医药企鹅·连锁慢病健康管理

连锁药店的慢病管理困境

连锁药店的慢病管理服务长期面临一个矛盾：执业药师需要为糖尿病、高血压患者输出个性化的管理建议，但门店药师的日常精力被售药、审方、会员维护占据，很难为每位慢病会员手写一份完整的饮食、运动、监测方案。另一方面，通用大模型直接生成的健康建议往往缺乏结构、没有脱敏处理、也没有明确的合规边界，一旦被当成诊疗意见传播，门店要承担法律风险。

医药企鹅-连锁健康管理这个技能就是来解决这一问题的。它把慢病管理拆解为四个可独立触发的场景，让 WorkBuddy 按统一的工作流产出结构化的 HTML 交付物，同时把合规红线写死在流程里。

核心能力与工作流

技能覆盖四类场景，每种都有明确的输入、输出与知识依赖：

• 糖尿病管理方案：输入脱敏的血糖数据与用药情况，输出包含饮食、运动、血糖监测、用药提醒、目标值与复诊提示的 HTML 方案。
• 高血压管理方案：输入血压监测数据与用药史，输出血压波动规律分析、生活方式调整与复诊提示。
• 健康评估报告：输入体检指标与病史，输出指标解读、风险预警、分级与复查/就医建议。
• 患教材料生成：按疾病主题生成疾病科普、自我管理、用药提示与应急处理的手册。

工作流分五步走：

1. 明确场景与输入：根据用户诉求定位目标场景，支持文本、CSV、Excel、图片等输入格式。
2. 组织内容：基于场景要点与领域知识（如糖尿病管理指南、血压分级标准）撰写结构化内容。
3. 产出 spec：将内容组织为 render.py 所需的 spec JSON，结构约定见 references/templates.md。
4. 渲染交付物：执行 python scripts/render.py，支持 md / html / docx / json 四种格式输出。
5. 交付与复核：返回交付物并提示合规要求与人工复核环节。

合规边界与注意点

这个技能最值得工程化团队关注的，是它把合规约束显式地写进了每个场景：

• 药店无处方权，输出的是「用药指导建议」而非「用药方案」，不得诊断或调方。
• 处方变更必须由医师确认，技能输出物中会携带复诊提示。
• 个人健康信息必须在输入前脱敏，且需获得患者授权后留存。
• 健康评估报告遇到异常指标时，必须建议就医而非自行处理。
• 所有交付物由 AI 生成，执业药师需复核后才能向患者交付。

此外，技能属于医药企鹅专有资产，交付物默认携带 watermark 字段写入的溯源水印，便于审计与合规追溯。对于想把它接入门店私域系统或企微工作流的团队来说，这套水印机制和 spec 结构是最值得先理解的部分。