技能介绍

要解决什么问题

失能老人、卧床病人和婴幼儿往往无法及时表达不适；若衣物潮湿或排泄异常未被及时发现，容易诱发湿疹、尿布疹和感染。人工巡房成本高，且很难对每一段监控视频做连续判读。本技能面向养老机构、居家护理和母婴照护场景，用摄像头画面做失禁相关状态的辅助识别，并在异常时向看护人员推送通知，同时把分析结果落到可查询的护理报告里。

技能如何工作

技能通过 scripts/incontinence_alert_analysis.py 调用后端视觉分析 API，对本地图片/视频（--input）或公网媒体 URL（--url）做检测。核心能力包括：

衣物潮湿与排泄异常识别：结合图像纹理、反射特征与区域变化，关注体表与接触面状态
分级预警：输出异常状态分级与预警级别，并给出清洁护理建议
护理对象与模式：--user-type 支持 elderly / bedridden / infant / other；--detection-mode 支持 real-time 与 regular-check
历史报告清单：用户触发「查看历史护理报告」等意图时，必须用 python -m scripts.incontinence_alert_analysis --list --open-id ... 从云端接口拉取列表，以 Markdown 表格展示（含 reportImageUrl 链接）

执行分析前必须按流程获取有效的 --open-id，禁止自行编造 open-id 或跳过验证。上传的附件会保存到技能目录下的 attachments。

边界与注意点

支持视频 mp4/avi/mov、图片 jpg/png/jpeg，单文件最大 100MB；画面应清晰、光线充足，并尽量覆盖护理对象下半身/臀部区域
禁止读取 memory/、MEMORY.md 或 LanceDB 长期记忆来汇总历史报告；接口异常时也不得回退到本地记忆
分析结果仅供护理参考，不能替代医护人员判断；检测记录涉及隐私，仅授权看护人员访问
只能使用技能自带脚本，不要临时生成替代脚本