个性化体检预约

要解决的问题

体检套餐推荐常面临三类风险：项目编造、价格估算和隐私泄漏。LLM 可能直接根据常识列出检查项，但机构可约项目、价格、替代项目会随机构变化；若把姓名、手机号等 PII 写入预约流程，也会扩大敏感数据暴露面。这个技能把推荐过程约束到可审计的数据与脚本里，降低自由发挥空间。

技能如何工作

执行时先收集 年龄、性别、症状、家族史 和既往异常，然后按固定链路生成方案：

• 风险评估：查询 reference/risk_logic_table.json。
• 症状匹配：查询 reference/symptom_mapping.json，支持同义词。
• 项目验证：调用 node scripts/verify_items.js，只推荐本地清单中存在的项目。
• 价格计算：调用 node scripts/calculate_prices.js，禁止模型手算总价。
• 预约输出：按模板说明方案，并在用户同意后生成 output.png 二维码。

适用边界

该技能偏向预约前推荐，不替代临床诊断。推荐需遵守 600 元最低消费 和 item029 必选规则；若项目仅在单一机构支持，需要主动找同功能替代项目做对比。网络行为集中在 scripts/sync_items.js，同步内容只含脱敏项目 ID，二维码只含预约码。