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agentCLAWHUBUnverified

Teen Phone / Game Screen Addiction Detection | 青少年沉迷手机/游戏行为识别

Using fixed cameras at home, study rooms or schools, the system analyzes adolescents' posture while using phones or gaming devices: head pitch angle (downward > 45°) and hand-holding-device posture (hand grasp + bent arm). It counts daily cumulative screen-looking time. | 通过家庭、自习室或学校固定摄像头，分析青少年使用手机或游戏设备的姿势，检测头部低垂角度（俯仰角大于45°）以及手持设备的姿态（手部抓握且手臂弯曲），统计每日累计低头看屏幕的时长。当连续低头时长超过设定阈值（如单次超过30分钟，或日累计超过2小时）时，输出'沉迷手机/游戏'提醒，建议家长干预并引导健康用眼习惯。 Skill: Teen Phone / Game Screen Addiction Detection | 青少年沉迷手机/游戏行为识别 Owner: smyx-sunjinhui Summary: Using fixed cameras at home, study rooms or schools, the system analyzes adolescents' posture while using phones or gaming devices: head pitch angle (downward > 45°) and hand-holding-device posture (hand grasp + bent arm). It counts daily cumulative screen-looking time. | 通过家庭、自习室或学校固定摄像头，分析青少年使用手机或游戏设备的姿势，检测头部低垂角度（俯仰角

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Safety

Downloads

1.1k

Updated

Oct 11, 2026

Version

1.0.6

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1.1K downloads reported by the source. Last updated 10/11/2026.

Avoid when

Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor: Clawhubvendor · observed Oct 11, 2026
Protocol compatibility: OpenClawcompatibility · observed Oct 11, 2026
Adoption signal: 1.1K downloadsadoption · observed Oct 11, 2026
Latest release: 1.0.6release · observed Sep 28, 2026
Handshake status: UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s17cfv2h26b7hq5w47tgfy23xx83z9x6:smyx-teen-screen-addiction-detection-analysis

Setup complexity is classified as HIGH. You must provision dedicated cloud infrastructure or an isolated VM. Do not run this directly on your local workstation.
Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-smyx-sunjinhui-smyx-teen-screen-addiction-detection-ana/snapshot"

Documentation

CLAWHUB

123,563 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: "smyx-teen-screen-addiction-detection-analysis"
description: "Using fixed cameras at home, study rooms or schools, the system analyzes adolescents' posture while using phones or gaming devices: head pitch angle (downward > 45°) and hand-holding-device posture (hand grasp + bent arm). It counts daily cumulative screen-looking time. | 通过家庭、自习室或学校固定摄像头，分析青少年使用手机或游戏设备的姿势，检测头部低垂角度（俯仰角大于45°）以及手持设备的姿态（手部抓握且手臂弯曲），统计每日累计低头看屏幕的时长。当连续低头时长超过设定阈值（如单次超过30分钟，或日累计超过2小时）时，输出'沉迷手机/游戏'提醒，建议家长干预并引导健康用眼习惯。"
version: "1.0.16"
license: "MIT-0"
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# 📱 Teen Phone / Game Screen Addiction Detection | 青少年沉迷手机/游戏行为识别
> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询

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## 🧭 技能概览 | Overview

| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 🏷️ 技能名称 | **青少年沉迷手机/游戏行为识别** |
| 🎯 核心目标 | 通过家庭、自习室或学校固定摄像头，分析青少年使用手机或游戏设备的姿势，检测头部低垂角度（俯仰角大于45°）以及手持设备的姿态（手部抓握且手臂弯曲），统计每日累计低头看屏幕的时长。当连续低头时长超过设定阈值（如单次超过30分钟，或日累计超过2小时）时，输出'沉迷手机/游戏'提醒，建议家长干预并引导健康用眼习惯。 |
| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |
| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |
| 🧩 场景码 | `SMYX_TEEN_SCREEN_ADDICTION_DETECTION_ANALYSIS` |

