{"id":"0c217cd3-74f5-4d83-a7f8-8d00136eb532","entityType":"agent","slug":"clawhub-18072937735-smyx-electric-vehicle-detection-analysis","name":"Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-18072937735-smyx-electric-vehicle-detection-analysis","canonicalPath":"/agent/clawhub-18072937735-smyx-electric-vehicle-detection-analysis","generatedAt":"2026-10-10T02:14:23.787Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"editorial-content","verified":true,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-09T14:52:14.646Z","emptyReason":null},"description":"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理 Skill: Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能 Owner: 18072937735 Summary: Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，","descriptionLabel":"Technical summary","evidenceSummary":"Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 2.4K downloads reported by the source. 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It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理\n\nTags: latest:9.9.18\n\nVersion history:\n\nv9.9.18 | 2026-10-01T10:22:24.991Z | auto\n\n- Removed the file: skill-card.md.\n- No changes to functionality or other documentation.\n- This update only impacts the packaging or documentation surface by removing a markdown card file.\n\nv9.9.17 | 2026-09-23T23:45:24.617Z | auto\n\n- Updated SKILL.md with minor edits and bumped version from 1.0.18 to 1.0.20.\n- Removed the redundant skill-card.md documentation file.\n- Made slight adjustments to the configuration in skills/smyx_common/scripts/config.yaml.\n- No changes to the detection logic or new features; this is a documentation and minor maintenance update.\n\nv9.9.16 | 2026-09-14T19:22:36.729Z | auto\n\n- Updated documentation in SKILL.md with expanded details, clearer structure, and refined formatting.\n- Improved parameter and workflow instructions for enhanced clarity.\n- Removed obsolete file: skill-card.md.\n- Incremented version to 1.0.18.\n\nv9.9.15 | 2026-08-24T04:48:37.804Z | auto\n\n- Version bumped to 1.0.15 in SKILL.md.\n- Documentation update in SKILL.md; clarified usage and output instructions.\n- Removed skill-card.md file.\n\nv9.9.14 | 2026-08-16T22:12:28.857Z | auto\n\n- Removed the file: skill-card.md.\n- No changes to code or functionality.\n- No user-facing impact; documentation/resources only.\n\nv9.9.13 | 2026-08-16T01:24:46.699Z | auto\n\n- Updated skill version to 1.0.14.\n- Minor documentation and configuration updates.\n- Removed the file \"skill-card.md\".\n\nv9.9.12 | 2026-08-06T00:37:43.182Z | auto\n\n- Updated SKILL.md documentation with revised content and incremented version to 1.0.13.\n- Removed the obsolete skill-card.md file.\n\nv9.9.11 | 2026-07-30T10:18:27.005Z | auto\n\n- Updated SKILL.md with revised version and documentation improvements.\n- Removed the skill-card.md file.\n- No changes to detection features or workflow logic.\n- Documentation is now more concise and up to date.\n\nv9.9.10 | 2026-07-19T11:42:28.780Z | auto\n\n# smyx-electric-vehicle-detection-analysis v9.9.10 Changelog\n\n- Updated documentation in SKILL.md with new version, details, and possible enhancements.\n- Removed the file skill-card.md.\n- Modified configuration and utility scripts: skills/smyx_common/scripts/config.py and skills/smyx_common/scripts/util.py.\n- Ensured versioning and resource/documentation are consistent with recent workflow or parameter changes.\n\nv9.9.9 | 2026-07-07T18:23:33.796Z | auto\n\n- Removed the file: skill-card.md.\n- No other changes to functionality or documentation.\n\nv1.0.15 | 2026-06-29T14:13:25.200Z | auto\n\n## Changelog for version 1.0.15\n\n- Updated the utility script (`skills/smyx_common/scripts/util.py`) with changes.\n- No updates to documentation (`SKILL.md`) or user-facing workflows.\n- Internal improvements only; no impact on skill usage or external features.\n\nv1.0.14 | 2026-06-29T12:54:24.512Z | auto\n\n- Updated skill documentation with revised demos, streamlined capabilities list, and improved clarity.\n- Changed skill version from 1.0.7 to 1.0.8 in SKILL.md.\n- Modified scripts in skills/smyx_common/scripts/dao.py and util.py (details not provided).\n- Removed skill-card.md file.\n- Documentation and resources better reflect the current feature set and usage instructions.\n\nv1.0.13 | 2026-06-24T12:21:27.160Z | auto\n\n- Updated the skill demonstration image to display a local asset instead of a remote image link.\n- Added a separate image preview before the skill demo link.\n- No changes to core detection or interface, only documentation/visual improvements in SKILL.md.\n\nv1.0.12 | 2026-06-24T12:11:27.917Z | auto\n\n- Updated the demo video section in the documentation, replacing the direct video player with a clickable image linking to an external demo page.\n- No changes to skill logic, interface, or functionality.  \n- All core instructions and usage examples remain unchanged.\n\nv1.0.11 | 2026-06-24T11:57:25.198Z | auto\n\n## Changelog for version 1.0.11\n\n- Removed the file `skill-card.md`. No other files were changed in this version.\n\nv1.0.10 | 2026-06-24T11:12:27.921Z | auto\n\n**Expanded and visually enhanced documentation for improved usability and clarity.**\n\n- Completely revised SKILL.md with graphical tables, icons, section headers, and better structured information.\n- Added demo video section with embedded player and direct link.\n- Split and clarified priorities, goals, workflow, and compliance rules using markdown tables.\n- Improved step-by-step usage guides and argument explanations with categorized examples.\n- Made mandatory rules and prohibited behaviors more visible and actionable.\n- Removed deprecated file: skill-card.md.\n\nv1.0.9 | 2026-06-23T13:19:28.643Z | auto\n\n- Updated internal API documentation in references/api_doc.md for improved clarity and accuracy.\n- Refactored and updated api_service.py script to match current API behaviors.\n- Removed the obsolete skill-card.md file.\n\nv1.0.8 | 2026-06-23T03:05:27.323Z | auto\n\nVersion 1.0.8\n\n- Major update: User authentication and identity handling are now fully automated—users never see or enter any identity parameters.\n- Updated SKILL.md to reflect complete removal of open-id, username, and phone prompts/inputs from all instructions, flows, and usage examples.\n- Scripts and configuration now silently manage identity initialization, binding, and creation as needed, without exposing internal IDs.\n- Usage remains otherwise unchanged; running detection or report queries no longer requires or displays any identity argument.\n- skill-card.md removed; documentation now streamlined.\n\nv1.0.7 | 2026-06-15T17:06:11.321Z | auto\n\n# smyx-electric-vehicle-detection-analysis v1.0.7\n\n- Updated the workspace common configuration file: `skills/smyx_common/scripts/config.yaml`\n- No changes to SKILL.md or user-facing descriptions\n- No new features or breaking changes documented\n\nv1.0.6 | 2026-06-15T16:10:37.155Z | auto\n\n- Updated to version 1.0.6.\n- Added license information (\"MIT-0\") in SKILL.md.\n- Revised open-id retrieval logic to prioritize scripts/config.yaml in the skill directory.\n- Updated documentation to match new config file search order and location.\n- Removed obsolete documentation file (skill-card.md).\n\nv1.0.5 | 2026-06-06T03:58:13.589Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.5 and revised documentation to match current implementation.\n- Removed the obsolete skill-card.md file.\n- Updated script logic and documentation references to ensure proper version alignment and user guidance.\n- No new features or detection methods added; focus on documentation accuracy and cleanup.\n\nv1.0.4 | 2026-05-24T16:35:42.240Z | auto\n\n- Added new \"smyx_analysis\" skill module and removed \"face_analysis\" module.\n- Updated configuration and script structure to support modular skill development.\n- Adjusted SKILL.md and configuration files for improved clarity and resource indexing.\n- Reduced maximum supported media file size from 100MB to 10MB.\n- Clarified instructions for open-id retrieval, file handling, and data display formatting.\n- Enforced stricter rules for API-driven report queries and message-driven triggers.\n\nv1.0.3 | 2026-05-14T19:48:45.240Z | auto\n\n- Updated configuration handling logic in scripts/config.py for development and testing environments.\n- Introduced separate config-dev.yaml and config-test.yaml files to support multiple configuration profiles.\n- Adjusted __init__.py and util.py to reference environment-specific configurations where required.\n- No changes to main skill logic or end-user operation; configuration management is more flexible for dev/test scenarios.\n\nv1.0.2 | 2026-05-10T08:20:40.828Z | auto\n\n- Internal Python scripts updated in skills/face_analysis/scripts/skill.py and skills/smyx_common/scripts/skill.py.\n- No visible user-facing changes to the SKILL.md content or skill interface.\n- Version remains unchanged in documentation (still \"1.0.0\").\n\nv1.0.1 | 2026-05-02T01:19:40.262Z | auto\n\n- Updated internal configuration and logic files in the face_analysis and smyx_common modules.\n- Made minor adjustments to scripts and config handling to improve stability and maintainability.\n- No user-facing features or workflow changes introduced in this release.\n\nv1.0.0 | 2026-04-15T10:15:28.039Z | auto\n\nelectric-vehicle-detection-analysis v1.0.0 – Initial Release\n\n- Provides automated detection of electric motorcycles/e-bikes in restricted areas using computer vision, supporting both video and image input.\n- Counts illegal parking/driving instances and triggers alerts to assist with security management in parks, communities, and organizations.\n- Enforces strict rules for querying historical reports: all data must be fetched from the cloud API; local memory or files are not allowed.\n- Ensures open-id is obtained following a multi-step, prioritized process; analysis cannot proceed without a valid open-id.\n- Outputs structured analysis reports and summary tables, with direct links to report images in Markdown format.\n\nArchive index:\n\nArchive v9.9.18: 30 files, 41740 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (2809b), scripts/config.py (708b), scripts/config.yaml (3b), scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py (9440b), scripts/skill.py (582b), skill-card.md (2277b), SKILL.md (11470b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (160b)\n\nFile v9.9.18:SKILL.md\n\n---\nname: \"electric-vehicle-detection-analysis\"\ndescription: \"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. 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It automatically detects electric motorcycles and scooters entering restricted zones, accurately tallies the number of violations regarding illegal parking and driving, and promptly triggers alerts. This empowers management to efficiently control vehicle violations and significantly enhances the overall security management efficiency of the area.\n\n该技能专为园区、社区及单位的安全管理场景打造，基于计算机视觉技术，可对视频流与静态图片进行实时分析，自动检测禁行区域内出现的电动摩托车或电动车，精准统计违规停放与行驶的数量，并及时触发违规预警，助力管理方高效管控车辆违规问题，提升区域安全管理效率。\n\n---\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n本 Skill 用于：通过监控视频/图片进行电动车智能检测，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量，触发违规预警，提升园区/社区/单位安全管理水平。\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 支持监控视频与静态图片分析 |\n| 2 | 电动车物体检测、电动摩托车识别 |\n| 3 | 违规停放统计、违规行驶计数 |\n| 4 | 违规等级预警 |\n| 5 | 管理建议生成 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | 当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测电动车时，默认触发本技能进行电动车检测分析 |\n| 🔎 明确检测意图 | 当用户明确需要进行电动车检测、违规停车识别，提及电动车、电摩托车、禁行检测、违规停车、园区管理等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史检测报告、历史违规记录、电动车检测报告清单、查询历史报告、查看检测报告列表、显示所有检测报告、显示电动车分析报告，查询电动车检测分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发任何历史报告查询关键词（如“查看所有检测报告”、“显示所有违规记录”、“查看历史报告”等），必须直接调用云端 API 查询 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n---\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n\n### 依赖说明\n\n`scripts` 脚本所需的依赖包及版本：\n\n```txt\nrequests>=2.28.0\n```\n\n---\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行电动车检测分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n## 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频/图片输入 | 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL；确保监控画面清晰覆盖禁行区域，视角正常 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行电动车检测分析 | 调用 `-m scripts.electric_vehicle_detection_analysis` 处理文件（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化的电动车检测报告，包含监测区域信息、检测统计结果、电动车数量、违规等级、处理建议 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络媒体 URL 地址 | API 服务自动下载 |\n| `--detection-type` | 检测类型 | 可选值：`video` 视频流检测 / `image` 图片检测；默认 `video` |\n| `--area-type` | 禁行区域类型 | 可选值：`parking-lot` 停车场 / `community` 社区园区 / `campus` 校园单位 / `road` 禁行道路 / `other`；默认 `other` |\n| `--list` | 显示历史报告清单 | 可以输入起始日期参数过滤数据范围 |\n| `--api-url` | API 服务地址 | 可选，使用默认值 |\n| `--detail` | 输出详细程度 | `basic` / `standard` / `json`，默认 `json` |\n| `--output` | 结果输出文件路径 | 可选 |\n\n---\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py`](scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py) | 调用 API 进行电动车检测、本地文件上传、网络 URL 由 API 服务自动下载 | 执行检测或查询时使用 |\n| ⚙️ 配置文件 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制，场景码已设置为 `ELECTRIC_VEHICLE_DETECTION_ANALYSIS` | 需要确认默认配置时读取 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口详细规范和错误码 | 仅在需要了解 API 接口详细规范和错误码时读取 |\n\n---\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频支持 `mp4` / `avi` / `mov` 格式；图片支持 `jpg` / `png` / `jpeg` 格式；最大 `10MB` |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，请结合人工复核确认违规事实 |\n| 🔏 隐私合规 | 请遵守相关法律法规，保护个人隐私 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载 |\n\n---\n\n## 📜 历史报告清单输出规范 | Report List Format\n\n当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 JSON 数据中提取字段 `` 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出。\n\n### 📌 固定输出列\n\n| 列名 | 生成规则 |\n|---|---|\n| 报告名称 | 使用 `电动车检测分析报告-{记录id}` 形式拼接 |\n| 检测类型 | 从接口返回数据中提取 |\n| 分析时间 | 从接口返回数据中提取 |\n| 违规数量 | 从接口返回数据中提取 |\n| 点击查看 | 使用 `[🔗 查看报告]()` 格式的超链接 |\n\n### 🧾 表格输出示例\n\n| 报告名称 | 检测类型 | 分析时间 | 违规数量 | 点击查看 |\n|----------|----------|----------|----------|----------|\n| 电动车检测分析报告 -20260312172200001 | 视频检测 | 2026-03-12 17:22:00 | 3 辆 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n---\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n\n### 🎬 分析社区园区监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/community_video.mp4 --detection-type video --area-type community\n```\n\n### 🖼️ 分析停车场监控图片\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/parking_image.jpg --detection-type image --area-type parking-lot\n```\n\n### 🌐 分析网络监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --url https://example.com/camera_monitor.mp4 --detection-type video --area-type campus\n```\n\n### 📚 显示历史分析报告 / 显示分析报告清单列表 / 显示历史检测报告\n\n> 自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等。