腾讯健康-AI就医助手-智能问药

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

AI智能问药技能。This skill should be used when users ask questions about medications, drugs, pharmaceuticals, or need to identify drugs from images. It connects to the ADP AI Drug Consultation API to provide professional drug information including usage, side effects, interactions, and drug identification from photos. This skill should be used when users mention keywords like 药品、药物、吃药、用药、处方、问药、药盒、说明书、 medication、drug、pill、prescription, or provide drug-related images.

一句话选型结论

按资料字段整理

腾讯健康-AI就医助手-智能问药是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_da0af066/tencent-ai-drug-consultant
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_da0af066仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791736688
正文体量9.0 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
腾讯健康-AI就医助手-智能问药当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

9.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

AI智能问药 (AI Drug Consultant)

AI智能问药技能,基于腾讯 ADP 平台的药品咨询 API,支持文本和图片两种方式查询药品信息。结合药品说明书知识库,回答药品用法用量、副作用、禁忌、药物相互作用等专业问题,同时支持拍药盒识别药品。

触发条件

当满足以下任一条件时,激活本技能:

  1. 用户明确要求使用 AI 智能问药 Skill:用户主动提及"问药"、"智能问药"、"药品咨询"等关键词,或直接要求使用本技能
  2. 纯文本药品问答:用户以文本形式提出药品相关问题,如药品用法用量、副作用、禁忌、药物相互作用、适应症等
  3. 带图片的药品问答:用户提供药品图片(药盒、说明书、药片等),要求识别药品或基于图片进行药品咨询

参数收集

调用 API 前,需从用户输入中收集以下参数:

参数 是否必填 说明
用户输入内容 ✅ 必填 本次用户输入的问题内容,最多 1000 字符,超出自动截断
图片 URL ❌ 选填 药品相关图片的可访问 URL;如用户提供本地文件,需先通过 upload_image.py 调用 ADP 文件服务接口上传获取媒体 URL

基础目录

{{SKILL_BASE_DIR}} 代表本技能的根目录。

首次激活流程

> ⚠️ 必须先检查,严禁直接引导用户配置密钥。 多数情况下密钥已存在,跳过检查直接提醒是错误行为。

密钥检查(强制执行,不可跳过)

首次激活时,Agent 必须先执行以下检查,静默完成,不输出任何提示给用户:

# 步骤 1: 检查当前 shell 环境变量
echo $ADP_API_KEY

# 步骤 2: 如果为空,检查 /etc/environment 文件
grep "ADP_API_KEY" /etc/environment 2>/dev/null

检查结果分支:

  • ✅ 找到密钥 → 流程结束,直接进入正常使用流程。 不输出任何关于密钥的提示。
  • ❌ 未找到密钥 → 才进入下方「密钥获取流程」。

> 💡 脚本已内置 fallback:脚本会自动依次查找 os.environ → /etc/environment → ~/.env → .env


密钥获取流程(仅在上方检查未找到密钥时执行)

> 🚫 再次确认:如果上方检查已找到密钥,禁止执行本节。

主流程

告知用户需要 ADP API Key,引导用户按以下步骤操作:

  1. 访问 ADP 密钥管理页面
  2. 点击「新建密钥」
  3. 复制并提供密钥

> ⚠️ 权限提示(必须展示):如果用户无法访问该页面,说明当前账号权限不够,请联系管理员开通权限。

⚠️ 密钥最多只能创建 2 个。如提示已达上限,需先删除旧密钥再新建。

兜底流程(上述链接未正常跳转时):

  1. 访问 ADP 控制台
  2. 点击「产品体验」按钮
  3. 使用主账号登录
  4. 点击右上角头像 → 「企业管理」→「密钥管理」
  5. 点击「新建密钥」

密钥存储(仅在用户提供新密钥后执行)

用户提供密钥后,存储到环境中。

主方案:写入 /etc/environment(全局生效,需 sudo 权限):

echo 'ADP_API_KEY=<用户提供的密钥>' | sudo tee -a /etc/environment > /dev/null
source /etc/environment

兜底方案:无 sudo 权限时,写入项目 .env 文件:

echo 'ADP_API_KEY=<用户提供的密钥>' >> .env

⚠️ 变量名必须为 ADP_API_KEY,不可更改。

存储完成后告知用户密钥已保存。


工具选择

本技能提供两个 API 工具,根据用户需求自动选择:

场景 选择工具 说明
用户提供了药品图片 LLMDiagnosisDrug 支持图文混合的药品问答
纯文本药品问题 LLMDiagnosisDrugChat 纯文本药品问答,更轻量

选择逻辑:
- 用户提供图片(本地文件或 URL) → 使用 LLMDiagnosisDrug
- 仅文本问题 → 使用 LLMDiagnosisDrugChat


调用流程

场景A:纯文本药品问答

直接运行 call_drug_api.py 脚本:

python3 {{SKILL_BASE_DIR}}/scripts/call_drug_api.py "布洛芬的用法用量是什么?"

