个人健康档案与趋势分析

解决什么问题

体检报告一年一沓 PDF，散在「医院小程序下载」「体检中心官网导出」等不同渠道；过了两三年想回头看某项指标的变化，只能手动翻报告、抄数字、对照参考区间。本技能解决的是：把多年体检 / 住院 PDF 统一整理成结构化健康档案，并在跨时间点上做指标趋势对比，而不是再建一堆散落的笔记。

核心能力与工作流程

• PDF 识别与提取：调用 @skill:"腾讯文档 PDFKit"，对每份 PDF 先 detect_type 判断页面类型（text / scanned / mixed），再 extract_text 提取文字层；to_images（dpi 300）渲染成图，用于读图补全中文。
• 中文乱码处理：医院 PDF 常见 TrueType CID 子集字体，文字层中文可能是乱码方块，但 ASCII 数值、英文指标代码往往可读。正确顺序是：先 extract_text 拿 ASCII，再渲染后读图补全中文项名与单位；不要依赖 schema_extract 对乱码 PDF 的结构化，它会返回 null。
• 去重：用 md5 比对文件内容，剔除同一报告的多次导出。
• 结构化录入：按 assets/健康档案_模板.md 为每次就诊 / 体检建立档案，包含基本信息、就诊摘要、各系统指标表（结果 + 参考范围 + 备注），异常项用 ⚠️ 标注并写明超出幅度；年度体检单独成文件，最新一次记为「主档」。
• 趋势分析：把所有时间点的关键指标汇总成横向对比表，连续异常项（如 LDL-C 多年偏高）高亮，新发异常（如某年新发现结节）单独提示，并给出简明解读；框架见 references/workflow.md。
• 渲染交付：用 scripts/render_md_to_pdf.py 把 Markdown 档案渲染为 PDF / PNG，依赖 pymupdf（fitz）和系统 CJK 字体（PingFang SC / Heiti SC）保证中文显示。

边界与注意事项

• 隐私是硬约束：技能本身不含任何个人健康数据，只提供工作流、占位符模板和公开参考区间；真实报告、数值、姓名、病史都应存放在用户自己的本地 / 私有同步盘，绝不上传第三方、不随 skill 发布、不进入公开来源。
• 分享仅限方法论：发布或分享该技能时，只能分享「方法论 + 空模板」，不可打包真实个人档案。
• 不替代医生判断：趋势解读只用于点出需重点复查的项目，不构成诊断。
• 扫描件质量依赖 OCR 上游：纯扫描报告需先走读图补全流程，中文项名与单位能否准确补全受 PDF 清晰度影响。