技能介绍

解决医学分析流程中的环境与权限痛点

在医学领域的 GAP 分析场景中，自动化脚本往往面临两大阻碍：运行环境不可预测以及云端敏感数据的权限管控。开发者经常遇到 Python 解释器缺失或版本不匹配导致脚本直接崩溃的问题；同时，医学数据涉及合规性，无法在未授权状态下直接开放分析逻辑。该技能旨在解决这些具体问题，将环境探测与云端鉴权门禁前置到执行流中，确保只有合法且环境就绪的请求才能触达核心业务逻辑。

核心工作流：环境探测与鉴权门禁

技能的执行流严格遵循“先环境、后鉴权、再分析”的顺序：

静默环境检测：在执行任何业务脚本前，优先静默探测本地 Python 环境（PYTHON_CMD）。若检测到可用命令且版本合规，直接继续；若失败或缺失，则根据具体错误（如 Windows 下 Microsoft Store 劫持 python 命令）输出针对性的修复建议或使用用户指定的全路径。
强制鉴权门禁：作为受保护能力，所有工作流必须经过 scripts/auth.py 校验。技能会智能区分首次绑定的正常状态（AUTH_REQUIRED）与真正的鉴权失败。遇到前者，会自动触发 WorkBuddy 的 connect_cloud_service 获取 JWT 并完成绑定；遇到后者，则立即阻断流程。
受保护指令拉取：授权通过后，必须通过 scripts/protected.py 向云端请求真实的业务指令。只有成功获取到 protected instructions 后，才会继续执行医学 GAP 分析，彻底杜绝本地伪造或越权推理。

适用边界与安全约束

该技能的核心设计原则是“鉴权门禁与业务输出互斥”。当绑定流程执行完毕且再次校验仍返回失败（如 CREDENTIALS_INVALID 或网络异常）时，技能会立即停止业务推理，并按标准化模板向用户输出包含 stdout 信号与 stderr 关键行的错误报告，绝不进行静默重试或降级处理。此外，在处理凭证时，严格禁止在日志、环境变量或回复中暴露 AppKey 与 AppSecret 明文，确保医学数据交互过程的合规与安全。