猫砂盆排泄物性状识别

要解决什么问题

养猫家庭常靠肉眼判断猫砂盆里的粪便和尿团是否「正常」，但形态、颜色、尿团大小的变化往往发生在主人不在场的时候。单靠回忆或零散照片，很难形成可对比的记录，也容易把客观观察和疾病诊断混在一起。

本技能面向「猫砂盆区域视频/图像」场景：在不上门、不替代兽医的前提下，把画面里能看到的排泄物特征整理成标准化观察结果，并支持把报告存到云端、按用户维度查询历史清单。

技能如何工作

触发上，用户提供猫砂盆相关视频 URL 或本地文件（或明确要做猫砂盆监测并附带媒体）时，会进入性状识别流程；若用户要查历史，则命中「查看历史排泄报告」等关键词后，必须通过 python -m scripts.smyx_pet_litter_box_waste_analysis --list --open-id 从云端 API 拉取列表，禁止从本地 memory 拼凑报告。

分析前有一条硬约束：必须先拿到有效的 open-id，不能自行编造或跳过验证。视频侧建议光线充足、猫砂盆与排泄物无遮挡；脚本在技能根目录执行，常用参数包括 --input / --url、--pet-type（默认 cat）、--open-id，可选 --detail（basic / standard / json）。

输出侧会覆盖例如：粪便形状（条状、稀软、水样、干硬颗粒等）、颜色（棕、红、黑、白/灰白）、是否可见带血线索、尿团大小（正常/偏小/无尿团），以及健康风险提示——表述上仍是现象描述，不是治疗方案。

历史清单以 Markdown 表格呈现，报告链接来自接口字段 reportImageUrl，列包括报告名称、宠物类型、分析时间与「点击查看」。

适用边界与注意点

• 支持常见视频格式（如 mp4 / avi / mov），单文件大小上限约 10MB；网络 URL 由 API 侧下载，不必先下到本地再传。
• 不提供疾病诊断或治疗建议；结果仅供日常监测与就医前的记录参考。
• 只能使用技能自带的 scripts/smyx_pet_litter_box_waste_analysis.py，不要临时写替代脚本。
• api-key 若传入则需鉴权成功，否则按文档约定处理；细节可查 references/api_doc.md。