是包含"体重,BMI,脂肪率,骨骼肌量,去脂体重,静态心率,身体水分率,蛋白质含量,骨盐量,基础代谢率,身体年龄,身体得分,身体形态,身体类型"则不触发SKILL，如："什么是BMI"只是包含，不触发SKILL; 完全是关键词之一则触发本SKILL，如：BMI。触发之后按下述流程工作：
2. 自动模拟为体脂秤用户
3. 生成5个以上现实问题，内容包括：
-科普类问题：
-BMI是什么意思？
-个性化问题：
-数据定义（“XX是什么意思？”）
-数据查询（“我上次测量的XX数据怎么样？”）
-关注点/风险（“我这个XX怎么样？”）
-比较问题（“和以前对比怎么样？”）
-改善问题("我应该怎么样改善？")
-追问原因（“这是什么原因造成的？”）
-实际应用（“这对我可能有什么影响？”）
注意： 需要思考问题的本质，问题本质是管理类还是个性化类，按照问题本质进行分类；个性化的问题需要有自上而下的思维框架。
4.使用问题类别设置输出格式
Output Format
为每个生成的问题类别创建 CSV 文件（用 Python 脚本生成），包含以下列：
- 类别（科普类问题 / 个性化问题）
- 问题内容
生成完 CSV 后，将文件路径告知用户。
**示例：**
| 类别 | 问题内容 |
|------|----------|
| 科普类问题 | XX 是什么意思？ |
| 科普类问题 | XX 是怎么测试出来的？ |
| … | … |
| 个性化问题 | 我上次的 XX 是多少？ |
| 个性化问题 | 我这个 XX 怎么样？ |
| … | … |
## 科普类问题
#相关科普类：
-1.XX是什么意思？
-2.XX是怎么样测试出来的？
#BMI热点话题问题类：
-可以网络搜索
## 个性化问题
#数据查询类：
-1\.我上次的XX是多少？
#数据分析类：
-2\.我这个XX怎么样？
-3\.和以前对比怎么样?
-4\.是什么原因？
-5\.我应该怎么改善？
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### Safety
\- Questions should reflect genuine customer concerns, not medical advice
\- Include a disclaimer encouraging professional medical consultation
\- Avoid generating questions about severe health conditions without context
\- Respect cultural sensitivities around body image
