MediPano 五维全域分析

要解决的具体问题

分析人工智能认知与患者用药依从性之间的关联并非简单的统计任务。数据可能分布在不同系统中，分析维度多，且结果需要基于受保护的数据服务。若直接本地硬编码或手动拼接接口，会暴露密钥、产生鉴权漏洞，也无法复用平台维护的技能编号与凭证缓存。

技能如何工作

核心能力：以五维全域全景方式，将 AI 认知与坚持用药的数据关系拆解为可分析的维度，并由受保护的云端数据服务提供指令与数据。

关键步骤：

1. Python 环境检测：执行任何脚本前，先静默检测可用的 Python 命令，优先复用已有环境。
2. 授权检查：运行 scripts/auth.py，优先读取包内 _meta.json 的 slug 作为服务端 skillCode，不手动解析 JWT 或拼接 AppKey/AppSecret。
3. 凭证与绑定：首次使用或凭证失效时，调用 WorkBuddy 的 connect_cloud_service 获取当前登录用户 JWT，再通过 --bind-jwt 完成本地凭证缓存绑定。
4. 获取受保护内容：授权通过后运行 scripts/protected.py，只有成功返回 protected instructions 才继续执行。

适用边界与注意点

• 这是受保护能力，授权未通过时禁止产出业务结果；AUTH_REQUIRED/CREDENTIALS_MISSING 属于可自动修复的首次绑定，不应直接报告失败。
• 不要向用户展示或明文拼接 AppKey/AppSecret；鉴权失败时按模板原样转述 stdout 信号与 stderr 关键行，并给出可执行步骤。
• 需要可用的 Python 环境和 WorkBuddy 登录态；Windows 下优先使用 py -3 启动器，避免 python 打开应用商店。