Using fixed cameras at home, study rooms or schools, the system analyzes adolescents' posture while using phones or gaming devices: head pitch angle (downward > 45°) and hand-holding-device posture (hand grasp + bent arm). It counts daily cumulative screen-looking time. When continuous screen-looking exceeds a configured threshold (e.g., single session > 30 minutes, or daily total > 2 hours), a 'phone/game addiction' reminder is generated, suggesting parental guidance and healthy eye-use habits. This helps prevent adolescent myopia, cervical-spine issues and gaming addiction. Application scenarios: family study, adolescent bedroom, study rooms, school classrooms. The system monitors in real time and pushes reminders via mobile APP or links to smart devices to issue voice prompts when over-time use is detected. Skill features: long head-down phone use among adolescents easily causes myopia, cervical-spine disease and social barriers. AI auto-monitoring and reminders help parents objectively understand their child's eye-use habits, enabling timely intervention and protecting vision. Can be integrated into smart-home cameras or family-education APPs as a practical family-health management tool.

通过家庭、自习室或学校固定摄像头，分析青少年使用手机或游戏设备的姿势，检测头部低垂角度（俯仰角大于45°）以及手持设备的姿态（手部抓握且手臂弯曲），统计每日累计低头看屏幕的时长。当连续低头时长超过设定阈值（如单次超过30分钟，或日累计超过2小时）时，输出'沉迷手机/游戏'提醒，建议家长干预并引导健康用眼习惯。该技能有助于预防青少年近视、颈椎问题及游戏成瘾。应用场景：家庭书房、青少年卧室、自习室、学校教室。系统实时监测，当沉迷行为超时时通过手机APP推送提醒或联动智能设备发出语音提示。技能特点：青少年长时间低头看手机，易导致近视、颈椎病、社交障碍等。通过AI自动监测并提醒，可帮助家长客观了解孩子用眼习惯，及时干预，保护视力健康。该技能可集成到智能家居摄像头或家庭教育APP中，成为家庭健康管理的实用工具。

## 🤖 AI 角色 | AI Role
| 角色要点 | 说明 |
|---|---|
| 说明 1 | **假设你是一个专业的青少年健康行为监测 AI。你的任务是分析固定摄像头的视频，检测青少年头部姿态（俯仰角）和手持设备姿势，判断是否正在低头看手机或玩游戏。统计单次连续低头时长和每日累计时长，当超过阈值时输出温和、尊重的提醒，并区分写作业 / 看书 / 网课等正常学习行为不计入沉迷时长。不要提供医疗诊断，仅输出基于视觉的行为统计。** |

## 🎬 技能演示 | Skill Demo

[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)

---

## 🎯 任务目标 | Goals
### 1. 🧩 技能用途

基于家庭/自习室/学校固定摄像头视频，识别头部俯仰角（> 45° 视为低头看屏幕）+

_meta.json

{
  "ownerId": "kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj",
  "slug": "smyx-teen-screen-addiction-detection-analysis",
  "version": "1.0.6",
  "publishedAt": 1790613453479
}

references/api_doc.md

# API 接口文档

此处用于存放青少年沉迷手机/游戏行为识别 API 的接口文档，待后续补充。

## 接口规范

- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理
- 认证方式：API Key 鉴权
- 响应格式：JSON

## 主要接口

1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动青少年沉迷手机/游戏行为识别任务
2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取低头时长统计 + 沉迷等级 + 健康提醒
3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史沉迷行为记录
4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告

## 场景代码

- `SMYX_TEEN_SCREEN_ADDICTION_DETECTION_ANALYSIS` - 青少年沉迷手机/游戏行为识别

## 输入约束

- 摄像头：家庭书房 / 青少年卧室 / 自习室 / 学校教室固定摄像头，能拍到**侧面或斜侧上半身**（便于计算头部俯仰角与手臂姿态）
- 帧率 ≥ 5 FPS（推荐 10 FPS）；分辨率 ≥ 480p；光照稳定（含夜间偷玩场景需红外补光）
- 视频时长建议 ≥ 30 分钟，过短样本无法统计"单次连续低头"
- 多人场景需按目标跟踪，避免身份串扰（家庭成员/同学）
- 隐私敏感场景必须启用人体轮廓 + 面部马赛克模式

