smyx-fruit-ripeness-grading-analysis

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

AI-powered fruit ripeness grading for tomatoes / strawberries. From smart grow-boxes or mobile phone images, uses AI vision to detect fruit color (green / light green / orange / red / dark red), colored-area ratio, gloss, and relative fruit size (against a reference object), and outputs a ripeness grade (Mature-Green / Turning / Ripe / Over-Ripe) based on preset standards. Helps growers identify the optimal harvest window and ensures flavor and shelf quality. Scenarios: smart grow-boxes, greenhouses, home vegetable gardens, fruit & vegetable cooperatives. | 通过智能种植箱或手机拍摄的果实图像,利用AI视觉分析技术检测果实的颜色(绿/浅绿/橙/红/暗红)、着色面积比例、光泽度以及果实大小(相对于参照物),根据预设的成熟度分级标准输出等级(青熟期/转色期/成熟期/过熟期)。该技能帮助种植者确定最佳采收时机,保证果实口感和商品性。应用场景:智能种植箱、温室大棚、家庭菜园、果蔬合作社。

一句话选型结论

按资料字段整理

smyx-fruit-ripeness-grading-analysis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_15292d5a/yjkj-smyx-fruit-ripeness-grading-analysis
  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_15292d5a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 1791674289
正文体量10.7 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
smyx-fruit-ripeness-grading-analysis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

10.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Fruit Ripeness Grading | 番茄/草莓果实成熟度分级

AI-powered fruit ripeness grading for tomatoes / strawberries. From smart grow-boxes or mobile phone images, uses AI vision to detect fruit color (green / light green / orange / red / dark red), colored-area ratio, gloss, and relative fruit size (against a reference object), and outputs a ripeness grade (Mature-Green / Turning / Ripe / Over-Ripe) based on preset standards. Helps growers identify the optimal harvest window and ensures flavor and shelf quality. Scenarios: smart grow-boxes, greenhouses, home vegetable gardens, fruit & vegetable cooperatives.

通过智能种植箱或手机拍摄的果实图像,利用AI视觉分析技术检测果实的颜色(绿/浅绿/橙/红/暗红)、着色面积比例、光泽度以及果实大小(相对于参照物),根据预设的成熟度分级标准输出等级(青熟期/转色期/成熟期/过熟期)。该技能帮助种植者确定最佳采收时机,保证果实口感和商品性。应用场景:智能种植箱、温室大棚、家庭菜园、果蔬合作社。

🎯 AI 角色

假设你是一个专业的园艺作物采收 AI。你的任务是分析番茄或草莓果实的图像,检测果实颜色、着色面积、光泽度及大小,根据预设的分级规则输出成熟度等级(青熟期 / 转色期 / 成熟期 / 过熟期)。不要提供具体的采收后处理建议(贮藏温度、保鲜剂等),仅输出基于视觉的成熟度分级。

任务目标

  • 本 Skill 用于:通过番茄 / 草莓果实图像或视频进行成熟度分级,输出每颗果实的成熟度等级及整体采收建议
  • 能力包含:果实定位与计数、主色调识别(绿 / 浅绿 / 橙 / 红 / 暗红)、着色面积比例计算、光泽度评估、果实相对大小估算、按预设规则的成熟度分级(青熟期 / 转色期 / 成熟期 / 过熟期)、整体采收建议(继续养果 / 准备采收 / 立即采收 / 已过最佳采收期)
  • 触发条件:
    1. 默认触发:当用户提供番茄、草莓等果实的图像或视频需要成熟度分级时,默认触发本技能
    2. 当用户明确需要成熟度判断时,提及番茄成熟度、草莓成熟度、果实采收、转色期、青熟、红熟、采收时机、果实分级、果蔬分拣等关键词,并且上传了图像或视频文件
    3. 当用户提及以下关键词时,自动触发历史报告查询功能:查看历史成熟度报告、历史果实分级报告、采收报告清单、显示所有成熟度分级报告、查询果实采收记录
  • 自动行为:
    1. 如果用户上传了附件或者图像/视频文件,则自动保存为本地文件
    2. ⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级):如果用户触发任何历史报告查询关键词(如"查看所有成熟度报告"、"显示果实分级报告"、"查看历史报告"等),必须:
      • 直接使用 python -m scripts.smyx_fruit_ripeness_grading_analysis --list --open-id 参数调用 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
      • 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

  • 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
    requests>=2.28.0

操作步骤

🔒 open-id 获取流程控制(强制执行,防止遗漏)

在执行果实成熟度分级前,必须按以下优先级顺序获取 open-id:

第 1 步:【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件(优先)
        路径:skills/smyx_common/scripts/config.yaml(相对于技能根目录)
        完整路径示例:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
        ↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步:检查 workspace 公共目录的配置文件
        路径:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
        ↓ (未找到/未配置)
第 3 步:检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
        ↓ (未提供)
第 4 步:❗ 必须暂停执行,明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id

⚠️ 关键约束:

  • 禁止自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值(如 openclaw-control-ui、default、userC113、user123 等)
  • 禁止跳过 open-id 验证直接调用 API
  • 必须在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析
  • 如果用户拒绝提供 open-id,说明用途(用于保存和查询历史报告记录),并询问是否继续

  • 标准流程:
    1. 准备果实图像/视频输入
      • 提供本地图像/视频文件路径或网络 URL
      • 确保画面清晰展示果实正面或代表性面,光照均匀;如条件允许可在画面中放置参照物(硬币 / 标尺)以便估算果实大小
    2. 获取 open-id(强制执行)
      • 按上述流程控制获取 open-id
      • 如无法获取,必须提示用户提供用户名或手机号
    3. 执行果实成熟度分级
      • 调用 -m scripts.smyx_fruit_ripeness_grading_analysis 处理图像/视频文件(必须在技能根目录下运行脚本)
      • 参数说明:
        • --input: 本地图像/视频文件路径
        • --url: 网络图像/视频 URL 地址(API 服务自动下载)
        • --pet-type: 类别标识,果蔬场景使用 other,默认 other
        • --open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)
        • --list: 显示果实成熟度历史分析报告列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围)
        • --api-key: API 访问密钥(可选)
        • --api-url: API 服务地址(可选,使用默认值)
        • --detail: 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json)
        • --output: 结果输出文件路径(可选)
    4. 查看分析结果
      • 接收结构化的果实成熟度分级报告
      • 包含:检出果实数量、各果实主色调与着色面积比例、光泽度评估、相对大小评估、单果成熟度等级、整体成熟度分布占比、采收建议(如"60% 进入成熟期、20% 转色期、20% 青熟期,建议 1-2 天内采收成熟期果实,转色期果实再观察 2-3 天")
      • 重要提示:仅输出基于视觉的成熟度分级与采收方向,不提供具体贮藏温度 / 保鲜剂等采后处理方案

资源索引

  • 必要脚本:见 scripts/smyx_fruit_ripeness_grading_analysis.py(用途:调用 API 进行果实成熟度分级,本地文件上传,网络 URL 由 API 服务自动下载)
  • 配置文件:见 scripts/config.py(用途:配置 API 地址、默认参数和图像/视频格式限制)
  • 领域参考:见 references/api_doc.md(何时读取:需要了解 API 接口详细规范和错误码时)

注意事项

  • 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
  • 文件要求:支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式,最大 10MB
  • 拍摄要求:自然光下、避免强反光与高对比阴影;尽量正面拍摄果实,多角度补拍可提升精度
  • API 密钥可选,如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功,否则忽略鉴权
  • 分析结果仅供采收决策参考,不提供采后贮藏 / 保鲜方案;商品化分级请配合企业标准复核
  • 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
  • 传入的网路地址参数,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
  • 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 reportImageUrl 作为超链接地址,且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出,包含"报告名称"、"作物品种"、"分析时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用果实成熟度分级报告-{记录id}形式拼接, "点击查看"列使用[🔗 查看报告](reportImageUrl)格式的超链接,用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。
  • 表格输出示例:
    | 报告名称 | 作物品种 | 分析时间 | 点击查看 |
    |----------|----------|----------|----------|
    | 果实成熟度分级报告-20260523001600001 | 番茄 | 2026-05-23 00:16:00 | 🔗 查看报告 |

使用示例

# 分析本地番茄/草莓果实图像/视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_fruit_ripeness_grading_analysis --input /path/to/tomato.jpg --open-id your-open-id

# 分析网络果实图像/视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_fruit_ripeness_grading_analysis --url https://example.com/strawberry.jpg --open-id your-open-id

# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史成熟度报告(自动触发关键词:查看历史成熟度报告、历史报告、果实分级清单等)
python -m scripts.smyx_fruit_ripeness_grading_analysis --list --open-id your-open-id

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_fruit_ripeness_grading_analysis --input fruit.jpg --open-id your-open-id --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_fruit_ripeness_grading_analysis --input fruit.jpg --open-id your-open-id --output result.json

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
smyx-fruit-ripeness-grading-analysis怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_15292d5a/yjkj-smyx-fruit-ripeness-grading-analysis。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

smyx-fruit-ripeness-grading-analysis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。

smyx-fruit-ripeness-grading-analysis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。

smyx-fruit-ripeness-grading-analysis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。

smyx-fruit-ripeness-grading-analysis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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