\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n### 🪶 输出精简报告\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --area-type community --detail basic\n```\n\n### 💾 保存结果到文件\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input image.jpg --detection-type image --area-type community --output result.json\n```\n\nFile v9.9.18:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-electric-vehicle-detection-analysis\",\n  \"version\": \"9.9.18\",\n  \"publishedAt\": 1790850144991\n}\n\nFile v9.9.18:references/api_doc.md\n\n# 电动车智能检测分析 API 文档\n\n## 接口概述\n\n本技能调用云端计算机视觉AI接口，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量和违规情况，帮助园区、社区、单位进行违规停车/行驶管理，提升区域安全秩序。\n\n## 支持检测车辆类型\n\n| 车辆类型 | 描述 |\n|----------|------|\n| 电动摩托车 | 两轮电动摩托车 |\n| 电动自行车 | 两轮电动自行车 |\n| 电动轻便摩托车 | 轻便型电动车 |\n\n## 支持禁行区域类型\n\n| 区域类型 | 适用场景 |\n|----------|----------|\n| 停车场 | 禁停电动车停车场 |\n| 社区园区 | 住宅小区、产业园区禁行区 |\n| 校园单位 | 校园、机关单位禁行区 |\n| 禁行道路 | 城市道路禁行电动车路段 |\n| 其他 | 自定义禁行区域 |\n\n## 违规等级划分\n\n| 等级 | 描述 | 建议措施 |\n|------|------|----------|\n| 🟢 无违规 | 0辆电动车 | 无需处理 |\n| 🟡 轻度违规 | 1-2辆电动车 | 记录提醒 |\n| 🟠 中度违规 | 3-5辆电动车 | 需要清理 |\n| 🔴 严重违规 | 5辆以上 | 立即清理整治 |\n\n## API 响应字段说明\n\n### 基础信息\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| id | string | 分析记录ID |\n| data.analysis_time | string | 分析时间 |\n| data.area_detection.status | string | 区域检测状态 |\n| data.area_detection.quality_score | int | 画面质量评分 0-100 |\n\n### 诊断结果\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.diagnosis.risk_score | int | 整体风险评分 0-100 |\n| data.diagnosis.violation_level | string | 违规等级：normal/mild/moderate/severe |\n| data.diagnosis.total_ev_count | int | 检测到电动车总量 |\n| data.diagnosis.illegal_parking_count | int | 违规停放数量 |\n| data.diagnosis.illegal_driving_count | int | 违规行驶数量 |\n| data.diagnosis.average_density_per_frame | float | 平均每帧车辆密度 |\n| data.diagnosis.vehicle_counts | object | 各类车辆计数 |\n| data.diagnosis.violation_assessment | object | 违规程度评估 |\n\n### 警示与建议\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.management_warnings | array[string] | 管理警示信息列表 |\n| data.management_suggestions | array[string] | 处理建议列表 |\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|--------|------|\n| 200 | 请求成功 |\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API 鉴权失败 |\n| 413 | 文件大小超出限制 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n| 503 | 服务繁忙，请稍后重试 |\n\n## 使用提示\n\n1. 本工具仅辅助管理使用，最终违规认定需要人工复核\n2. 监控视角对识别准确率影响较大，请确保摄像头覆盖完整禁行区域\n3. 请遵守相关法律法规，保护个人隐私\n\nFile v9.9.18:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v9.9.18:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.18:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.18:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.18:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.18:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v9.9.18:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAnalyzes surveillance images and videos for e-bikes and electric motorcycles in restricted areas, reporting suspected violations and safety-management recommendations.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nSecurity teams and facility managers use the skill to review surveillance media for electric vehicles in restricted areas, assess potential parking or driving violations, and consult historical detection reports. Findings should be checked by a person before enforcement.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Surveillance images or videos are sent to the configured lifeemergence.com cloud service.\n\nMitigation: Review the provider's retention practices and applicable privacy obligations before submitting monitored-area media.\n\nRisk: The skill can silently create or reuse an identity, register or sign in remotely, and retain service tokens locally.\n\nMitigation: Obtain approval for account creation and protect the workspace data directory and SQLite database as sensitive.\n\nRisk: Automated detection may be mistaken for a confirmed violation.\n\nMitigation: Have a person review footage and findings before taking enforcement action.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill release](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-electric-vehicle-detection-analysis)\n- [Electric-vehicle detection API documentation](references/api_doc.md)\n- [Skill demonstration](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Analysis, Text, Markdown]\n\n**Output Format:** [JSON detection reports or readable text; Markdown tables for historical reports]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Includes vehicle counts, violation levels, management recommendations, and optional report links.]\n\n## Skill Version(s):\n\n9.9.18 (source: server-resolved ClawHub release)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v9.9.18:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v9.9.18:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v9.9.17: 30 files, 41888 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (2809b), scripts/config.py (708b), scripts/config.yaml (3b), scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py (9440b), scripts/skill.py (582b), skill-card.md (2612b), SKILL.md (11470b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (160b)\n\nFile v9.9.17:SKILL.md\n\n---\nname: \"electric-vehicle-detection-analysis\"\ndescription: \"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理\"\nversion: \"1.0.20\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# ⚡ Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能\n\n> **炫彩安全巡检中枢** · 视频/图片智能分析 · 违规电动车检测 · 园区/社区/单位安全管理\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **Smart E-Bike Detection Skill / 电动车智能检测技能** |\n| 🎯 核心目标 | 基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车 |\n| 🖼️ 输入类型 | 监控视频流、静态图片、本地文件、网络媒体 URL |\n| 🚨 输出能力 | 违规停放/行驶数量统计、违规等级预警、管理建议生成 |\n| 🏢 适用场景 | 园区、社区、单位、校园、停车场、禁行道路等安全管理场景 |\n\nSpecifically designed for security management in industrial parks, communities, and institutions, this capability leverages computer vision technology to perform real-time analysis of video streams and static images. It automatically detects electric motorcycles and scooters entering restricted zones, accurately tallies the number of violations regarding illegal parking and driving, and promptly triggers alerts. This empowers management to efficiently control vehicle violations and significantly enhances the overall security management efficiency of the area.\n\n该技能专为园区、社区及单位的安全管理场景打造，基于计算机视觉技术，可对视频流与静态图片进行实时分析，自动检测禁行区域内出现的电动摩托车或电动车，精准统计违规停放与行驶的数量，并及时触发违规预警，助力管理方高效管控车辆违规问题，提升区域安全管理效率。\n\n---\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n本 Skill 用于：通过监控视频/图片进行电动车智能检测，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量，触发违规预警，提升园区/社区/单位安全管理水平。\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 支持监控视频与静态图片分析 |\n| 2 | 电动车物体检测、电动摩托车识别 |\n| 3 | 违规停放统计、违规行驶计数 |\n| 4 | 违规等级预警 |\n| 5 | 管理建议生成 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | 当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测电动车时，默认触发本技能进行电动车检测分析 |\n| 🔎 明确检测意图 | 当用户明确需要进行电动车检测、违规停车识别，提及电动车、电摩托车、禁行检测、违规停车、园区管理等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史检测报告、历史违规记录、电动车检测报告清单、查询历史报告、查看检测报告列表、显示所有检测报告、显示电动车分析报告，查询电动车检测分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发任何历史报告查询关键词（如“查看所有检测报告”、“显示所有违规记录”、“查看历史报告”等），必须直接调用云端 API 查询 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n---\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n\n### 依赖说明\n\n`scripts` 脚本所需的依赖包及版本：\n\n```txt\nrequests>=2.28.0\n```\n\n---\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行电动车检测分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n## 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频/图片输入 | 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL；确保监控画面清晰覆盖禁行区域，视角正常 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行电动车检测分析 | 调用 `-m scripts.electric_vehicle_detection_analysis` 处理文件（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化的电动车检测报告，包含监测区域信息、检测统计结果、电动车数量、违规等级、处理建议 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络媒体 URL 地址 | API 服务自动下载 |\n| `--detection-type` | 检测类型 | 可选值：`video` 视频流检测 / `image` 图片检测；默认 `video` |\n| `--area-type` | 禁行区域类型 | 可选值：`parking-lot` 停车场 / `community` 社区园区 / `campus` 校园单位 / `road` 禁行道路 / `other`；默认 `other` |\n| `--list` | 显示历史报告清单 | 可以输入起始日期参数过滤数据范围 |\n| `--api-url` | API 服务地址 | 可选，使用默认值 |\n| `--detail` | 输出详细程度 | `basic` / `standard` / `json`，默认 `json` |\n| `--output` | 结果输出文件路径 | 可选 |\n\n---\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py`](scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py) | 调用 API 进行电动车检测、本地文件上传、网络 URL 由 API 服务自动下载 | 执行检测或查询时使用 |\n| ⚙️ 配置文件 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制，场景码已设置为 `ELECTRIC_VEHICLE_DETECTION_ANALYSIS` | 需要确认默认配置时读取 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口详细规范和错误码 | 仅在需要了解 API 接口详细规范和错误码时读取 |\n\n---\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频支持 `mp4` / `avi` / `mov` 格式；图片支持 `jpg` / `png` / `jpeg` 格式；最大 `10MB` |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，请结合人工复核确认违规事实 |\n| 🔏 隐私合规 | 请遵守相关法律法规，保护个人隐私 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载 |\n\n---\n\n## 📜 历史报告清单输出规范 | Report List Format\n\n当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 JSON 数据中提取字段 `` 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出。\n\n### 📌 固定输出列\n\n| 列名 | 生成规则 |\n|---|---|\n| 报告名称 | 使用 `电动车检测分析报告-{记录id}` 形式拼接 |\n| 检测类型 | 从接口返回数据中提取 |\n| 分析时间 | 从接口返回数据中提取 |\n| 违规数量 | 从接口返回数据中提取 |\n| 点击查看 | 使用 `[🔗 查看报告]()` 格式的超链接 |\n\n### 🧾 表格输出示例\n\n| 报告名称 | 检测类型 | 分析时间 | 违规数量 | 点击查看 |\n|----------|----------|----------|----------|----------|\n| 电动车检测分析报告 -20260312172200001 | 视频检测 | 2026-03-12 17:22:00 | 3 辆 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n---\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n\n### 🎬 分析社区园区监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/community_video.mp4 --detection-type video --area-type community\n```\n\n### 🖼️ 分析停车场监控图片\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/parking_image.jpg --detection-type image --area-type parking-lot\n```\n\n### 🌐 分析网络监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --url https://example.com/camera_monitor.mp4 --detection-type video --area-type campus\n```\n\n### 📚 显示历史分析报告 / 显示分析报告清单列表 / 显示历史检测报告\n\n> 自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等。\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n### 🪶 输出精简报告\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --area-type community --detail basic\n```\n\n### 💾 保存结果到文件\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input image.jpg --detection-type image --area-type community --output result.json\n```\n\nFile v9.9.17:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-electric-vehicle-detection-analysis\",\n  \"version\": \"9.9.17\",\n  \"publishedAt\": 1790207124617\n}\n\nFile v9.9.17:references/api_doc.md\n\n# 电动车智能检测分析 API 文档\n\n## 接口概述\n\n本技能调用云端计算机视觉AI接口，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量和违规情况，帮助园区、社区、单位进行违规停车/行驶管理，提升区域安全秩序。\n\n## 支持检测车辆类型\n\n| 车辆类型 | 描述 |\n|----------|------|\n| 电动摩托车 | 两轮电动摩托车 |\n| 电动自行车 | 两轮电动自行车 |\n| 电动轻便摩托车 | 轻便型电动车 |\n\n## 支持禁行区域类型\n\n| 区域类型 | 适用场景 |\n|----------|----------|\n| 停车场 | 禁停电动车停车场 |\n| 社区园区 | 住宅小区、产业园区禁行区 |\n| 校园单位 | 校园、机关单位禁行区 |\n| 禁行道路 | 城市道路禁行电动车路段 |\n| 其他 | 自定义禁行区域 |\n\n## 违规等级划分\n\n| 等级 | 描述 | 建议措施 |\n|------|------|----------|\n| 🟢 无违规 | 0辆电动车 | 无需处理 |\n| 🟡 轻度违规 | 1-2辆电动车 | 记录提醒 |\n| 🟠 中度违规 | 3-5辆电动车 | 需要清理 |\n| 🔴 严重违规 | 5辆以上 | 立即清理整治 |\n\n## API 响应字段说明\n\n### 基础信息\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| id | string | 分析记录ID |\n| data.analysis_time | string | 分析时间 |\n| data.area_detection.status | string | 区域检测状态 |\n| data.area_detection.quality_score | int | 画面质量评分 0-100 |\n\n### 诊断结果\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.diagnosis.risk_score | int | 整体风险评分 0-100 |\n| data.diagnosis.violation_level | string | 违规等级：normal/mild/moderate/severe |\n| data.diagnosis.total_ev_count | int | 检测到电动车总量 |\n| data.diagnosis.illegal_parking_count | int | 违规停放数量 |\n| data.diagnosis.illegal_driving_count | int | 违规行驶数量 |\n| data.diagnosis.average_density_per_frame | float | 平均每帧车辆密度 |\n| data.diagnosis.vehicle_counts | object | 各类车辆计数 |\n| data.diagnosis.violation_assessment | object | 违规程度评估 |\n\n### 警示与建议\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.management_warnings | array[string] | 管理警示信息列表 |\n| data.management_suggestions | array[string] | 处理建议列表 |\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|--------|------|\n| 200 | 请求成功 |\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API 鉴权失败 |\n| 413 | 文件大小超出限制 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n| 503 | 服务繁忙，请稍后重试 |\n\n## 使用提示\n\n1. 本工具仅辅助管理使用，最终违规认定需要人工复核\n2. 监控视角对识别准确率影响较大，请确保摄像头覆盖完整禁行区域\n3. 请遵守相关法律法规，保护个人隐私\n\nFile v9.9.17:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v9.9.17:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.17:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.17:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.17:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.17:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v9.9.17:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAutomatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas from videos or images, counts illegal parking or driving instances, and returns violation alerts and management suggestions.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nExternal users, facility operators, and security teams use this skill to analyze surveillance video, images, or media URLs for e-bike violations in restricted areas such as parks, communities, campuses, parking areas, and roads.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Videos, images, or media URLs may be sent to configured Lifeemergence cloud services for analysis.\n\nMitigation: Use only media approved for cloud processing, avoid sensitive surveillance footage unless authorized, and confirm retention and privacy terms before deployment.\n\nRisk: The skill can silently create or reuse an account identity and store authentication tokens locally.\n\nMitigation: Run it in a controlled workspace, protect or clear local token storage according to policy, and approve the account model before shared use.\n\nRisk: A hidden caller-controlled identity path and report-history access may expose reports outside the intended account boundary.\n\nMitigation: Restrict who can supply identity context, validate report-history access against the authorized account, and review generated report links before sharing.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-electric-vehicle-detection-analysis)\n- [Electric vehicle detection API documentation](references/api_doc.md)\n- [Shared analysis API documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON, Guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown or JSON analysis reports, with optional saved text or JSON output files]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include violation counts, risk levels, management warnings, suggestions, report export links, and cloud report-history results.]