技能介绍

要解决什么问题

番茄、草莓等果实从青熟到过熟窗口很短，靠肉眼逐颗判断着色比例和光泽，在温室、家庭菜园或合作社分拣场景里既慢又难统一标准。本技能面向基于图像的采收决策：上传种植箱摄像头或手机拍摄的画面，得到每颗果实的成熟度等级和整批采收方向，而不是采后贮藏、保鲜剂之类的后处理方案。

技能如何工作

模型扮演园艺采收分析角色，对图像或视频做视觉分级，核心输出包括：

果实定位与计数，识别画面中可分析的果实
主色调（绿 / 浅绿 / 橙 / 红 / 暗红）与着色面积比例
光泽度与相对参照物的果实大小估算
按预设规则映射为 青熟期 / 转色期 / 成熟期 / 过熟期
整批采收建议（继续养果、准备采收、立即采收、已过最佳窗口等）

典型流程是：准备清晰、光照均匀的果实正面画面（可选硬币或标尺作参照）→ 在技能根目录通过 scripts/smyx_fruit_ripeness_grading_analysis 传入 --input 或 --url，并携带经流程获取的 --open-id（用于云端保存与查询历史报告）→ 以 JSON 等结构化报告查看单果等级与分布占比。若用户查询历史报告，须走 --list 与云端 API，从返回数据中的 reportImageUrl 生成 Markdown 表格，而非汇总本地会话记忆。

适用边界与注意点

支持 jpg / png / mp4 / avi / mov，单文件约 10MB 上限；网络 URL 由 API 侧拉取，无需本地先下载。
拍摄宜自然光、少强反光与硬阴影；多角度补拍有助于稳定判断。
禁止自行编造 open-id；未拿到有效标识前应说明用途并确认是否继续。
结果仅供采收时机参考；商品化分级需对照企业标准复核，技能不输出贮藏温度、保鲜剂等采后处理细节。