{"id":"6b423da8-6d44-475d-a3fe-9166e3c5cdf6","entityType":"agent","slug":"clawhub-18072937735-smyx-familiar-person-recognition-analysis","name":"Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-18072937735-smyx-familiar-person-recognition-analysis","canonicalPath":"/agent/clawhub-18072937735-smyx-familiar-person-recognition-analysis","generatedAt":"2026-10-10T09:09:38.548Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"editorial-content","verified":true,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-09T16:15:14.309Z","emptyReason":null},"description":"Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 Skill: Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能 Owner: 18072937735 Summary: Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 Tags: latest:1.0.17 Version histor","descriptionLabel":"Technical summary","evidenceSummary":"Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 2.3K downloads reported by the source. 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Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验\n\nTags: latest:1.0.17\n\nVersion history:\n\nv1.0.17 | 2026-09-28T11:00:27.836Z | auto\n\n- Updated skill version to 1.0.19.\n- SKILL.md revised: corrected version metadata and documentation.\n- Removed redundant file: skill-card.md.\n\nv1.0.16 | 2026-09-22T21:23:32.814Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.18.\n- Internal configuration changes in scripts/config.yaml.\n- Removed the file skill-card.md.\n- Minor documentation updates and version correction in SKILL.md.\n\nv1.0.15 | 2026-09-16T07:39:23.697Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.17.\n- Documentation updates in SKILL.md.\n- Removed redundant skill-card.md file.\n\nv1.0.14 | 2026-08-27T22:22:30.305Z | auto\n\n- skill-card.md file has been removed, streamlining documentation.\n- SKILL.md content remains unchanged except for the version bump to 1.0.14.\n- No changes to functionality or usage.\n- 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index, and notes have more prominent formatting and additional clarifications.\n- File skill-card.md was removed.\n\nv1.0.6 | 2026-06-24T02:54:25.909Z | auto\n\nVersion 1.0.6 → 1.0.7\n\n- Refactored all open-id (用户身份) handling to be fully automatic and internal—users never have to provide, see, or be prompted for any identity parameter.\n- Updated workflow and documentation to reflect seamless user experience: no exposure of internal ID, and no user prompts related to identity.\n- Simplified script usage: all identity association is handled behind the scenes; command examples no longer require open-id arguments.\n- Clarified in documentation and usage that only analysis progress, results, and report links are shown to users.\n- Removed or replaced previous instructions/examples that mentioned, requested, or returned any user identity value.\n\nv1.0.5 | 2026-06-18T09:12:34.086Z | auto\n\nVersion 1.0.5 changelog:\n\n- Updated open-id configuration priority: now checks scripts/config.yaml in the skill directory first, then workspace, before asking the user.\n- Added license field (\"MIT-0\") to SKILL.md.\n- Removed skill-card.md file.\n- Revised and clarified open-id acquisition steps and file path references.\n- Updated and standardized documentation to reflect process changes and configuration structure.\n\nv1.0.4 | 2026-05-25T01:39:39.437Z | auto\n\nVersion 1.0.4\n\n- Migrated the face analysis module from skills/face_analysis to skills/smyx_analysis, with updated structure and script paths.\n- Updated and cleaned up several configuration and utility scripts for improved modularity.\n- Adjusted file organization, removing old face_analysis scripts and references.\n- Requirements and references updated to reflect new module paths.\n- Documentation revised to match the new code structure and clarify usage constraints.\n\nv1.0.3 | 2026-05-14T21:43:41.429Z | auto\n\nVersion 1.0.3\n\n- Updated configuration management: added/modified config-dev.yaml, config-test.yaml, and config.yaml.\n- Improved code structure in skills/face_analysis/scripts/skill.py and related common scripts.\n- Enhanced utility functions and configuration loading in util.py and config.py.\n- General maintenance, code refactoring, and cleanup in common script files.\n- No changes to SKILL.md or end user skill behavior.\n\nv1.0.2 | 2026-05-05T13:45:38.791Z | auto\n\nNo user-facing changes in this version.\n\n- No file changes detected.\n- Documentation, features, and workflows remain unchanged from previous version.\n\nv1.0.1 | 2026-05-02T18:48:40.888Z | auto\n\n- Updated and refactored configuration file handling for face analysis and common scripts.\n- Added or modified sample config files for development and testing (config-dev.yaml, config-test.yaml).\n- Improved code structure and error handling in skills/face_analysis/scripts/skill.py and skills/smyx_common/scripts/util.py.\n- Enhanced clarity and enforcement in open-id retrieval flow and usage rules.\n- Minor documentation and metadata updates in SKILL.md.\n\nv1.0.0 | 2026-04-15T16:59:04.244Z | auto\n\n- Initial release of \"familiar-person-recognition-analysis\": Acquaintance identification in images/videos via facial comparison.\n- Supports face database enrollment and recognition result annotation (who is at which location).\n- Strict rules: Prohibits using any local memory/historical data except via cloud API (enforced for all report queries).\n- Requires open-id from a defined config path or user input before any analysis (no auto-generation of open-id).\n- Includes command-line usage examples for image/video recognition and historical report listing.\n- Provides structured Markdown output for history reports with direct report viewing links.