\n\n## Skill Version(s):\n\n9.9.17 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.20)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v9.9.17:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v9.9.17:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v9.9.16: 30 files, 41871 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (2809b), scripts/config.py (708b), scripts/config.yaml (3b), scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py (9440b), scripts/skill.py (582b), skill-card.md (2632b), SKILL.md (11470b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (472b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (160b)\n\nFile v9.9.16:SKILL.md\n\n---\nname: \"electric-vehicle-detection-analysis\"\ndescription: \"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理\"\nversion: \"1.0.18\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# ⚡ Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能\n\n> **炫彩安全巡检中枢** · 视频/图片智能分析 · 违规电动车检测 · 园区/社区/单位安全管理\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **Smart E-Bike Detection Skill / 电动车智能检测技能** |\n| 🎯 核心目标 | 基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车 |\n| 🖼️ 输入类型 | 监控视频流、静态图片、本地文件、网络媒体 URL |\n| 🚨 输出能力 | 违规停放/行驶数量统计、违规等级预警、管理建议生成 |\n| 🏢 适用场景 | 园区、社区、单位、校园、停车场、禁行道路等安全管理场景 |\n\nSpecifically designed for security management in industrial parks, communities, and institutions, this capability leverages computer vision technology to perform real-time analysis of video streams and static images. It automatically detects electric motorcycles and scooters entering restricted zones, accurately tallies the number of violations regarding illegal parking and driving, and promptly triggers alerts. This empowers management to efficiently control vehicle violations and significantly enhances the overall security management efficiency of the area.\n\n该技能专为园区、社区及单位的安全管理场景打造，基于计算机视觉技术，可对视频流与静态图片进行实时分析，自动检测禁行区域内出现的电动摩托车或电动车，精准统计违规停放与行驶的数量，并及时触发违规预警，助力管理方高效管控车辆违规问题，提升区域安全管理效率。\n\n---\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n本 Skill 用于：通过监控视频/图片进行电动车智能检测，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量，触发违规预警，提升园区/社区/单位安全管理水平。\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 支持监控视频与静态图片分析 |\n| 2 | 电动车物体检测、电动摩托车识别 |\n| 3 | 违规停放统计、违规行驶计数 |\n| 4 | 违规等级预警 |\n| 5 | 管理建议生成 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | 当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测电动车时，默认触发本技能进行电动车检测分析 |\n| 🔎 明确检测意图 | 当用户明确需要进行电动车检测、违规停车识别，提及电动车、电摩托车、禁行检测、违规停车、园区管理等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史检测报告、历史违规记录、电动车检测报告清单、查询历史报告、查看检测报告列表、显示所有检测报告、显示电动车分析报告，查询电动车检测分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发任何历史报告查询关键词（如“查看所有检测报告”、“显示所有违规记录”、“查看历史报告”等），必须直接调用云端 API 查询 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n---\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n\n### 依赖说明\n\n`scripts` 脚本所需的依赖包及版本：\n\n```txt\nrequests>=2.28.0\n```\n\n---\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行电动车检测分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n## 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频/图片输入 | 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL；确保监控画面清晰覆盖禁行区域，视角正常 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行电动车检测分析 | 调用 `-m scripts.electric_vehicle_detection_analysis` 处理文件（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化的电动车检测报告，包含监测区域信息、检测统计结果、电动车数量、违规等级、处理建议 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络媒体 URL 地址 | API 服务自动下载 |\n| `--detection-type` | 检测类型 | 可选值：`video` 视频流检测 / `image` 图片检测；默认 `video` |\n| `--area-type` | 禁行区域类型 | 可选值：`parking-lot` 停车场 / `community` 社区园区 / `campus` 校园单位 / `road` 禁行道路 / `other`；默认 `other` |\n| `--list` | 显示历史报告清单 | 可以输入起始日期参数过滤数据范围 |\n| `--api-url` | API 服务地址 | 可选，使用默认值 |\n| `--detail` | 输出详细程度 | `basic` / `standard` / `json`，默认 `json` |\n| `--output` | 结果输出文件路径 | 可选 |\n\n---\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py`](scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py) | 调用 API 进行电动车检测、本地文件上传、网络 URL 由 API 服务自动下载 | 执行检测或查询时使用 |\n| ⚙️ 配置文件 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制，场景码已设置为 `ELECTRIC_VEHICLE_DETECTION_ANALYSIS` | 需要确认默认配置时读取 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口详细规范和错误码 | 仅在需要了解 API 接口详细规范和错误码时读取 |\n\n---\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频支持 `mp4` / `avi` / `mov` 格式；图片支持 `jpg` / `png` / `jpeg` 格式；最大 `10MB` |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，请结合人工复核确认违规事实 |\n| 🔏 隐私合规 | 请遵守相关法律法规，保护个人隐私 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载 |\n\n---\n\n## 📜 历史报告清单输出规范 | Report List Format\n\n当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 JSON 数据中提取字段 `` 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出。\n\n### 📌 固定输出列\n\n| 列名 | 生成规则 |\n|---|---|\n| 报告名称 | 使用 `电动车检测分析报告-{记录id}` 形式拼接 |\n| 检测类型 | 从接口返回数据中提取 |\n| 分析时间 | 从接口返回数据中提取 |\n| 违规数量 | 从接口返回数据中提取 |\n| 点击查看 | 使用 `[🔗 查看报告]()` 格式的超链接 |\n\n### 🧾 表格输出示例\n\n| 报告名称 | 检测类型 | 分析时间 | 违规数量 | 点击查看 |\n|----------|----------|----------|----------|----------|\n| 电动车检测分析报告 -20260312172200001 | 视频检测 | 2026-03-12 17:22:00 | 3 辆 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n---\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n\n### 🎬 分析社区园区监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/community_video.mp4 --detection-type video --area-type community\n```\n\n### 🖼️ 分析停车场监控图片\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/parking_image.jpg --detection-type image --area-type parking-lot\n```\n\n### 🌐 分析网络监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --url https://example.com/camera_monitor.mp4 --detection-type video --area-type campus\n```\n\n### 📚 显示历史分析报告 / 显示分析报告清单列表 / 显示历史检测报告\n\n> 自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等。\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n### 🪶 输出精简报告\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --area-type community --detail basic\n```\n\n### 💾 保存结果到文件\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input image.jpg --detection-type image --area-type community --output result.json\n```\n\nFile v9.9.16:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-electric-vehicle-detection-analysis\",\n  \"version\": \"9.9.16\",\n  \"publishedAt\": 1789413756729\n}\n\nFile v9.9.16:references/api_doc.md\n\n# 电动车智能检测分析 API 文档\n\n## 接口概述\n\n本技能调用云端计算机视觉AI接口，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量和违规情况，帮助园区、社区、单位进行违规停车/行驶管理，提升区域安全秩序。\n\n## 支持检测车辆类型\n\n| 车辆类型 | 描述 |\n|----------|------|\n| 电动摩托车 | 两轮电动摩托车 |\n| 电动自行车 | 两轮电动自行车 |\n| 电动轻便摩托车 | 轻便型电动车 |\n\n## 支持禁行区域类型\n\n| 区域类型 | 适用场景 |\n|----------|----------|\n| 停车场 | 禁停电动车停车场 |\n| 社区园区 | 住宅小区、产业园区禁行区 |\n| 校园单位 | 校园、机关单位禁行区 |\n| 禁行道路 | 城市道路禁行电动车路段 |\n| 其他 | 自定义禁行区域 |\n\n## 违规等级划分\n\n| 等级 | 描述 | 建议措施 |\n|------|------|----------|\n| 🟢 无违规 | 0辆电动车 | 无需处理 |\n| 🟡 轻度违规 | 1-2辆电动车 | 记录提醒 |\n| 🟠 中度违规 | 3-5辆电动车 | 需要清理 |\n| 🔴 严重违规 | 5辆以上 | 立即清理整治 |\n\n## API 响应字段说明\n\n### 基础信息\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| id | string | 分析记录ID |\n| data.analysis_time | string | 分析时间 |\n| data.area_detection.status | string | 区域检测状态 |\n| data.area_detection.quality_score | int | 画面质量评分 0-100 |\n\n### 诊断结果\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.diagnosis.risk_score | int | 整体风险评分 0-100 |\n| data.diagnosis.violation_level | string | 违规等级：normal/mild/moderate/severe |\n| data.diagnosis.total_ev_count | int | 检测到电动车总量 |\n| data.diagnosis.illegal_parking_count | int | 违规停放数量 |\n| data.diagnosis.illegal_driving_count | int | 违规行驶数量 |\n| data.diagnosis.average_density_per_frame | float | 平均每帧车辆密度 |\n| data.diagnosis.vehicle_counts | object | 各类车辆计数 |\n| data.diagnosis.violation_assessment | object | 违规程度评估 |\n\n### 警示与建议\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.management_warnings | array[string] | 管理警示信息列表 |\n| data.management_suggestions | array[string] | 处理建议列表 |\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|--------|------|\n| 200 | 请求成功 |\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API 鉴权失败 |\n| 413 | 文件大小超出限制 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n| 503 | 服务繁忙，请稍后重试 |\n\n## 使用提示\n\n1. 本工具仅辅助管理使用，最终违规认定需要人工复核\n2. 监控视角对识别准确率影响较大，请确保摄像头覆盖完整禁行区域\n3. 请遵守相关法律法规，保护个人隐私\n\nFile v9.9.16:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v9.9.16:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.16:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.16:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.16:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.16:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: dev\n\nFile v9.9.16:skill-card.md\n\n## Description:\n\nDetects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas from images or video streams, reports counts and violation severity, and returns safety-management alerts and recommendations.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nSecurity operations teams, facility managers, and developers use this skill to analyze surveillance images or video streams for electric bikes and motorcycles in restricted areas. The skill supports violation counting, severity reporting, historical report lookup, and safety-management recommendations.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Surveillance media, report history, and credentials may be sent to remote services, including cleartext development HTTP endpoints if unsafe configuration is used.\n\nMitigation: Run only after replacing development endpoints with trusted HTTPS endpoints and confirming the destination service, retention policy, and access controls.\n\nRisk: The skill can silently create or reuse identities and persist account tokens locally.\n\nMitigation: Use a controlled workspace with restricted filesystem permissions, inspect token storage before deployment, and rotate or revoke tokens after testing.\n\nRisk: Computer-vision detections may be incomplete or incorrect and can affect safety-management decisions.\n\nMitigation: Treat reports as decision support and require human review before enforcement or operational action.\n\n## Reference(s):\n\n- [Electric Vehicle Detection API Documentation](artifact/references/api_doc.md)\n- [SMYX Analysis API Documentation](artifact/skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-electric-vehicle-detection-analysis)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, code, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown or JSON reports with optional shell commands and configuration guidance]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May write a result file when --output is supplied; supports basic, standard, and json detail levels.]\n\n## Skill Version(s):\n\n9.9.16 (source: server release metadata)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v9.9.16:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v9.9.16:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v9.9.15: 30 files, 41885 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (2809b), scripts/config.py (708b), scripts/config.yaml (3b), scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py (9440b), scripts/skill.py (582b), skill-card.md (2605b), SKILL.md (11470b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (472b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (160b)\n\nFile v9.9.15:SKILL.md\n\n---\nname: \"electric-vehicle-detection-analysis\"\ndescription: \"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理\"\nversion: \"1.0.15\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# ⚡ Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能\n\n> **炫彩安全巡检中枢** · 视频/图片智能分析 · 违规电动车检测 · 园区/社区/单位安全管理\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **Smart E-Bike Detection Skill / 电动车智能检测技能** |\n| 🎯 核心目标 | 基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车 |\n| 🖼️ 输入类型 | 监控视频流、静态图片、本地文件、网络媒体 URL |\n| 🚨 输出能力 | 违规停放/行驶数量统计、违规等级预警、管理建议生成 |\n| 🏢 适用场景 | 园区、社区、单位、校园、停车场、禁行道路等安全管理场景 |\n\nSpecifically designed for security management in industrial parks, communities, and institutions, this capability leverages computer vision technology to perform real-time analysis of video streams and static images. It automatically detects electric motorcycles and scooters entering restricted zones, accurately tallies the number of violations regarding illegal parking and driving, and promptly triggers alerts. This empowers management to efficiently control vehicle violations and significantly enhances the overall security management efficiency of the area.\n\n该技能专为园区、社区及单位的安全管理场景打造，基于计算机视觉技术，可对视频流与静态图片进行实时分析，自动检测禁行区域内出现的电动摩托车或电动车，精准统计违规停放与行驶的数量，并及时触发违规预警，助力管理方高效管控车辆违规问题，提升区域安全管理效率。\n\n---\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n本 Skill 用于：通过监控视频/图片进行电动车智能检测，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量，触发违规预警，提升园区/社区/单位安全管理水平。\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 支持监控视频与静态图片分析 |\n| 2 | 电动车物体检测、电动摩托车识别 |\n| 3 | 违规停放统计、违规行驶计数 |\n| 4 | 违规等级预警 |\n| 5 | 管理建议生成 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | 当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测电动车时，默认触发本技能进行电动车检测分析 |\n| 🔎 明确检测意图 | 当用户明确需要进行电动车检测、违规停车识别，提及电动车、电摩托车、禁行检测、违规停车、园区管理等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史检测报告、历史违规记录、电动车检测报告清单、查询历史报告、查看检测报告列表、显示所有检测报告、显示电动车分析报告，查询电动车检测分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发任何历史报告查询关键词（如“查看所有检测报告”、“显示所有违规记录”、“查看历史报告”等），必须直接调用云端 API 查询 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n---\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n\n### 依赖说明\n\n`scripts` 脚本所需的依赖包及版本：\n\n```txt\nrequests>=2.28.0\n```\n\n---\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行电动车检测分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n## 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频/图片输入 | 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL；确保监控画面清晰覆盖禁行区域，视角正常 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行电动车检测分析 | 调用 `-m scripts.electric_vehicle_detection_analysis` 处理文件（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化的电动车检测报告，包含监测区域信息、检测统计结果、电动车数量、违规等级、处理建议 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络媒体 URL 地址 | API 服务自动下载 |\n| `--detection-type` | 检测类型 | 可选值：`video` 视频流检测 / `image` 图片检测；默认 `video` |\n| `--area-type` | 禁行区域类型 | 可选值：`parking-lot` 停车场 / `community` 社区园区 / `campus` 校园单位 / `road` 禁行道路 / `other`；默认 `other` |\n| `--list` | 显示历史报告清单 | 可以输入起始日期参数过滤数据范围 |\n| `--api-url` | API 服务地址 | 可选，使用默认值 |\n| `--detail` | 输出详细程度 | `basic` / `standard` / `json`，默认 `json` |\n| `--output` | 结果输出文件路径 | 可选 |\n\n---\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py`](scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py) | 调用 API 进行电动车检测、本地文件上传、网络 URL 由 API 服务自动下载 | 执行检测或查询时使用 |\n| ⚙️ 配置文件 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制，场景码已设置为 `ELECTRIC_VEHICLE_DETECTION_ANALYSIS` | 需要确认默认配置时读取 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口详细规范和错误码 | 仅在需要了解 API 接口详细规范和错误码时读取 |\n\n---\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频支持 `mp4` / `avi` / `mov` 格式；图片支持 `jpg` / `png` / `jpeg` 格式；最大 `10MB` |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，请结合人工复核确认违规事实 |\n| 🔏 隐私合规 | 请遵守相关法律法规，保护个人隐私 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载 |\n\n---\n\n## 📜 历史报告清单输出规范 | Report List Format\n\n当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 JSON 数据中提取字段 `` 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出。