电动车智能检测

场景与问题

园区、社区和单位里，电动摩托车、电动车进禁行区、乱停乱开，往往靠人工盯监控，漏检多、事后也难量化。管理方通常需要：谁在禁行区出现了、违规停放与行驶各有多少、以及能留痕、能翻查的历史记录——而不是把几次对话记在本地 Markdown 里当报表。

技能如何工作

本技能面向视频流与静态图片（本地路径或公网 URL，由 API 侧处理下载），通过 scripts.electric_vehicle_detection_analysis 调用后端视觉检测，输出结构化报告，一般包括：

• 物体检测：识别画面中的电动车 / 电摩
• 场景参数：--area-type 可选 parking-lot、community、campus、road、other
• 检测模式：--detection-type 为 video 或 image
• 身份关联：执行分析前必须拿到真实 open-id（禁止臆造 default、ev123 等占位值），用于落库与查询

用户说「查看历史检测报告」「历史违规记录」等时，技能应走 --list --open-id 从云端接口拉清单，用 Markdown 表格展示（含 reportImageUrl 链接），不得读 memory/、MEMORY.md 或 LanceDB 长期记忆来拼历史。

边界与注意点

• 支持视频 mp4/avi/mov、图片 jpg/png/jpeg，单文件上限约 10MB；结果供安防参考，违规认定宜人工复核。
• 须在技能根目录运行自带脚本，勿临时写替代脚本；--api-key 可选，传入则需鉴权成功。
• 接口异常时也不应回退到本地记忆汇总报告。