\n\nArchive index:\n\nArchive v1.0.17: 31 files, 38391 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (672b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (661b), scripts/config.yaml (3b), scripts/familiar_person_recognition_analysis.py (3182b), scripts/skill.py (567b), 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Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验\"\nversion: \"1.0.19\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 👥 Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **熟人识别分析技能** |\n| 🎯 核心目标 | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION` |\n\nLeveraging advanced facial recognition algorithms, this feature allows users to pre-enroll faces into a database and\nsubsequently performs deep intelligent analysis on uploaded videos or images. The system precisely captures facial\nfeatures within the frame and conducts real-time comparisons against the database to achieve rapid identification and\nverification of known individuals. It clearly annotates the specific location and identity information of each\nrecognized subject in the image. Ideally suited for home security monitoring and personnel management in office areas,\nthis technology provides an efficient and precise intelligent solution for identity verification.\n\n该功能通过先进的人脸识别算法，支持用户预先录入人脸底库，进而对上传的视频或图片进行深度智能分析。系统能够精准捕捉画面中的人脸特征并与底库数据进行实时比对，实现对熟人的快速识别与身份确认，并清晰标注出每位识别对象在画面中的具体位置及其身份信息。这项技术完美适用于家庭安全监控与办公区域的人员管理，为身份核验提供了高效、精准的智能化解决方案\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在图片/视频中识别已知熟人，通过人脸比对匹配人脸库中的目标人员\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸特征提取 |\n| 3 | 底库比对 |\n| 4 | 身份识别 |\n| 5 | 结果标注 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户需要在监控画面中识别熟人时，默认触发本技能进行熟人识别分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要熟人识别、人脸比对时，提及熟人识别、人脸识别、人脸比对、认出是谁等关键词，并且提供了图片/视频 |\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** ：查看历史识别报告、熟人识别报告清单、识别报告列表、查询历史识别报告、显示所有识别报告、熟人识别分析报告，查询熟人识别分析报告 |\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 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\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.familiar_person_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.familiar_person_recognition_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## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 📖 使用说明 | Usage Notes\n- 需要先**录入熟人人脸**到个人人脸底库才能进行识别\n- 支持识别：单张图片、短视频中多个面孔分别识别\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\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执行本技能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 | 📥 准备输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\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 | ⚙️ 执行熟人识别分析 | 调用 `-m scripts.familiar_person_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地图片/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--list` | 显示历史熟人识别分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/familiar_person_recognition_analysis.py`](scripts/familiar_person_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\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 | 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 识别结果仅供参考，不能用于法定身份核验 |\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| 📜 报告输出 | 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 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地图片中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input /path/to/door.jpg\n\n# 识别网络视频中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --url https://example.com/monitor.mp4\n\n# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史熟人识别（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.17:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-familiar-person-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.17\",\n  \"publishedAt\": 1790593227836\n}\n\nFile v1.0.17:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放熟人识别分析 API 的接口文档，待后续补充。\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## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动AI分析任务\n2. `/web/ai-analysis/v2/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/ai/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION_ANALYSIS` - 开放平台熟人识别分析\n\nFile v1.0.17: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 v1.0.17:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.17:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.17: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 v1.0.17: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 v1.0.17: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 v1.0.17:skill-card.md\n\n## Description:\n\nIdentifies previously enrolled acquaintances in images or videos through face comparison and provides recognition reports for home or office monitoring.\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\nHome and office users can compare images or videos against an enrolled face database to identify familiar people and review past recognition reports. Results are advisory and are not suitable for legal identity verification.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Face-containing images or videos, potentially including home or office surveillance footage, are sent to a cloud service.\n\nMitigation: Use only with appropriate consent and review the service's account and data-retention expectations before uploading sensitive media.\n\nRisk: The skill can silently create or reuse a local identity, associate reports with it, and store account tokens in a workspace SQLite database.\n\nMitigation: Review account association and protect access to the workspace database and stored tokens before using the skill.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill release](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-familiar-person-recognition-analysis)\n- [Recognition API documentation](references/api_doc.md)\n- [Skill demonstration](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON]\n\n**Output Format:** [Structured recognition results and report links; Markdown tables for report history]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Can save results to a file.