或指定对话ID以支持多轮对话:

python3 {{SKILL_BASE_DIR}}/scripts/call_drug_api.py "它有什么副作用?" --dialogue-id "abc123def456"

场景B:带图片的药品问答

图片为公开URL

直接传入图片URL:

python3 {{SKILL_BASE_DIR}}/scripts/call_drug_api.py "这是什么药?" --image-url "https://example.com/drug.jpg"

图片为本地文件

先使用上传脚本调用 ADP 文件服务接口获取媒体 URL,再调用 API:

# 第一步:通过 ADP 文件服务上传图片获取媒体 URL
IMAGE_URL=$(python3 {{SKILL_BASE_DIR}}/scripts/upload_image.py /path/to/drug_photo.jpg)

# 第二步:使用媒体 URL 调用 API
python3 {{SKILL_BASE_DIR}}/scripts/call_drug_api.py "这是什么药?帮我看看用法" --image-url "$IMAGE_URL"

⚠️ 关键提醒:API 的 ImageUrl 参数要求可访问的 URL。本地文件必须先通过 upload_image.py 调用 ADP 文件服务接口上传,获取 COS 媒体 URL 后再传入。上传接口使用与问药 API 相同的 ADP_API_KEY,无需额外配置。

脚本用法参考

# 纯文本问药
python3 {{SKILL_BASE_DIR}}/scripts/call_drug_api.py "阿莫西林和头孢能一起吃吗?"

# 带图片问药
python3 {{SKILL_BASE_DIR}}/scripts/call_drug_api.py "这个药怎么吃?" -i "https://example.com/drug.jpg"

# 指定工具
python3 {{SKILL_BASE_DIR}}/scripts/call_drug_api.py "感冒吃什么药?" -t LLMDiagnosisDrugChat

# 获取原始JSON(用于调试)
python3 {{SKILL_BASE_DIR}}/scripts/call_drug_api.py "布洛芬" --raw

输出结果整理

脚本返回的结果包含多个维度信息,整理为统一的回答时遵循以下规则:

  1. 主要回答(Content):作为核心回答内容输出
  2. 药品列表(DrugList):列出识别到的药品,包含药品名、商品名、厂商、分类(处方药/非处方药)和说明书链接
  3. 引用资料(ReferResourceItems):标注回答内容的引用来源
  4. 猜你想问(GuessQuestions):作为延伸建议提供给用户
  5. 敏感词提醒(IsSensitive):如果为 true,需提醒用户回答内容可能涉及敏感信息
  6. 思考过程(Think):如有,可选择性展示 AI 的推理过程

整合输出格式建议:
- 先给出药品回答(Content)
- 如有药品列表,以结构化方式展示药品信息和说明书链接
- 如有引用资料,在回答末尾标注来源
- 最后提供「猜你想问」作为后续建议


API 参考

完整的 API 参数和响应格式详见:{{SKILL_BASE_DIR}}/references/api_reference.md

关键搜索模式(用于在参考文档中快速定位):
- grep "DrugList" - 药品列表结构
- grep "ReferResourceItems" - 引用资料结构
- grep "HighlightWords" - 高亮词结构
- grep "错误处理" - 错误码说明


注意事项

  1. Message 长度限制:最多 1000 字符,超出自动截断
  2. DialogueId 规范:10-40 字符,用于多轮对话关联上下文
  3. 流式接口:两个工具均为流式返回,脚本已自动聚合处理
  4. 处方药提醒:当 DrugCategory=1(处方药)时,应提醒用户遵医嘱使用
  5. 依赖:脚本需要 requests 库,如未安装可执行 pip install requests

常见问题

问题 原因 解决方案
401 Unauthorized API Key 无效或未设置 检查 ADP_API_KEY 环境变量,重新获取密钥
配额不足 / quota exceeded 调用次数超出套餐限额 前往 https://buy.cloud.tencent.com/adp 购买套餐或增购包
返回内容不完整 流式响应未完全读取 检查网络连接,重试请求
密钥创建提示已达上限 最多只能创建 2 个密钥 删除旧的不用的密钥,再新建
超时 网络问题 重试请求

配额不足处理

当接口返回配额不足错误(如 Code=3000003、quota exceeded 等)时:

  1. 脚本会自动识别并输出配额不足的提示信息
  2. 请引导用户前往 ADP 购买页面 购买套餐或增购包
  3. 购买完成后重新调用即可

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
腾讯健康-AI就医助手-智能问药怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_da0af066/tencent-ai-drug-consultant。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

腾讯健康-AI就医助手-智能问药支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

腾讯健康-AI就医助手-智能问药权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

腾讯健康-AI就医助手-智能问药收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

腾讯健康-AI就医助手-智能问药用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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