\n\n### 📌 固定输出列\n\n| 列名 | 生成规则 |\n|---|---|\n| 报告名称 | 使用 `电动车检测分析报告-{记录id}` 形式拼接 |\n| 检测类型 | 从接口返回数据中提取 |\n| 分析时间 | 从接口返回数据中提取 |\n| 违规数量 | 从接口返回数据中提取 |\n| 点击查看 | 使用 `[🔗 查看报告]()` 格式的超链接 |\n\n### 🧾 表格输出示例\n\n| 报告名称 | 检测类型 | 分析时间 | 违规数量 | 点击查看 |\n|----------|----------|----------|----------|----------|\n| 电动车检测分析报告 -20260312172200001 | 视频检测 | 2026-03-12 17:22:00 | 3 辆 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n---\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n\n### 🎬 分析社区园区监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/community_video.mp4 --detection-type video --area-type community\n```\n\n### 🖼️ 分析停车场监控图片\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/parking_image.jpg --detection-type image --area-type parking-lot\n```\n\n### 🌐 分析网络监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --url https://example.com/camera_monitor.mp4 --detection-type video --area-type campus\n```\n\n### 📚 显示历史分析报告 / 显示分析报告清单列表 / 显示历史检测报告\n\n> 自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等。\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n### 🪶 输出精简报告\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --area-type community --detail basic\n```\n\n### 💾 保存结果到文件\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input image.jpg --detection-type image --area-type community --output result.json\n```\n\nFile v9.9.15:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-electric-vehicle-detection-analysis\",\n  \"version\": \"9.9.15\",\n  \"publishedAt\": 1787546917804\n}\n\nFile v9.9.15:references/api_doc.md\n\n# 电动车智能检测分析 API 文档\n\n## 接口概述\n\n本技能调用云端计算机视觉AI接口，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量和违规情况，帮助园区、社区、单位进行违规停车/行驶管理，提升区域安全秩序。\n\n## 支持检测车辆类型\n\n| 车辆类型 | 描述 |\n|----------|------|\n| 电动摩托车 | 两轮电动摩托车 |\n| 电动自行车 | 两轮电动自行车 |\n| 电动轻便摩托车 | 轻便型电动车 |\n\n## 支持禁行区域类型\n\n| 区域类型 | 适用场景 |\n|----------|----------|\n| 停车场 | 禁停电动车停车场 |\n| 社区园区 | 住宅小区、产业园区禁行区 |\n| 校园单位 | 校园、机关单位禁行区 |\n| 禁行道路 | 城市道路禁行电动车路段 |\n| 其他 | 自定义禁行区域 |\n\n## 违规等级划分\n\n| 等级 | 描述 | 建议措施 |\n|------|------|----------|\n| 🟢 无违规 | 0辆电动车 | 无需处理 |\n| 🟡 轻度违规 | 1-2辆电动车 | 记录提醒 |\n| 🟠 中度违规 | 3-5辆电动车 | 需要清理 |\n| 🔴 严重违规 | 5辆以上 | 立即清理整治 |\n\n## API 响应字段说明\n\n### 基础信息\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| id | string | 分析记录ID |\n| data.analysis_time | string | 分析时间 |\n| data.area_detection.status | string | 区域检测状态 |\n| data.area_detection.quality_score | int | 画面质量评分 0-100 |\n\n### 诊断结果\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.diagnosis.risk_score | int | 整体风险评分 0-100 |\n| data.diagnosis.violation_level | string | 违规等级：normal/mild/moderate/severe |\n| data.diagnosis.total_ev_count | int | 检测到电动车总量 |\n| data.diagnosis.illegal_parking_count | int | 违规停放数量 |\n| data.diagnosis.illegal_driving_count | int | 违规行驶数量 |\n| data.diagnosis.average_density_per_frame | float | 平均每帧车辆密度 |\n| data.diagnosis.vehicle_counts | object | 各类车辆计数 |\n| data.diagnosis.violation_assessment | object | 违规程度评估 |\n\n### 警示与建议\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.management_warnings | array[string] | 管理警示信息列表 |\n| data.management_suggestions | array[string] | 处理建议列表 |\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|--------|------|\n| 200 | 请求成功 |\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API 鉴权失败 |\n| 413 | 文件大小超出限制 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n| 503 | 服务繁忙，请稍后重试 |\n\n## 使用提示\n\n1. 本工具仅辅助管理使用，最终违规认定需要人工复核\n2. 监控视角对识别准确率影响较大，请确保摄像头覆盖完整禁行区域\n3. 请遵守相关法律法规，保护个人隐私\n\nFile v9.9.15:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v9.9.15:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.15:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.15:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.15:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.15:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: dev\n\nFile v9.9.15:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAutomatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas from videos, images, or media URLs, then returns violation counts, alert levels, and management suggestions for safety teams.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nExternal safety, facilities, and operations teams use this skill to analyze surveillance media for electric motorcycles or e-bikes in restricted areas. It supports park, community, campus, parking-lot, roadway, and similar safety-management workflows where reports should be reviewed by a human before action.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Surveillance images, videos, or media URLs are sent to the Life Emergence/Open Life Emergence backend for analysis.\n\nMitigation: Use only media approved for that backend, and review the service's handling of uploaded media and report retention before processing sensitive footage.\n\nRisk: Reports are tied to an automatically managed local identity, and authentication tokens may be stored locally.\n\nMitigation: Review account creation, local token storage, and report-history behavior before installation; restrict local file access and rotate or remove stored tokens when no longer needed.\n\nRisk: Computer-vision reports may incorrectly classify vehicles or violation severity.\n\nMitigation: Treat reports as safety-management aids and require human review before enforcement, cleanup, or other operational action.\n\n## Reference(s):\n\n- [Electric Vehicle Detection Analysis API Documentation](references/api_doc.md)\n- [Shared Analysis API Documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, json, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown or JSON analysis reports with optional saved output files]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Reports can include violation counts, risk scores, alert levels, management warnings, suggestions, report links, and history-list results.]\n\n## Skill Version(s):\n\n9.9.15 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.15)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v9.9.15:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v9.9.15:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v9.9.14: 30 files, 41876 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (2809b), scripts/config.py (708b), scripts/config.yaml (3b), scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py (9440b), scripts/skill.py (582b), skill-card.md (2542b), SKILL.md (11470b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (472b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (160b)\n\nFile v9.9.14:SKILL.md\n\n---\nname: \"electric-vehicle-detection-analysis\"\ndescription: \"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理\"\nversion: \"1.0.14\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# ⚡ Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能\n\n> **炫彩安全巡检中枢** · 视频/图片智能分析 · 违规电动车检测 · 园区/社区/单位安全管理\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **Smart E-Bike Detection Skill / 电动车智能检测技能** |\n| 🎯 核心目标 | 基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车 |\n| 🖼️ 输入类型 | 监控视频流、静态图片、本地文件、网络媒体 URL |\n| 🚨 输出能力 | 违规停放/行驶数量统计、违规等级预警、管理建议生成 |\n| 🏢 适用场景 | 园区、社区、单位、校园、停车场、禁行道路等安全管理场景 |\n\nSpecifically designed for security management in industrial parks, communities, and institutions, this capability leverages computer vision technology to perform real-time analysis of video streams and static images. It automatically detects electric motorcycles and scooters entering restricted zones, accurately tallies the number of violations regarding illegal parking and driving, and promptly triggers alerts. This empowers management to efficiently control vehicle violations and significantly enhances the overall security management efficiency of the area.\n\n该技能专为园区、社区及单位的安全管理场景打造，基于计算机视觉技术，可对视频流与静态图片进行实时分析，自动检测禁行区域内出现的电动摩托车或电动车，精准统计违规停放与行驶的数量，并及时触发违规预警，助力管理方高效管控车辆违规问题，提升区域安全管理效率。\n\n---\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n本 Skill 用于：通过监控视频/图片进行电动车智能检测，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量，触发违规预警，提升园区/社区/单位安全管理水平。\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 支持监控视频与静态图片分析 |\n| 2 | 电动车物体检测、电动摩托车识别 |\n| 3 | 违规停放统计、违规行驶计数 |\n| 4 | 违规等级预警 |\n| 5 | 管理建议生成 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | 当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测电动车时，默认触发本技能进行电动车检测分析 |\n| 🔎 明确检测意图 | 当用户明确需要进行电动车检测、违规停车识别，提及电动车、电摩托车、禁行检测、违规停车、园区管理等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史检测报告、历史违规记录、电动车检测报告清单、查询历史报告、查看检测报告列表、显示所有检测报告、显示电动车分析报告，查询电动车检测分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发任何历史报告查询关键词（如“查看所有检测报告”、“显示所有违规记录”、“查看历史报告”等），必须直接调用云端 API 查询 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n---\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n\n### 依赖说明\n\n`scripts` 脚本所需的依赖包及版本：\n\n```txt\nrequests>=2.28.0\n```\n\n---\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行电动车检测分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n## 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频/图片输入 | 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL；确保监控画面清晰覆盖禁行区域，视角正常 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行电动车检测分析 | 调用 `-m scripts.electric_vehicle_detection_analysis` 处理文件（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化的电动车检测报告，包含监测区域信息、检测统计结果、电动车数量、违规等级、处理建议 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络媒体 URL 地址 | API 服务自动下载 |\n| `--detection-type` | 检测类型 | 可选值：`video` 视频流检测 / `image` 图片检测；默认 `video` |\n| `--area-type` | 禁行区域类型 | 可选值：`parking-lot` 停车场 / `community` 社区园区 / `campus` 校园单位 / `road` 禁行道路 / `other`；默认 `other` |\n| `--list` | 显示历史报告清单 | 可以输入起始日期参数过滤数据范围 |\n| `--api-url` | API 服务地址 | 可选，使用默认值 |\n| `--detail` | 输出详细程度 | `basic` / `standard` / `json`，默认 `json` |\n| `--output` | 结果输出文件路径 | 可选 |\n\n---\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py`](scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py) | 调用 API 进行电动车检测、本地文件上传、网络 URL 由 API 服务自动下载 | 执行检测或查询时使用 |\n| ⚙️ 配置文件 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制，场景码已设置为 `ELECTRIC_VEHICLE_DETECTION_ANALYSIS` | 需要确认默认配置时读取 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口详细规范和错误码 | 仅在需要了解 API 接口详细规范和错误码时读取 |\n\n---\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频支持 `mp4` / `avi` / `mov` 格式；图片支持 `jpg` / `png` / `jpeg` 格式；最大 `10MB` |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，请结合人工复核确认违规事实 |\n| 🔏 隐私合规 | 请遵守相关法律法规，保护个人隐私 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载 |\n\n---\n\n## 📜 历史报告清单输出规范 | Report List Format\n\n当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 JSON 数据中提取字段 `` 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出。\n\n### 📌 固定输出列\n\n| 列名 | 生成规则 |\n|---|---|\n| 报告名称 | 使用 `电动车检测分析报告-{记录id}` 形式拼接 |\n| 检测类型 | 从接口返回数据中提取 |\n| 分析时间 | 从接口返回数据中提取 |\n| 违规数量 | 从接口返回数据中提取 |\n| 点击查看 | 使用 `[🔗 查看报告]()` 格式的超链接 |\n\n### 🧾 表格输出示例\n\n| 报告名称 | 检测类型 | 分析时间 | 违规数量 | 点击查看 |\n|----------|----------|----------|----------|----------|\n| 电动车检测分析报告 -20260312172200001 | 视频检测 | 2026-03-12 17:22:00 | 3 辆 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n---\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n\n### 🎬 分析社区园区监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/community_video.mp4 --detection-type video --area-type community\n```\n\n### 🖼️ 分析停车场监控图片\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/parking_image.jpg --detection-type image --area-type parking-lot\n```\n\n### 🌐 分析网络监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --url https://example.com/camera_monitor.mp4 --detection-type video --area-type campus\n```\n\n### 📚 显示历史分析报告 / 显示分析报告清单列表 / 显示历史检测报告\n\n> 自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等。\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n### 🪶 输出精简报告\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --area-type community --detail basic\n```\n\n### 💾 保存结果到文件\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input image.jpg --detection-type image --area-type community --output result.json\n```\n\nFile v9.9.14:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-electric-vehicle-detection-analysis\",\n  \"version\": \"9.9.14\",\n  \"publishedAt\": 1786918348857\n}\n\nFile v9.9.14:references/api_doc.md\n\n# 电动车智能检测分析 API 文档\n\n## 接口概述\n\n本技能调用云端计算机视觉AI接口，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量和违规情况，帮助园区、社区、单位进行违规停车/行驶管理，提升区域安全秩序。\n\n## 支持检测车辆类型\n\n| 车辆类型 | 描述 |\n|----------|------|\n| 电动摩托车 | 两轮电动摩托车 |\n| 电动自行车 | 两轮电动自行车 |\n| 电动轻便摩托车 | 轻便型电动车 |\n\n## 支持禁行区域类型\n\n| 区域类型 | 适用场景 |\n|----------|----------|\n| 停车场 | 禁停电动车停车场 |\n| 社区园区 | 住宅小区、产业园区禁行区 |\n| 校园单位 | 校园、机关单位禁行区 |\n| 禁行道路 | 城市道路禁行电动车路段 |\n| 其他 | 自定义禁行区域 |\n\n## 违规等级划分\n\n| 等级 | 描述 | 建议措施 |\n|------|------|----------|\n| 🟢 无违规 | 0辆电动车 | 无需处理 |\n| 🟡 轻度违规 | 1-2辆电动车 | 记录提醒 |\n| 🟠 中度违规 | 3-5辆电动车 | 需要清理 |\n| 🔴 严重违规 | 5辆以上 | 立即清理整治 |\n\n## API 响应字段说明\n\n### 基础信息\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| id | string | 分析记录ID |\n| data.analysis_time | string | 分析时间 |\n| data.area_detection.status | string | 区域检测状态 |\n| data.area_detection.quality_score | int | 画面质量评分 0-100 |\n\n### 诊断结果\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.diagnosis.risk_score | int | 整体风险评分 0-100 |\n| data.diagnosis.violation_level | string | 违规等级：normal/mild/moderate/severe |\n| data.diagnosis.total_ev_count | int | 检测到电动车总量 |\n| data.diagnosis.illegal_parking_count | int | 违规停放数量 |\n| data.diagnosis.illegal_driving_count | int | 违规行驶数量 |\n| data.diagnosis.average_density_per_frame | float | 平均每帧车辆密度 |\n| data.diagnosis.vehicle_counts | object | 各类车辆计数 |\n| data.diagnosis.violation_assessment | object | 违规程度评估 |\n\n### 警示与建议\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.management_warnings | array[string] | 管理警示信息列表 |\n| data.management_suggestions | array[string] | 处理建议列表 |\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|--------|------|\n| 200 | 请求成功 |\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API 鉴权失败 |\n| 413 | 文件大小超出限制 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n| 503 | 服务繁忙，请稍后重试 |\n\n## 使用提示\n\n1. 本工具仅辅助管理使用，最终违规认定需要人工复核\n2. 监控视角对识别准确率影响较大，请确保摄像头覆盖完整禁行区域\n3. 请遵守相关法律法规，保护个人隐私\n\nFile v9.9.14:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v9.9.14:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.14:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.14:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.14:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.14:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: dev\n\nFile v9.9.14:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAutomatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas from video streams, images, local files, or media URLs, then reports violation counts, alert levels, and safety-management suggestions.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nExternal users, developers, and safety-management teams use this skill to analyze surveillance images or video for electric motorcycles and e-bikes in restricted areas, including communities, campuses, parking lots, industrial parks, and restricted roads. Results support operational review and should be confirmed by human reviewers before final enforcement decisions.