技能介绍

要解决什么问题

主粮被拨出食盆、只吃零食或冻干、嗅闻后转身离开——这类选择性拒食在居家喂食、寄养和住院观察里很常见，但靠人盯盘很难连续记录频率，也容易把行为问题与疾病混在一起。本技能面向食盆区域视频（本地文件或公网 URL），用视觉分析做行为识别与统计，输出结构化报告和喂养调整建议，不提供疾病诊断或治疗建议。

技能如何工作

触发场景包括：用户上传食盆相关视频/图片、或明确提到挑食、拒食、不吃主粮、拨食、嗅闻离开、喂食器监测等意图。分析侧在技能根目录调用 scripts/smyx_picky_eater_detection_analysis.py，通过 --input 或 --url 把素材交给服务端 API（支持 mp4/avi/mov，单文件上限约 10MB），可选 --pet-type（cat/dog/bird/other，默认猫）。

核心能力覆盖：

嘴部/爪部动作与拨食、挑食、嗅闻离开等行为检测
主粮与零食颗粒的区分，以及进食时长、行为发生频率统计
连续异常判定后输出喂养调整建议，降低长期营养不均衡风险

历史报告需走云端：用户表达「查看历史挑食报告」「报告清单」等意图时，应执行 python -m scripts.smyx_picky_eater_detection_analysis --list（可按日期过滤），禁止从本地 memory 或会话里手工拼清单；列表字段会转成带链接的 Markdown 表格。用户身份由脚本内部静默处理，回复中不得询问或暴露身份参数。

适用边界

输入应是从投食到宠物离开、能看清食盆与进食动作的片段；画质过差会影响识别可信度。
场景码为 SMYX_PICKY_EATER_DETECTION_ANALYSIS；典型落地包括智能喂食器、寄养中心、宠物医院住院部的行为监测，而非替代兽医问诊。
只能使用技能自带脚本，不要临时生成替代脚本；网络 URL 由 API 侧下载，无需本地先拉取。