## 关键观测信号

### 姿态识别
- `head_pitch_angle_deg` - 头部俯仰角（向下为正，> 45° 视为"低头看屏幕"姿态）
- `hand_holding_device_detected` - 是否检测到手部抓握设备（手机/平板/掌机）+ 手臂弯曲姿态
- `device_in_view_box` - 设备在视野中的边界框（参考指标）
- `posture_state` - 当前姿态状态（looking_at_screen / normal_reading / writing / lifting_head / other）

### 时长统计
- `current_continuous_screen_min` - 当前连续低头看屏幕时长（分钟）
- `daily_total_screen_min` - 当日累计看屏幕总时长（分钟）
- `session_count_today` - 当日累计独立看屏幕段次数（≥ 5 分钟视为 1 段）
- `longest_session_today_min` - 当日最长单段时长
- `night_screen_minutes` - 夜间（22:00-06:00）看屏幕时长（参考指标，潜在熬夜）

## 阈值与等级（默认值，可在配置中覆盖）

- 单次连续 ≥ **30 分钟** → 建议起身休息（looking_too_long_session）
- 单次连续 ≥ **60 分钟** → 强烈建议起身休息（looking_too_long_critical）
- 日累计 ≥ **2 小时** → 沉迷预警（addiction_warning）
- 日累计 ≥ **4 小时** → 沉迷重度预警（addiction_critical）
- 夜间（22:00-06:00）≥ **30 分钟** → 熬夜玩屏幕提醒（late_night_warning）
- 写作业 / 看书 / 网课（前方有书本 + 头部朝下但角度 < 45°）应识别为 `normal_reading` 或 `writing`，**不计入沉迷时长**

## 输出字段（参考）

- `time_window` / `subject_count`（仅本场景，**禁止跨场景身份关联**）
- `current_posture` / `head_pitch_angle_deg` / `hand_holding_device_detected`
- `current_continuous_screen_min` / `daily_total_screen_min` / `session_count_today` / `longest_session_today_min` / `night_screen_minutes`
- `addiction_level` - 沉迷等级（normal / mild / notable / heavy）
- `dominant_device_guess` - 设备类型猜测（phone / tablet / handheld_console / unknown，**仅用于提示文案，不做识别留存**）
- `alert_type` - 提醒类型（looking_too_long_session / looking_too_long_critical / addiction_warning / addiction_critical / late_night_warning / normal）
- `alert_level` - 提醒级别（info / notice / warning）
- `friendly_reminder` - 友好提醒文本（如"宝贝，你已经连续看屏幕 45 分钟了，眼睛该休息啦~ 起来走 3 分钟、看看 6 米外的窗外吧"）
- `parent_summary` - 给家长的日报摘要（如"今日累计看屏幕 2 小时 35 分（已超 2 小时阈值），最长单段 52 分钟，建议在饭后约定 30 分钟亲子户外散步"）
- `recommend_action` - 建议动作（push_eye_break / push_parent_notice / suggest_outdoor_activity / suggest_bedtime / observe_only）

## 强制约束与红线

- ❌ **禁止**输出"游戏成瘾症"等精神医学诊断或量表评分
- ❌ **禁止**长期存储青少年原始视频
- ❌ **禁止**未经监护人同意便将数据提供给学校、机构或第三方
- ❌ **禁止**使用强惩罚性语言（如"再玩就没饭吃"），统一使用**温和、尊重、可执行**的建议
- ✅ 涉及未成年人，必须取得**监护人 + 青少年本人**双重知情同意；建议提前与孩子沟通用途与边界
- ✅ 写作业 / 看书 / 网课场景必须正确归类，**不得**将正常学习行为误报为"沉迷"

> 仅输出基于视觉的客观姿态与时长统计与温和家庭提醒，**不构成游戏成瘾的精神医学诊断**；任何疑似行为成瘾的判定与干预必须由专业心理医生评估制定。

skills/smyx_analysis/references/api_doc.md

# API接口文档

## 接口规范

- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理
- 认证方式：API Key 鉴权
- 请求格式：支持文件上传
- 响应格式：JSON

## 错误码说明

| 错误码 | 说明       |
|-----|----------|
| 400 | 请求参数错误   |
| 401 | API密钥无效  |
| 403 | 权限不足     |
| 413 | 文件过大     |
| 415 | 不支持的文件格式 |
| 500 | 服务器内部错误  |

scripts/config.yaml

{}

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