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill sends surveillance images, videos, and media URLs to configured external services.\n\nMitigation: Use only footage that has appropriate consent, retention, and legal controls, and verify the destination endpoints before running the skill.\n\nRisk: The skill creates or reuses a local identity record and stores service tokens in the workspace data area.\n\nMitigation: Run it in a controlled workspace, restrict access to generated local data, and remove stored credentials when they are no longer needed.\n\nRisk: The bundled configuration selects a development environment with private HTTP addresses.\n\nMitigation: Confirm and update the API configuration to trusted production endpoints before commercial use.\n\n## Reference(s):\n\n- [Electric Vehicle Detection Analysis API Documentation](references/api_doc.md)\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-electric-vehicle-detection-analysis)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, json, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown reports, JSON analysis output, and optional saved result files]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Supports basic, standard, and JSON detail levels; history queries are rendered as Markdown tables with report links.]\n\n## Skill Version(s):\n\n9.9.14 (source: server release metadata)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v9.9.14:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v9.9.14:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v9.9.13: 30 files, 41940 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (2809b), scripts/config.py (708b), scripts/config.yaml (3b), scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py (9440b), scripts/skill.py (582b), skill-card.md (2638b), SKILL.md (11470b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (472b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (160b)\n\nFile v9.9.13:SKILL.md\n\n---\nname: \"electric-vehicle-detection-analysis\"\ndescription: \"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理\"\nversion: \"1.0.14\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# ⚡ Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能\n\n> **炫彩安全巡检中枢** · 视频/图片智能分析 · 违规电动车检测 · 园区/社区/单位安全管理\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **Smart E-Bike Detection Skill / 电动车智能检测技能** |\n| 🎯 核心目标 | 基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车 |\n| 🖼️ 输入类型 | 监控视频流、静态图片、本地文件、网络媒体 URL |\n| 🚨 输出能力 | 违规停放/行驶数量统计、违规等级预警、管理建议生成 |\n| 🏢 适用场景 | 园区、社区、单位、校园、停车场、禁行道路等安全管理场景 |\n\nSpecifically designed for security management in industrial parks, communities, and institutions, this capability leverages computer vision technology to perform real-time analysis of video streams and static images. It automatically detects electric motorcycles and scooters entering restricted zones, accurately tallies the number of violations regarding illegal parking and driving, and promptly triggers alerts. This empowers management to efficiently control vehicle violations and significantly enhances the overall security management efficiency of the area.\n\n该技能专为园区、社区及单位的安全管理场景打造，基于计算机视觉技术，可对视频流与静态图片进行实时分析，自动检测禁行区域内出现的电动摩托车或电动车，精准统计违规停放与行驶的数量，并及时触发违规预警，助力管理方高效管控车辆违规问题，提升区域安全管理效率。\n\n---\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n本 Skill 用于：通过监控视频/图片进行电动车智能检测，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量，触发违规预警，提升园区/社区/单位安全管理水平。\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 支持监控视频与静态图片分析 |\n| 2 | 电动车物体检测、电动摩托车识别 |\n| 3 | 违规停放统计、违规行驶计数 |\n| 4 | 违规等级预警 |\n| 5 | 管理建议生成 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | 当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测电动车时，默认触发本技能进行电动车检测分析 |\n| 🔎 明确检测意图 | 当用户明确需要进行电动车检测、违规停车识别，提及电动车、电摩托车、禁行检测、违规停车、园区管理等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史检测报告、历史违规记录、电动车检测报告清单、查询历史报告、查看检测报告列表、显示所有检测报告、显示电动车分析报告，查询电动车检测分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发任何历史报告查询关键词（如“查看所有检测报告”、“显示所有违规记录”、“查看历史报告”等），必须直接调用云端 API 查询 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n---\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n\n### 依赖说明\n\n`scripts` 脚本所需的依赖包及版本：\n\n```txt\nrequests>=2.28.0\n```\n\n---\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行电动车检测分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n## 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频/图片输入 | 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL；确保监控画面清晰覆盖禁行区域，视角正常 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行电动车检测分析 | 调用 `-m scripts.electric_vehicle_detection_analysis` 处理文件（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化的电动车检测报告，包含监测区域信息、检测统计结果、电动车数量、违规等级、处理建议 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络媒体 URL 地址 | API 服务自动下载 |\n| `--detection-type` | 检测类型 | 可选值：`video` 视频流检测 / `image` 图片检测；默认 `video` |\n| `--area-type` | 禁行区域类型 | 可选值：`parking-lot` 停车场 / `community` 社区园区 / `campus` 校园单位 / `road` 禁行道路 / `other`；默认 `other` |\n| `--list` | 显示历史报告清单 | 可以输入起始日期参数过滤数据范围 |\n| `--api-url` | API 服务地址 | 可选，使用默认值 |\n| `--detail` | 输出详细程度 | `basic` / `standard` / `json`，默认 `json` |\n| `--output` | 结果输出文件路径 | 可选 |\n\n---\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py`](scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py) | 调用 API 进行电动车检测、本地文件上传、网络 URL 由 API 服务自动下载 | 执行检测或查询时使用 |\n| ⚙️ 配置文件 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制，场景码已设置为 `ELECTRIC_VEHICLE_DETECTION_ANALYSIS` | 需要确认默认配置时读取 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口详细规范和错误码 | 仅在需要了解 API 接口详细规范和错误码时读取 |\n\n---\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频支持 `mp4` / `avi` / `mov` 格式；图片支持 `jpg` / `png` / `jpeg` 格式；最大 `10MB` |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，请结合人工复核确认违规事实 |\n| 🔏 隐私合规 | 请遵守相关法律法规，保护个人隐私 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载 |\n\n---\n\n## 📜 历史报告清单输出规范 | Report List Format\n\n当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 JSON 数据中提取字段 `` 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出。\n\n### 📌 固定输出列\n\n| 列名 | 生成规则 |\n|---|---|\n| 报告名称 | 使用 `电动车检测分析报告-{记录id}` 形式拼接 |\n| 检测类型 | 从接口返回数据中提取 |\n| 分析时间 | 从接口返回数据中提取 |\n| 违规数量 | 从接口返回数据中提取 |\n| 点击查看 | 使用 `[🔗 查看报告]()` 格式的超链接 |\n\n### 🧾 表格输出示例\n\n| 报告名称 | 检测类型 | 分析时间 | 违规数量 | 点击查看 |\n|----------|----------|----------|----------|----------|\n| 电动车检测分析报告 -20260312172200001 | 视频检测 | 2026-03-12 17:22:00 | 3 辆 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n---\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n\n### 🎬 分析社区园区监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/community_video.mp4 --detection-type video --area-type community\n```\n\n### 🖼️ 分析停车场监控图片\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/parking_image.jpg --detection-type image --area-type parking-lot\n```\n\n### 🌐 分析网络监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --url https://example.com/camera_monitor.mp4 --detection-type video --area-type campus\n```\n\n### 📚 显示历史分析报告 / 显示分析报告清单列表 / 显示历史检测报告\n\n> 自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等。\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n### 🪶 输出精简报告\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --area-type community --detail basic\n```\n\n### 💾 保存结果到文件\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input image.jpg --detection-type image --area-type community --output result.json\n```\n\nFile v9.9.13:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-electric-vehicle-detection-analysis\",\n  \"version\": \"9.9.13\",\n  \"publishedAt\": 1786843486699\n}\n\nFile v9.9.13:references/api_doc.md\n\n# 电动车智能检测分析 API 文档\n\n## 接口概述\n\n本技能调用云端计算机视觉AI接口，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量和违规情况，帮助园区、社区、单位进行违规停车/行驶管理，提升区域安全秩序。\n\n## 支持检测车辆类型\n\n| 车辆类型 | 描述 |\n|----------|------|\n| 电动摩托车 | 两轮电动摩托车 |\n| 电动自行车 | 两轮电动自行车 |\n| 电动轻便摩托车 | 轻便型电动车 |\n\n## 支持禁行区域类型\n\n| 区域类型 | 适用场景 |\n|----------|----------|\n| 停车场 | 禁停电动车停车场 |\n| 社区园区 | 住宅小区、产业园区禁行区 |\n| 校园单位 | 校园、机关单位禁行区 |\n| 禁行道路 | 城市道路禁行电动车路段 |\n| 其他 | 自定义禁行区域 |\n\n## 违规等级划分\n\n| 等级 | 描述 | 建议措施 |\n|------|------|----------|\n| 🟢 无违规 | 0辆电动车 | 无需处理 |\n| 🟡 轻度违规 | 1-2辆电动车 | 记录提醒 |\n| 🟠 中度违规 | 3-5辆电动车 | 需要清理 |\n| 🔴 严重违规 | 5辆以上 | 立即清理整治 |\n\n## API 响应字段说明\n\n### 基础信息\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| id | string | 分析记录ID |\n| data.analysis_time | string | 分析时间 |\n| data.area_detection.status | string | 区域检测状态 |\n| data.area_detection.quality_score | int | 画面质量评分 0-100 |\n\n### 诊断结果\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.diagnosis.risk_score | int | 整体风险评分 0-100 |\n| data.diagnosis.violation_level | string | 违规等级：normal/mild/moderate/severe |\n| data.diagnosis.total_ev_count | int | 检测到电动车总量 |\n| data.diagnosis.illegal_parking_count | int | 违规停放数量 |\n| data.diagnosis.illegal_driving_count | int | 违规行驶数量 |\n| data.diagnosis.average_density_per_frame | float | 平均每帧车辆密度 |\n| data.diagnosis.vehicle_counts | object | 各类车辆计数 |\n| data.diagnosis.violation_assessment | object | 违规程度评估 |\n\n### 警示与建议\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.management_warnings | array[string] | 管理警示信息列表 |\n| data.management_suggestions | array[string] | 处理建议列表 |\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|--------|------|\n| 200 | 请求成功 |\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API 鉴权失败 |\n| 413 | 文件大小超出限制 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n| 503 | 服务繁忙，请稍后重试 |\n\n## 使用提示\n\n1. 本工具仅辅助管理使用，最终违规认定需要人工复核\n2. 监控视角对识别准确率影响较大，请确保摄像头覆盖完整禁行区域\n3. 请遵守相关法律法规，保护个人隐私\n\nFile v9.9.13:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v9.9.13:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.13:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.13:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.13:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.13:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: dev\n\nFile v9.9.13:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAutomatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision, supports real-time detection for video streams and images, counts illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts for parks, communities, and organizations.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nSecurity, facilities, and operations teams use this skill to analyze camera footage or images for electric motorcycles and e-bikes in restricted areas. It returns violation counts, warning levels, management suggestions, and report links that support safety management workflows.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill may upload videos, images, or URLs to an external cloud service for analysis.\n\nMitigation: Install and run it only where the media handling model is approved for the footage, location, and privacy requirements.\n\nRisk: The skill silently creates or reuses an internal identity, queries cloud-stored report history, and may store service tokens in the local workspace.\n\nMitigation: Confirm that automatic identity association and local token storage are acceptable, and clear or rotate local credentials according to organizational policy.\n\nRisk: Computer vision results can miscount vehicles or misclassify violations.\n\nMitigation: Use the output as a management aid and require human review before enforcement, safety, or disciplinary action.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-electric-vehicle-detection-analysis)\n- [电动车智能检测分析 API 文档](artifact/references/api_doc.md)\n- [SMYX analysis API documentation](artifact/skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON]\n\n**Output Format:** [Markdown reports and JSON results with report links]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include detection counts, violation level, risk score, management warnings, management suggestions, and links to cloud-hosted reports.]\n\n## Skill Version(s):\n\n9.9.13 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.14)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v9.9.13:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v9.9.13:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v9.9.12: 30 files, 41863 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (2809b), scripts/config.py (708b), scripts/config.yaml (3b), scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py (9440b), scripts/skill.py (582b), skill-card.md (2570b), SKILL.md (11470b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (160b)\n\nFile v9.9.12:SKILL.md\n\n---\nname: \"electric-vehicle-detection-analysis\"\ndescription: \"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理\"\nversion: \"1.0.13\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# ⚡ Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能\n\n> **炫彩安全巡检中枢** · 视频/图片智能分析 · 违规电动车检测 · 园区/社区/单位安全管理\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **Smart E-Bike Detection Skill / 电动车智能检测技能** |\n| 🎯 核心目标 | 基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车 |\n| 🖼️ 输入类型 | 监控视频流、静态图片、本地文件、网络媒体 URL |\n| 🚨 输出能力 | 违规停放/行驶数量统计、违规等级预警、管理建议生成 |\n| 🏢 适用场景 | 园区、社区、单位、校园、停车场、禁行道路等安全管理场景 |\n\nSpecifically designed for security management in industrial parks, communities, and institutions, this capability leverages computer vision technology to perform real-time analysis of video streams and static images. It automatically detects electric motorcycles and scooters entering restricted zones, accurately tallies the number of violations regarding illegal parking and driving, and promptly triggers alerts. This empowers management to efficiently control vehicle violations and significantly enhances the overall security management efficiency of the area.\n\n该技能专为园区、社区及单位的安全管理场景打造，基于计算机视觉技术，可对视频流与静态图片进行实时分析，自动检测禁行区域内出现的电动摩托车或电动车，精准统计违规停放与行驶的数量，并及时触发违规预警，助力管理方高效管控车辆违规问题，提升区域安全管理效率。\n\n---\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n本 Skill 用于：通过监控视频/图片进行电动车智能检测，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量，触发违规预警，提升园区/社区/单位安全管理水平。\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 支持监控视频与静态图片分析 |\n| 2 | 电动车物体检测、电动摩托车识别 |\n| 3 | 违规停放统计、违规行驶计数 |\n| 4 | 违规等级预警 |\n| 5 | 管理建议生成 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | 当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测电动车时，默认触发本技能进行电动车检测分析 |\n| 🔎 明确检测意图 | 当用户明确需要进行电动车检测、违规停车识别，提及电动车、电摩托车、禁行检测、违规停车、园区管理等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史检测报告、历史违规记录、电动车检测报告清单、查询历史报告、查看检测报告列表、显示所有检测报告、显示电动车分析报告，查询电动车检测分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发任何历史报告查询关键词（如“查看所有检测报告”、“显示所有违规记录”、“查看历史报告”等），必须直接调用云端 API 查询 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n---\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n\n### 依赖说明\n\n`scripts` 脚本所需的依赖包及版本：\n\n```txt\nrequests>=2.28.0\n```\n\n---\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行电动车检测分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n## 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频/图片输入 | 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL；确保监控画面清晰覆盖禁行区域，视角正常 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行电动车检测分析 | 调用 `-m scripts.electric_vehicle_detection_analysis` 处理文件（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化的电动车检测报告，包含监测区域信息、检测统计结果、电动车数量、违规等级、处理建议 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络媒体 URL 地址 | API 服务自动下载 |\n| `--detection-type` | 检测类型 | 可选值：`video` 视频流检测 / `image` 图片检测；默认 `video` |\n| `--area-type` | 禁行区域类型 | 可选值：`parking-lot` 停车场 / `community` 社区园区 / `campus` 校园单位 / `road` 禁行道路 / `other`；默认 `other` |\n| `--list` | 显示历史报告清单 | 可以输入起始日期参数过滤数据范围 |\n| `--api-url` | API 服务地址 | 可选，使用默认值 |\n| `--detail` | 输出详细程度 | `basic` / `standard` / `json`，默认 `json` |\n| `--output` | 结果输出文件路径 | 可选 |\n\n---\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py`](scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py) | 调用 API 进行电动车检测、本地文件上传、网络 URL 由 API 服务自动下载 | 执行检测或查询时使用 |\n| ⚙️ 配置文件 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制，场景码已设置为 `ELECTRIC_VEHICLE_DETECTION_ANALYSIS` | 需要确认默认配置时读取 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口详细规范和错误码 | 仅在需要了解 API 接口详细规范和错误码时读取 |\n\n---\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频支持 `mp4` / `avi` / `mov` 格式；图片支持 `jpg` / `png` / `jpeg` 格式；最大 `10MB` |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，请结合人工复核确认违规事实 |\n| 🔏 隐私合规 | 请遵守相关法律法规，保护个人隐私 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载 |\n\n---\n\n## 📜 历史报告清单输出规范 | Report List Format\n\n当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 JSON 数据中提取字段 `` 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出。\n\n### 📌 固定输出列\n\n| 列名 | 生成规则 |\n|---|---|\n| 报告名称 | 使用 `电动车检测分析报告-{记录id}` 形式拼接 |\n| 检测类型 | 从接口返回数据中提取 |\n| 分析时间 | 从接口返回数据中提取 |\n| 违规数量 | 从接口返回数据中提取 |\n| 点击查看 | 使用 `[🔗 查看报告]()` 格式的超链接 |\n\n### 🧾 表格输出示例\n\n| 报告名称 | 检测类型 | 分析时间 | 违规数量 | 点击查看 |\n|----------|----------|----------|----------|----------|\n| 电动车检测分析报告 -20260312172200001 | 视频检测 | 2026-03-12 17:22:00 | 3 辆 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n---\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n\n### 🎬 分析社区园区监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/community_video.mp4 --detection-type video --area-type community\n```\n\n### 🖼️ 分析停车场监控图片\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/parking_image.jpg --detection-type image --area-type parking-lot\n```\n\n### 🌐 分析网络监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --url https://example.com/camera_monitor.mp4 --detection-type video --area-type campus\n```\n\n### 📚 显示历史分析报告 / 显示分析报告清单列表 / 显示历史检测报告\n\n> 自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等。\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n### 🪶 输出精简报告\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --area-type community --detail basic\n```\n\n### 💾 保存结果到文件\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input image.jpg --detection-type image --area-type community --output result.json\n```\n\nFile v9.9.12:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-electric-vehicle-detection-analysis\",\n  \"version\": \"9.9.12\",\n  \"publishedAt\": 1785976663182\n}\n\nFile v9.9.12:references/api_doc.md\n\n# 电动车智能检测分析 API 文档\n\n## 接口概述\n\n本技能调用云端计算机视觉AI接口，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量和违规情况，帮助园区、社区、单位进行违规停车/行驶管理，提升区域安全秩序。\n\n## 支持检测车辆类型\n\n| 车辆类型 | 描述 |\n|----------|------|\n| 电动摩托车 | 两轮电动摩托车 |\n| 电动自行车 | 两轮电动自行车 |\n| 电动轻便摩托车 | 轻便型电动车 |\n\n## 支持禁行区域类型\n\n| 区域类型 | 适用场景 |\n|----------|----------|\n| 停车场 | 禁停电动车停车场 |\n| 社区园区 | 住宅小区、产业园区禁行区 |\n| 校园单位 | 校园、机关单位禁行区 |\n| 禁行道路 | 城市道路禁行电动车路段 |\n| 其他 | 自定义禁行区域 |\n\n## 违规等级划分\n\n| 等级 | 描述 | 建议措施 |\n|------|------|----------|\n| 🟢 无违规 | 0辆电动车 | 无需处理 |\n| 🟡 轻度违规 | 1-2辆电动车 | 记录提醒 |\n| 🟠 中度违规 | 3-5辆电动车 | 需要清理 |\n| 🔴 严重违规 | 5辆以上 | 立即清理整治 |\n\n## API 响应字段说明\n\n### 基础信息\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| id | string | 分析记录ID |\n| data.analysis_time | string | 分析时间 |\n| data.area_detection.status | string | 区域检测状态 |\n| data.area_detection.quality_score | int | 画面质量评分 0-100 |\n\n### 诊断结果\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.diagnosis.risk_score | int | 整体风险评分 0-100 |\n| data.diagnosis.violation_level | string | 违规等级：normal/mild/moderate/severe |\n| data.diagnosis.total_ev_count | int | 检测到电动车总量 |\n| data.diagnosis.illegal_parking_count | int | 违规停放数量 |\n| data.diagnosis.illegal_driving_count | int | 违规行驶数量 |\n| data.diagnosis.average_density_per_frame | float | 平均每帧车辆密度 |\n| data.diagnosis.vehicle_counts | object | 各类车辆计数 |\n| data.diagnosis.violation_assessment | object | 违规程度评估 |\n\n### 警示与建议\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.management_warnings | array[string] | 管理警示信息列表 |\n| data.management_suggestions | array[string] | 处理建议列表 |\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|--------|------|\n| 200 | 请求成功 |\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API 鉴权失败 |\n| 413 | 文件大小超出限制 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n| 503 | 服务繁忙，请稍后重试 |\n\n## 使用提示\n\n1. 本工具仅辅助管理使用，最终违规认定需要人工复核\n2. 监控视角对识别准确率影响较大，请确保摄像头覆盖完整禁行区域\n3. 请遵守相关法律法规，保护个人隐私\n\nFile v9.9.12:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v9.9.12:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.12:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.12:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.12:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.12:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v9.9.12:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAutomatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas from video streams, images, local files, or media URLs; counts illegal parking or driving instances; and produces violation alerts and management guidance.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nExternal users, developers, and safety-management teams use this skill to analyze surveillance images or videos for electric motorcycles and e-bikes in restricted areas, then review counts, violation severity, report links, and management suggestions. Results are intended to support safety operations and should be reviewed by a human before enforcement decisions.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill sends images, videos, media URLs, and identity-linked report queries to configured lifeemergence.com services.\n\nMitigation: Use only media approved for remote processing, confirm privacy and retention requirements, and avoid sensitive surveillance footage unless governance approval exists.\n\nRisk: The skill silently creates or reuses identity state and stores authentication tokens in the workspace data directory.\n\nMitigation: Review local workspace storage and token handling before installation, and run the skill only in an environment where this account state is acceptable.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-electric-vehicle-detection-analysis)\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [Electric Vehicle Detection Analysis API Documentation](references/api_doc.md)\n- [SMYX Analysis API Documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown reports, JSON detail output, shell commands, and optional output files]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Outputs may include detection counts, violation levels, management warnings, suggestions, historical report tables, and report links.]\n\n## Skill Version(s):\n\n9.9.12 (source: server release metadata; artifact frontmatter version 1.0.13)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v9.9.12:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v9.9.12:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v9.9.11: 30 files, 41882 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (2809b), scripts/config.py (708b), scripts/config.yaml (3b), scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py (9440b), scripts/skill.py (582b), skill-card.md (2661b), SKILL.md (11470b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (160b)\n\nFile v9.9.11:SKILL.md\n\n---\nname: \"electric-vehicle-detection-analysis\"\ndescription: \"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理\"\nversion: \"1.0.12\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# ⚡ Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能\n\n> **炫彩安全巡检中枢** · 视频/图片智能分析 · 违规电动车检测 · 园区/社区/单位安全管理\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **Smart E-Bike Detection Skill / 电动车智能检测技能** |\n| 🎯 核心目标 | 基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车 |\n| 🖼️ 输入类型 | 监控视频流、静态图片、本地文件、网络媒体 URL |\n| 🚨 输出能力 | 违规停放/行驶数量统计、违规等级预警、管理建议生成 |\n| 🏢 适用场景 | 园区、社区、单位、校园、停车场、禁行道路等安全管理场景 |\n\nSpecifically designed for security management in industrial parks, communities, and institutions, this capability leverages computer vision technology to perform real-time analysis of video streams and static images. It automatically detects electric motorcycles and scooters entering restricted zones, accurately tallies the number of violations regarding illegal parking and driving, and promptly triggers alerts. This empowers management to efficiently control vehicle violations and significantly enhances the overall security management efficiency of the area.\n\n该技能专为园区、社区及单位的安全管理场景打造，基于计算机视觉技术，可对视频流与静态图片进行实时分析，自动检测禁行区域内出现的电动摩托车或电动车，精准统计违规停放与行驶的数量，并及时触发违规预警，助力管理方高效管控车辆违规问题，提升区域安全管理效率。\n\n---\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n本 Skill 用于：通过监控视频/图片进行电动车智能检测，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量，触发违规预警，提升园区/社区/单位安全管理水平。\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 支持监控视频与静态图片分析 |\n| 2 | 电动车物体检测、电动摩托车识别 |\n| 3 | 违规停放统计、违规行驶计数 |\n| 4 | 违规等级预警 |\n| 5 | 管理建议生成 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | 当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测电动车时，默认触发本技能进行电动车检测分析 |\n| 🔎 明确检测意图 | 当用户明确需要进行电动车检测、违规停车识别，提及电动车、电摩托车、禁行检测、违规停车、园区管理等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史检测报告、历史违规记录、电动车检测报告清单、查询历史报告、查看检测报告列表、显示所有检测报告、显示电动车分析报告，查询电动车检测分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发任何历史报告查询关键词（如“查看所有检测报告”、“显示所有违规记录”、“查看历史报告”等），必须直接调用云端 API 查询 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n---\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n\n### 依赖说明\n\n`scripts` 脚本所需的依赖包及版本：\n\n```txt\nrequests>=2.28.0\n```\n\n---\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行电动车检测分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n## 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频/图片输入 | 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL；确保监控画面清晰覆盖禁行区域，视角正常 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行电动车检测分析 | 调用 `-m scripts.electric_vehicle_detection_analysis` 处理文件（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化的电动车检测报告，包含监测区域信息、检测统计结果、电动车数量、违规等级、处理建议 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络媒体 URL 地址 | API 服务自动下载 |\n| `--detection-type` | 检测类型 | 可选值：`video` 视频流检测 / `image` 图片检测；默认 `video` |\n| `--area-type` | 禁行区域类型 | 可选值：`parking-lot` 停车场 / `community` 社区园区 / `campus` 校园单位 / `road` 禁行道路 / `other`；默认 `other` |\n| `--list` | 显示历史报告清单 | 可以输入起始日期参数过滤数据范围 |\n| `--api-url` | API 服务地址 | 可选，使用默认值 |\n| `--detail` | 输出详细程度 | `basic` / `standard` / `json`，默认 `json` |\n| `--output` | 结果输出文件路径 | 可选 |\n\n---\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py`](scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py) | 调用 API 进行电动车检测、本地文件上传、网络 URL 由 API 服务自动下载 | 执行检测或查询时使用 |\n| ⚙️ 配置文件 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制，场景码已设置为 `ELECTRIC_VEHICLE_DETECTION_ANALYSIS` | 需要确认默认配置时读取 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口详细规范和错误码 | 仅在需要了解 API 接口详细规范和错误码时读取 |\n\n---\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频支持 `mp4` / `avi` / `mov` 格式；图片支持 `jpg` / `png` / `jpeg` 格式；最大 `10MB` |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，请结合人工复核确认违规事实 |\n| 🔏 隐私合规 | 请遵守相关法律法规，保护个人隐私 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载 |\n\n---\n\n## 📜 历史报告清单输出规范 | Report List Format\n\n当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 JSON 数据中提取字段 `` 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出。\n\n### 📌 固定输出列\n\n| 列名 | 生成规则 |\n|---|---|\n| 报告名称 | 使用 `电动车检测分析报告-{记录id}` 形式拼接 |\n| 检测类型 | 从接口返回数据中提取 |\n| 分析时间 | 从接口返回数据中提取 |\n| 违规数量 | 从接口返回数据中提取 |\n| 点击查看 | 使用 `[🔗 查看报告]()` 格式的超链接 |\n\n### 🧾 表格输出示例\n\n| 报告名称 | 检测类型 | 分析时间 | 违规数量 | 点击查看 |\n|----------|----------|----------|----------|----------|\n| 电动车检测分析报告 -20260312172200001 | 视频检测 | 2026-03-12 17:22:00 | 3 辆 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n---\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n\n### 🎬 分析社区园区监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/community_video.mp4 --detection-type video --area-type community\n```\n\n### 🖼️ 分析停车场监控图片\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/parking_image.jpg --detection-type image --area-type parking-lot\n```\n\n### 🌐 分析网络监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --url https://example.com/camera_monitor.mp4 --detection-type video --area-type campus\n```\n\n### 📚 显示历史分析报告 / 显示分析报告清单列表 / 显示历史检测报告\n\n> 自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等。\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n### 🪶 输出精简报告\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --area-type community --detail basic\n```\n\n### 💾 保存结果到文件\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input image.jpg --detection-type image --area-type community --output result.json\n```\n\nFile v9.9.11:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-electric-vehicle-detection-analysis\",\n  \"version\": \"9.9.11\",\n  \"publishedAt\": 1785406707005\n}\n\nFile v9.9.11:references/api_doc.md\n\n# 电动车智能检测分析 API 文档\n\n## 接口概述\n\n本技能调用云端计算机视觉AI接口，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量和违规情况，帮助园区、社区、单位进行违规停车/行驶管理，提升区域安全秩序。\n\n## 支持检测车辆类型\n\n| 车辆类型 | 描述 |\n|----------|------|\n| 电动摩托车 | 两轮电动摩托车 |\n| 电动自行车 | 两轮电动自行车 |\n| 电动轻便摩托车 | 轻便型电动车 |\n\n## 支持禁行区域类型\n\n| 区域类型 | 适用场景 |\n|----------|----------|\n| 停车场 | 禁停电动车停车场 |\n| 社区园区 | 住宅小区、产业园区禁行区 |\n| 校园单位 | 校园、机关单位禁行区 |\n| 禁行道路 | 城市道路禁行电动车路段 |\n| 其他 | 自定义禁行区域 |\n\n## 违规等级划分\n\n| 等级 | 描述 | 建议措施 |\n|------|------|----------|\n| 🟢 无违规 | 0辆电动车 | 无需处理 |\n| 🟡 轻度违规 | 1-2辆电动车 | 记录提醒 |\n| 🟠 中度违规 | 3-5辆电动车 | 需要清理 |\n| 🔴 严重违规 | 5辆以上 | 立即清理整治 |\n\n## API 响应字段说明\n\n### 基础信息\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| id | string | 分析记录ID |\n| data.analysis_time | string | 分析时间 |\n| data.area_detection.status | string | 区域检测状态 |\n| data.area_detection.quality_score | int | 画面质量评分 0-100 |\n\n### 诊断结果\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.diagnosis.risk_score | int | 整体风险评分 0-100 |\n| data.diagnosis.violation_level | string | 违规等级：normal/mild/moderate/severe |\n| data.diagnosis.total_ev_count | int | 检测到电动车总量 |\n| data.diagnosis.illegal_parking_count | int | 违规停放数量 |\n| data.diagnosis.illegal_driving_count | int | 违规行驶数量 |\n| data.diagnosis.average_density_per_frame | float | 平均每帧车辆密度 |\n| data.diagnosis.vehicle_counts | object | 各类车辆计数 |\n| data.diagnosis.violation_assessment | object | 违规程度评估 |\n\n### 警示与建议\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.management_warnings | array[string] | 管理警示信息列表 |\n| data.management_suggestions | array[string] | 处理建议列表 |\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|--------|------|\n| 200 | 请求成功 |\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API 鉴权失败 |\n| 413 | 文件大小超出限制 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n| 503 | 服务繁忙，请稍后重试 |\n\n## 使用提示\n\n1. 本工具仅辅助管理使用，最终违规认定需要人工复核\n2. 监控视角对识别准确率影响较大，请确保摄像头覆盖完整禁行区域\n3. 请遵守相关法律法规，保护个人隐私\n\nFile v9.9.11:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v9.9.11:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.11:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.11:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.11:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.11:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v9.9.11:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nDetects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas from images or video streams, counts suspected parking or driving violations, and returns alerts and management recommendations. <br>\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use. <br>\n\n## Publisher: <br>\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735) <br>\n\n### License/Terms of Use: <br>\nMIT-0 <br>\n\n\n## Use Case: <br>\nSecurity, facilities, and operations teams use this skill to analyze surveillance images, uploaded video, or media URLs for suspected e-bike violations in parks, communities, campuses, parking areas, roads, and other restricted zones. Developers and agents can also use it to retrieve prior detection reports and present structured summaries for human review. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: The skill sends images, videos, or media URLs to a remote service for cloud processing. <br>\nMitigation: Use only with media approved for the service operator and confirm retention, jurisdiction, and account-boundary requirements before deployment. <br>\nRisk: The skill silently creates or reuses a remote identity and stores session tokens in the workspace data directory. <br>\nMitigation: Run it in an isolated workspace, restrict access to local data files, and remove or rotate stored tokens after use when policy requires it. <br>\nRisk: Detection outputs may be incorrect or incomplete for safety and enforcement decisions. <br>\nMitigation: Treat reports as decision-support material and require human review before taking action on alleged violations. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [Electric Vehicle Detection API Documentation](artifact/references/api_doc.md) <br>\n- [SMYX Analysis API Documentation](artifact/skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON, Files] <br>\n**Output Format:** [Markdown-formatted text or JSON detection reports, with optional saved output file] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Reports may include vehicle counts, suspected violation levels, warnings, management suggestions, export links, or historical report lists.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n9.9.11 (source: ClawHub release metadata) <br>\n\n## Ethical Considerations: <br>\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment. <br>\n\nFile v9.9.11:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v9.9.11:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v9.9.10: 30 files, 42032 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (2809b), scripts/config.py (708b), scripts/config.yaml (3b), scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py (9440b), scripts/skill.py (582b), skill-card.md (3123b), SKILL.md (11470b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (160b)\n\nFile v9.9.10:SKILL.md\n\n---\nname: \"electric-vehicle-detection-analysis\"\ndescription: \"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理\"\nversion: \"1.0.11\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# ⚡ Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能\n\n> **炫彩安全巡检中枢** · 视频/图片智能分析 · 违规电动车检测 · 园区/社区/单位安全管理\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **Smart E-Bike Detection Skill / 电动车智能检测技能** |\n| 🎯 核心目标 | 基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车 |\n| 🖼️ 输入类型 | 监控视频流、静态图片、本地文件、网络媒体 URL |\n| 🚨 输出能力 | 违规停放/行驶数量统计、违规等级预警、管理建议生成 |\n| 🏢 适用场景 | 园区、社区、单位、校园、停车场、禁行道路等安全管理场景 |\n\nSpecifically designed for security management in industrial parks, communities, and institutions, this capability leverages computer vision technology to perform real-time analysis of video streams and static images. It automatically detects electric motorcycles and scooters entering restricted zones, accurately tallies the number of violations regarding illegal parking and driving, and promptly triggers alerts. This empowers management to efficiently control vehicle violations and significantly enhances the overall security management efficiency of the area.\n\n该技能专为园区、社区及单位的安全管理场景打造，基于计算机视觉技术，可对视频流与静态图片进行实时分析，自动检测禁行区域内出现的电动摩托车或电动车，精准统计违规停放与行驶的数量，并及时触发违规预警，助力管理方高效管控车辆违规问题，提升区域安全管理效率。\n\n---\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n本 Skill 用于：通过监控视频/图片进行电动车智能检测，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量，触发违规预警，提升园区/社区/单位安全管理水平。\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 支持监控视频与静态图片分析 |\n| 2 | 电动车物体检测、电动摩托车识别 |\n| 3 | 违规停放统计、违规行驶计数 |\n| 4 | 违规等级预警 |\n| 5 | 管理建议生成 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | 当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测电动车时，默认触发本技能进行电动车检测分析 |\n| 🔎 明确检测意图 | 当用户明确需要进行电动车检测、违规停车识别，提及电动车、电摩托车、禁行检测、违规停车、园区管理等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史检测报告、历史违规记录、电动车检测报告清单、查询历史报告、查看检测报告列表、显示所有检测报告、显示电动车分析报告，查询电动车检测分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发任何历史报告查询关键词（如“查看所有检测报告”、“显示所有违规记录”、“查看历史报告”等），必须直接调用云端 API 查询 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n---\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n\n### 依赖说明\n\n`scripts` 脚本所需的依赖包及版本：\n\n```txt\nrequests>=2.28.0\n```\n\n---\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行电动车检测分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n## 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频/图片输入 | 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL；确保监控画面清晰覆盖禁行区域，视角正常 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行电动车检测分析 | 调用 `-m scripts.electric_vehicle_detection_analysis` 处理文件（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化的电动车检测报告，包含监测区域信息、检测统计结果、电动车数量、违规等级、处理建议 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络媒体 URL 地址 | API 服务自动下载 |\n| `--detection-type` | 检测类型 | 可选值：`video` 视频流检测 / `image` 图片检测；默认 `video` |\n| `--area-type` | 禁行区域类型 | 可选值：`parking-lot` 停车场 / `community` 社区园区 / `campus` 校园单位 / `road` 禁行道路 / `other`；默认 `other` |\n| `--list` | 显示历史报告清单 | 可以输入起始日期参数过滤数据范围 |\n| `--api-url` | API 服务地址 | 可选，使用默认值 |\n| `--detail` | 输出详细程度 | `basic` / `standard` / `json`，默认 `json` |\n| `--output` | 结果输出文件路径 | 可选 |\n\n---\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py`](scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py) | 调用 API 进行电动车检测、本地文件上传、网络 URL 由 API 服务自动下载 | 执行检测或查询时使用 |\n| ⚙️ 配置文件 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制，场景码已设置为 `ELECTRIC_VEHICLE_DETECTION_ANALYSIS` | 需要确认默认配置时读取 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口详细规范和错误码 | 仅在需要了解 API 接口详细规范和错误码时读取 |\n\n---\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频支持 `mp4` / `avi` / `mov` 格式；图片支持 `jpg` / `png` / `jpeg` 格式；最大 `10MB` |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，请结合人工复核确认违规事实 |\n| 🔏 隐私合规 | 请遵守相关法律法规，保护个人隐私 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载 |\n\n---\n\n## 📜 历史报告清单输出规范 | Report List Format\n\n当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 JSON 数据中提取字段 `` 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出。\n\n### 📌 固定输出列\n\n| 列名 | 生成规则 |\n|---|---|\n| 报告名称 | 使用 `电动车检测分析报告-{记录id}` 形式拼接 |\n| 检测类型 | 从接口返回数据中提取 |\n| 分析时间 | 从接口返回数据中提取 |\n| 违规数量 | 从接口返回数据中提取 |\n| 点击查看 | 使用 `[🔗 查看报告]()` 格式的超链接 |\n\n### 🧾 表格输出示例\n\n| 报告名称 | 检测类型 | 分析时间 | 违规数量 | 点击查看 |\n|----------|----------|----------|----------|----------|\n| 电动车检测分析报告 -20260312172200001 | 视频检测 | 2026-03-12 17:22:00 | 3 辆 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n---\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n\n### 🎬 分析社区园区监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/community_video.mp4 --detection-type video --area-type community\n```\n\n### 🖼️ 分析停车场监控图片\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/parking_image.jpg --detection-type image --area-type parking-lot\n```\n\n### 🌐 分析网络监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --url https://example.com/camera_monitor.mp4 --detection-type video --area-type campus\n```\n\n### 📚 显示历史分析报告 / 显示分析报告清单列表 / 显示历史检测报告\n\n> 自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等。\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n### 🪶 输出精简报告\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --area-type community --detail basic\n```\n\n### 💾 保存结果到文件\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input image.jpg --detection-type image --area-type community --output result.json\n```\n\nFile v9.9.10:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-electric-vehicle-detection-analysis\",\n  \"version\": \"9.9.10\",\n  \"publishedAt\": 1784461348780\n}\n\nFile v9.9.10:references/api_doc.md\n\n# 电动车智能检测分析 API 文档\n\n## 接口概述\n\n本技能调用云端计算机视觉AI接口，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量和违规情况，帮助园区、社区、单位进行违规停车/行驶管理，提升区域安全秩序。\n\n## 支持检测车辆类型\n\n| 车辆类型 | 描述 |\n|----------|------|\n| 电动摩托车 | 两轮电动摩托车 |\n| 电动自行车 | 两轮电动自行车 |\n| 电动轻便摩托车 | 轻便型电动车 |\n\n## 支持禁行区域类型\n\n| 区域类型 | 适用场景 |\n|----------|----------|\n| 停车场 | 禁停电动车停车场 |\n| 社区园区 | 住宅小区、产业园区禁行区 |\n| 校园单位 | 校园、机关单位禁行区 |\n| 禁行道路 | 城市道路禁行电动车路段 |\n| 其他 | 自定义禁行区域 |\n\n## 违规等级划分\n\n| 等级 | 描述 | 建议措施 |\n|------|------|----------|\n| 🟢 无违规 | 0辆电动车 | 无需处理 |\n| 🟡 轻度违规 | 1-2辆电动车 | 记录提醒 |\n| 🟠 中度违规 | 3-5辆电动车 | 需要清理 |\n| 🔴 严重违规 | 5辆以上 | 立即清理整治 |\n\n## API 响应字段说明\n\n### 基础信息\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| id | string | 分析记录ID |\n| data.analysis_time | string | 分析时间 |\n| data.area_detection.status | string | 区域检测状态 |\n| data.area_detection.quality_score | int | 画面质量评分 0-100 |\n\n### 诊断结果\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.diagnosis.risk_score | int | 整体风险评分 0-100 |\n| data.diagnosis.violation_level | string | 违规等级：normal/mild/moderate/severe |\n| data.diagnosis.total_ev_count | int | 检测到电动车总量 |\n| data.diagnosis.illegal_parking_count | int | 违规停放数量 |\n| data.diagnosis.illegal_driving_count | int | 违规行驶数量 |\n| data.diagnosis.average_density_per_frame | float | 平均每帧车辆密度 |\n| data.diagnosis.vehicle_counts | object | 各类车辆计数 |\n| data.diagnosis.violation_assessment | object | 违规程度评估 |\n\n### 警示与建议\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.management_warnings | array[string] | 管理警示信息列表 |\n| data.management_suggestions | array[string] | 处理建议列表 |\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|--------|------|\n| 200 | 请求成功 |\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API 鉴权失败 |\n| 413 | 文件大小超出限制 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n| 503 | 服务繁忙，请稍后重试 |\n\n## 使用提示\n\n1. 本工具仅辅助管理使用，最终违规认定需要人工复核\n2. 监控视角对识别准确率影响较大，请确保摄像头覆盖完整禁行区域\n3. 请遵守相关法律法规，保护个人隐私\n\nFile v9.9.10:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v9.9.10:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.10:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.10:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.10:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.10:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v9.9.10:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nAutomatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas from video streams, images, local files, or media URLs, then reports counts, violation levels, alerts, and management suggestions. <br>\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use. <br>\n\n## Publisher: <br>\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735) <br>\n\n### License/Terms of Use: <br>\nMIT-0 <br>\n\n\n## Use Case: <br>\nSecurity operators, facilities teams, and their agents use this skill to analyze surveillance images, videos, or media URLs for electric motorcycle and e-bike activity in restricted areas, then review violation counts and handling suggestions. The skill can also retrieve identity-linked historical analysis reports from the configured cloud service. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Surveillance images, videos, media URLs, and report queries are sent to the configured LifeEmergence cloud service. <br>\nMitigation: Use the skill only with media that is approved for external cloud processing, and confirm privacy, retention, and data-processing terms before deployment. <br>\nRisk: The skill silently creates or reuses an account identity for analysis and historical report access. <br>\nMitigation: Review whether silent account creation and identity-linked report retrieval are acceptable for the target environment, and restrict execution to approved workspaces. <br>\nRisk: Authentication tokens may be persisted locally in the workspace data database. <br>\nMitigation: Protect the workspace data directory, rotate tokens if access is suspected, and clear stored credentials before sharing or archiving the workspace. <br>\nRisk: Detection results may be used to assess real-world violations from surveillance media. <br>\nMitigation: Treat outputs as operational decision support and require human review before enforcement or disciplinary action. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [Electric Vehicle Detection API Documentation](references/api_doc.md) <br>\n- [Generic Analysis API Documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-electric-vehicle-detection-analysis) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON, Shell commands, Files] <br>\n**Output Format:** [Markdown report text or structured JSON, with optional saved output files and cloud report links.] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Supports basic, standard, and JSON detail levels; local media input is limited to configured supported formats and file size.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n9.9.10 (source: ClawHub release evidence; artifact frontmatter reports 1.0.11) <br>\n\n## Ethical Considerations: <br>\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment. <br>\n\nFile v9.9.10:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v9.9.10:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v9.9.9: 30 files, 41622 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (2809b), scripts/config.py (708b), scripts/config.yaml (3b), scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py (9440b), scripts/skill.py (582b), skill-card.md (2728b), SKILL.md (11469b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (22801b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28605b), _meta.json (159b)\n\nFile v9.9.9:SKILL.md\n\n---\nname: \"electric-vehicle-detection-analysis\"\ndescription: \"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理\"\nversion: \"1.0.8\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# ⚡ Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能\n\n> **炫彩安全巡检中枢** · 视频/图片智能分析 · 违规电动车检测 · 园区/社区/单位安全管理\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **Smart E-Bike Detection Skill / 电动车智能检测技能** |\n| 🎯 核心目标 | 基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车 |\n| 🖼️ 输入类型 | 监控视频流、静态图片、本地文件、网络媒体 URL |\n| 🚨 输出能力 | 违规停放/行驶数量统计、违规等级预警、管理建议生成 |\n| 🏢 适用场景 | 园区、社区、单位、校园、停车场、禁行道路等安全管理场景 |\n\nSpecifically designed for security management in industrial parks, communities, and institutions, this capability leverages computer vision technology to perform real-time analysis of video streams and static images. It automatically detects electric motorcycles and scooters entering restricted zones, accurately tallies the number of violations regarding illegal parking and driving, and promptly triggers alerts. This empowers management to efficiently control vehicle violations and significantly enhances the overall security management efficiency of the area.\n\n该技能专为园区、社区及单位的安全管理场景打造，基于计算机视觉技术，可对视频流与静态图片进行实时分析，自动检测禁行区域内出现的电动摩托车或电动车，精准统计违规停放与行驶的数量，并及时触发违规预警，助力管理方高效管控车辆违规问题，提升区域安全管理效率。\n\n---\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n本 Skill 用于：通过监控视频/图片进行电动车智能检测，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量，触发违规预警，提升园区/社区/单位安全管理水平。\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 支持监控视频与静态图片分析 |\n| 2 | 电动车物体检测、电动摩托车识别 |\n| 3 | 违规停放统计、违规行驶计数 |\n| 4 | 违规等级预警 |\n| 5 | 管理建议生成 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | 当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测电动车时，默认触发本技能进行电动车检测分析 |\n| 🔎 明确检测意图 | 当用户明确需要进行电动车检测、违规停车识别，提及电动车、电摩托车、禁行检测、违规停车、园区管理等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史检测报告、历史违规记录、电动车检测报告清单、查询历史报告、查看检测报告列表、显示所有检测报告、显示电动车分析报告，查询电动车检测分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发任何历史报告查询关键词（如“查看所有检测报告”、“显示所有违规记录”、“查看历史报告”等），必须直接调用云端 API 查询 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n---\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n\n### 依赖说明\n\n`scripts` 脚本所需的依赖包及版本：\n\n```txt\nrequests>=2.28.0\n```\n\n---\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行电动车检测分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n## 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频/图片输入 | 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL；确保监控画面清晰覆盖禁行区域，视角正常 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行电动车检测分析 | 调用 `-m scripts.electric_vehicle_detection_analysis` 处理文件（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化的电动车检测报告，包含监测区域信息、检测统计结果、电动车数量、违规等级、处理建议 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络媒体 URL 地址 | API 服务自动下载 |\n| `--detection-type` | 检测类型 | 可选值：`video` 视频流检测 / `image` 图片检测；默认 `video` |\n| `--area-type` | 禁行区域类型 | 可选值：`parking-lot` 停车场 / `community` 社区园区 / `campus` 校园单位 / `road` 禁行道路 / `other`；默认 `other` |\n| `--list` | 显示历史报告清单 | 可以输入起始日期参数过滤数据范围 |\n| `--api-url` | API 服务地址 | 可选，使用默认值 |\n| `--detail` | 输出详细程度 | `basic` / `standard` / `json`，默认 `json` |\n| `--output` | 结果输出文件路径 | 可选 |\n\n---\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py`](scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py) | 调用 API 进行电动车检测、本地文件上传、网络 URL 由 API 服务自动下载 | 执行检测或查询时使用 |\n| ⚙️ 配置文件 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制，场景码已设置为 `ELECTRIC_VEHICLE_DETECTION_ANALYSIS` | 需要确认默认配置时读取 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口详细规范和错误码 | 仅在需要了解 API 接口详细规范和错误码时读取 |\n\n---\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频支持 `mp4` / `avi` / `mov` 格式；图片支持 `jpg` / `png` / `jpeg` 格式；最大 `10MB` |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，请结合人工复核确认违规事实 |\n| 🔏 隐私合规 | 请遵守相关法律法规，保护个人隐私 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载 |\n\n---\n\n## 📜 历史报告清单输出规范 | Report List Format\n\n当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 JSON 数据中提取字段 `` 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出。\n\n### 📌 固定输出列\n\n| 列名 | 生成规则 |\n|---|---|\n| 报告名称 | 使用 `电动车检测分析报告-{记录id}` 形式拼接 |\n| 检测类型 | 从接口返回数据中提取 |\n| 分析时间 | 从接口返回数据中提取 |\n| 违规数量 | 从接口返回数据中提取 |\n| 点击查看 | 使用 `[🔗 查看报告]()` 格式的超链接 |\n\n### 🧾 表格输出示例\n\n| 报告名称 | 检测类型 | 分析时间 | 违规数量 | 点击查看 |\n|----------|----------|----------|----------|----------|\n| 电动车检测分析报告 -20260312172200001 | 视频检测 | 2026-03-12 17:22:00 | 3 辆 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n---\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n\n### 🎬 分析社区园区监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/community_video.mp4 --detection-type video --area-type community\n```\n\n### 🖼️ 分析停车场监控图片\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/parking_image.jpg --detection-type image --area-type parking-lot\n```\n\n### 🌐 分析网络监控视频\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --url https://example.com/camera_monitor.mp4 --detection-type video --area-type campus\n```\n\n### 📚 显示历史分析报告 / 显示分析报告清单列表 / 显示历史检测报告\n\n> 自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等。\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n### 🪶 输出精简报告\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --area-type community --detail basic\n```\n\n### 💾 保存结果到文件\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input image.jpg --detection-type image --area-type community --output result.json\n```\n\nFile v9.9.9:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-electric-vehicle-detection-analysis\",\n  \"version\": \"9.9.9\",\n  \"publishedAt\": 1783448613796\n}\n\nFile v9.9.9:references/api_doc.md\n\n# 电动车智能检测分析 API 文档\n\n## 接口概述\n\n本技能调用云端计算机视觉AI接口，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量和违规情况，帮助园区、社区、单位进行违规停车/行驶管理，提升区域安全秩序。\n\n## 支持检测车辆类型\n\n| 车辆类型 | 描述 |\n|----------|------|\n| 电动摩托车 | 两轮电动摩托车 |\n| 电动自行车 | 两轮电动自行车 |\n| 电动轻便摩托车 | 轻便型电动车 |\n\n## 支持禁行区域类型\n\n| 区域类型 | 适用场景 |\n|----------|----------|\n| 停车场 | 禁停电动车停车场 |\n| 社区园区 | 住宅小区、产业园区禁行区 |\n| 校园单位 | 校园、机关单位禁行区 |\n| 禁行道路 | 城市道路禁行电动车路段 |\n| 其他 | 自定义禁行区域 |\n\n## 违规等级划分\n\n| 等级 | 描述 | 建议措施 |\n|------|------|----------|\n| 🟢 无违规 | 0辆电动车 | 无需处理 |\n| 🟡 轻度违规 | 1-2辆电动车 | 记录提醒 |\n| 🟠 中度违规 | 3-5辆电动车 | 需要清理 |\n| 🔴 严重违规 | 5辆以上 | 立即清理整治 |\n\n## API 响应字段说明\n\n### 基础信息\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| id | string | 分析记录ID |\n| data.analysis_time | string | 分析时间 |\n| data.area_detection.status | string | 区域检测状态 |\n| data.area_detection.quality_score | int | 画面质量评分 0-100 |\n\n### 诊断结果\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.diagnosis.risk_score | int | 整体风险评分 0-100 |\n| data.diagnosis.violation_level | string | 违规等级：normal/mild/moderate/severe |\n| data.diagnosis.total_ev_count | int | 检测到电动车总量 |\n| data.diagnosis.illegal_parking_count | int | 违规停放数量 |\n| data.diagnosis.illegal_driving_count | int | 违规行驶数量 |\n| data.diagnosis.average_density_per_frame | float | 平均每帧车辆密度 |\n| data.diagnosis.vehicle_counts | object | 各类车辆计数 |\n| data.diagnosis.violation_assessment | object | 违规程度评估 |\n\n### 警示与建议\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.management_warnings | array[string] | 管理警示信息列表 |\n| data.management_suggestions | array[string] | 处理建议列表 |\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|--------|------|\n| 200 | 请求成功 |\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API 鉴权失败 |\n| 413 | 文件大小超出限制 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n| 503 | 服务繁忙，请稍后重试 |\n\n## 使用提示\n\n1. 本工具仅辅助管理使用，最终违规认定需要人工复核\n2. 监控视角对识别准确率影响较大，请确保摄像头覆盖完整禁行区域\n3. 请遵守相关法律法规，保护个人隐私\n\nFile v9.9.9:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v9.9.9:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.9:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v9.9.9:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.9:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v9.9.9:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v9.9.9:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nAutomatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas from video streams, images, local files, or media URLs, then returns violation counts, alert levels, management suggestions, and report links. <br>\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use. <br>\n\n## Publisher: <br>\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735) <br>\n\n### License/Terms of Use: <br>\nMIT-0 <br>\n\n\n## Use Case: <br>\nSecurity, facilities, and operations teams use this skill to analyze surveillance images or videos for e-bike and electric motorcycle activity in restricted areas. It supports park, community, campus, parking lot, and road management workflows where AI results should be reviewed by a human before enforcement decisions. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Uploaded videos, images, and media URLs may be processed by a third-party cloud service. <br>\nMitigation: Use the skill only with media that is approved for third-party processing and covered by consent, retention, and privacy requirements. <br>\nRisk: The skill can silently create or reuse an internal identity and store authentication tokens in the local workspace database. <br>\nMitigation: Run it in a controlled workspace, restrict access to local skill data, and review or clear stored identity and token data according to local policy. <br>\nRisk: Computer vision results may be incorrect or incomplete for unclear camera angles, occlusions, or low-quality footage. <br>\nMitigation: Treat the report as safety-management assistance and require human review before enforcement or operational action. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [Electric Vehicle Detection API Documentation](references/api_doc.md) <br>\n- [Shared Analysis API Documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON, Shell commands, Files] <br>\n**Output Format:** [Markdown or structured JSON report text, with optional saved output file and report export link] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Supports basic, standard, and json detail levels; historical report lists are returned as structured text from the cloud API.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n9.9.9 (source: server release metadata; artifact frontmatter lists 1.0.8) <br>\n\n## Ethical Considerations: <br>\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment. <br>\n\nFile v9.9.9:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v9.9.9:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3","readmeExcerpt":"Skill: Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能 Owner: 18072937735 Summary: Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. 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It supports real-time detection for both video streams and images, counts the number of illegal parking or driving instances, and triggers violation alerts to assist with safety management in parks, communities, and organizations. | 电动车智能检测技能，基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车，支持视频流和图片实时检测，统计违规停放/行驶数量，触发违规预警，助力园区/社区/单位安全管理\"\nversion: \"1.0.20\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# ⚡ Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能\n\n> **炫彩安全巡检中枢** · 视频/图片智能分析 · 违规电动车检测 · 园区/社区/单位安全管理\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **Smart E-Bike Detection Skill / 电动车智能检测技能** |\n| 🎯 核心目标 | 基于计算机视觉自动检测禁行区域内的电动摩托车/电动车 |\n| 🖼️ 输入类型 | 监控视频流、静态图片、本地文件、网络媒体 URL |\n| 🚨 输出能力 | 违规停放/行驶数量统计、违规等级预警、管理建议生成 |\n| 🏢 适用场景 | 园区、社区、单位、校园、停车场、禁行道路等安全管理场景 |\n\nSpecifically designed for security management in industrial parks, communities, and institutions, this capability leverages computer vision technology to perform real-time analysis of video streams and static images. It automatically detects electric motorcycles and scooters entering restricted zones, accurately tallies the number of violations regarding illegal parking and driving, and promptly triggers alerts. This empowers management to efficiently control vehicle violations and significantly enhances the overall security management efficiency of the area.\n\n该技能专为园区、社区及单位的安全管理场景打造，基于计算机视觉技术，可对视频流与静态图片进行实时分析，自动检测禁行区域内出现的电动摩托车或电动车，精准统计违规停放与行驶的数量，并及时触发违规预警，助力管理方高效管控车辆违规问题，提升区域安全管理效率。\n\n---\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n本 Skill 用于：通过监控视频/图片进行电动车智能检测，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量，触发违规预警，提升园区/社区/单位安全管理水平。\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 支持监控视频与静态图片分析 |\n| 2 | 电动车物体检测、电动摩托车识别 |\n| 3 | 违规停放统计、违规行驶计数 |\n| 4 | 违规等级预警 |\n| 5 | 管理建议生成 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | 当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测电动车时，默认触发本技能进行电动车检测分析 |\n| 🔎 明确检测意图 | 当用户明确需要进行电动车检测、违规停车识别，提及电动车、电摩托车、禁行检测、违规停车、园区管理等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史检测报告、历史违规记录、电动车检测报告清单、查询历史报告、查看检测报告列表、显示所有检测报告、显示电动车分析报告，查询电动车检测分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发任何历史报告查询关键词（如“查看所有检测报告”、“显示所有违规记录”、“查看历史报告”等），必须直接调用云端 API 查询 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n---\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n\n### 依赖说明\n\n`scripts` 脚本所需的依赖包及版本：\n\n```txt\nrequests>=2.28.0\n```\n\n---\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数"},{"path":"_meta.json","content":"{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-electric-vehicle-detection-analysis\",\n  \"version\": \"9.9.18\",\n  \"publishedAt\": 1790850144991\n}"},{"path":"references/api_doc.md","content":"# 电动车智能检测分析 API 文档\n\n## 接口概述\n\n本技能调用云端计算机视觉AI接口，自动识别禁行区域内的电动摩托车/电动车，统计车辆数量和违规情况，帮助园区、社区、单位进行违规停车/行驶管理，提升区域安全秩序。\n\n## 支持检测车辆类型\n\n| 车辆类型 | 描述 |\n|----------|------|\n| 电动摩托车 | 两轮电动摩托车 |\n| 电动自行车 | 两轮电动自行车 |\n| 电动轻便摩托车 | 轻便型电动车 |\n\n## 支持禁行区域类型\n\n| 区域类型 | 适用场景 |\n|----------|----------|\n| 停车场 | 禁停电动车停车场 |\n| 社区园区 | 住宅小区、产业园区禁行区 |\n| 校园单位 | 校园、机关单位禁行区 |\n| 禁行道路 | 城市道路禁行电动车路段 |\n| 其他 | 自定义禁行区域 |\n\n## 违规等级划分\n\n| 等级 | 描述 | 建议措施 |\n|------|------|----------|\n| 🟢 无违规 | 0辆电动车 | 无需处理 |\n| 🟡 轻度违规 | 1-2辆电动车 | 记录提醒 |\n| 🟠 中度违规 | 3-5辆电动车 | 需要清理 |\n| 🔴 严重违规 | 5辆以上 | 立即清理整治 |\n\n## API 响应字段说明\n\n### 基础信息\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| id | string | 分析记录ID |\n| data.analysis_time | string | 分析时间 |\n| data.area_detection.status | string | 区域检测状态 |\n| data.area_detection.quality_score | int | 画面质量评分 0-100 |\n\n### 诊断结果\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.diagnosis.risk_score | int | 整体风险评分 0-100 |\n| data.diagnosis.violation_level | string | 违规等级：normal/mild/moderate/severe |\n| data.diagnosis.total_ev_count | int | 检测到电动车总量 |\n| data.diagnosis.illegal_parking_count | int | 违规停放数量 |\n| data.diagnosis.illegal_driving_count | int | 违规行驶数量 |\n| data.diagnosis.average_density_per_frame | float | 平均每帧车辆密度 |\n| data.diagnosis.vehicle_counts | object | 各类车辆计数 |\n| data.diagnosis.violation_assessment | object | 违规程度评估 |\n\n### 警示与建议\n\n| 字段 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| data.management_warnings | array[string] | 管理警示信息列表 |\n| data.management_suggestions | array[string] | 处理建议列表 |\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|--------|------|\n| 200 | 请求成功 |\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API 鉴权失败 |\n| 413 | 文件大小超出限制 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n| 503 | 服务繁忙，请稍后重试 |\n\n## 使用提示\n\n1. 本工具仅辅助管理使用，最终违规认定需要人工复核\n2. 监控视角对识别准确率影响较大，请确保摄像头覆盖完整禁行区域\n3. 请遵守相关法律法规，保护个人隐私"},{"path":"skills/smyx_analysis/references/api_doc.md","content":"# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |"},{"path":"scripts/config.yaml","content":"{}"}],"languages":[],"docsSourceLabel":"CLAWHUB","editorialOverview":"Automatically detects electric motorcycles and e-bikes in restricted areas based on computer vision. 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