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.17 (source: server-resolved release; artifact frontmatter lists 1.0.19)\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 v1.0.17:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.17:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.16: 31 files, 38560 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (672b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (661b), scripts/config.yaml (3b), scripts/familiar_person_recognition_analysis.py (3182b), scripts/skill.py (567b), skill-card.md (2500b), SKILL.md (9667b), 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 (161b)\n\nFile v1.0.16:SKILL.md\n\n---\nname: \"familiar-person-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验\"\nversion: \"1.0.18\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 👥 Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **熟人识别分析技能** |\n| 🎯 核心目标 | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION` |\n\nLeveraging advanced facial recognition algorithms, this feature allows users to pre-enroll faces into a database and\nsubsequently performs deep intelligent analysis on uploaded videos or images. The system precisely captures facial\nfeatures within the frame and conducts real-time comparisons against the database to achieve rapid identification and\nverification of known individuals. It clearly annotates the specific location and identity information of each\nrecognized subject in the image. Ideally suited for home security monitoring and personnel management in office areas,\nthis technology provides an efficient and precise intelligent solution for identity verification.\n\n该功能通过先进的人脸识别算法，支持用户预先录入人脸底库，进而对上传的视频或图片进行深度智能分析。系统能够精准捕捉画面中的人脸特征并与底库数据进行实时比对，实现对熟人的快速识别与身份确认，并清晰标注出每位识别对象在画面中的具体位置及其身份信息。这项技术完美适用于家庭安全监控与办公区域的人员管理，为身份核验提供了高效、精准的智能化解决方案\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在图片/视频中识别已知熟人，通过人脸比对匹配人脸库中的目标人员\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸特征提取 |\n| 3 | 底库比对 |\n| 4 | 身份识别 |\n| 5 | 结果标注 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户需要在监控画面中识别熟人时，默认触发本技能进行熟人识别分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要熟人识别、人脸比对时，提及熟人识别、人脸识别、人脸比对、认出是谁等关键词，并且提供了图片/视频 |\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** ：查看历史识别报告、熟人识别报告清单、识别报告列表、查询历史识别报告、显示所有识别报告、熟人识别分析报告，查询熟人识别分析报告 |\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 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\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.familiar_person_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.familiar_person_recognition_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## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 📖 使用说明 | Usage Notes\n- 需要先**录入熟人人脸**到个人人脸底库才能进行识别\n- 支持识别：单张图片、短视频中多个面孔分别识别\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\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执行本技能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 | 📥 准备输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\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 | ⚙️ 执行熟人识别分析 | 调用 `-m scripts.familiar_person_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地图片/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--list` | 显示历史熟人识别分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/familiar_person_recognition_analysis.py`](scripts/familiar_person_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\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 | 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 识别结果仅供参考，不能用于法定身份核验 |\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| 📜 报告输出 | 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 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地图片中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input /path/to/door.jpg\n\n# 识别网络视频中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --url https://example.com/monitor.mp4\n\n# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史熟人识别（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.16:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-familiar-person-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.16\",\n  \"publishedAt\": 1790112212814\n}\n\nFile v1.0.16:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放熟人识别分析 API 的接口文档，待后续补充。\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## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动AI分析任务\n2. `/web/ai-analysis/v2/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/ai/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION_ANALYSIS` - 开放平台熟人识别分析\n\nFile v1.0.16: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 v1.0.16:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.16:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.16: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 v1.0.16: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 v1.0.16: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: prod\n\nFile v1.0.16:skill-card.md\n\n## Description:\n\nIdentifies enrolled acquaintances in images or videos by comparing face photos, then reports matched identities and locations for home or office identity-checking workflows.\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, or operators use this skill to analyze supplied images or videos against an enrolled face database, then review structured identity, location, and historical-report outputs for home or office monitoring scenarios.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Face images, surveillance videos, and reports may be sent to the configured cloud service and tied to an automatically managed local or remote identity.\n\nMitigation: Install and use only when users are comfortable with that data flow, have consent and authority for the people shown, and have reviewed local workspace data and cloud report history handling.\n\nRisk: The scanner summary notes insufficient user-facing control or privacy disclosure for biometric analysis linked to identity and cloud history.\n\nMitigation: Confirm privacy notice, retention, access-control, and report-history expectations before using the skill in homes or offices.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-familiar-person-recognition-analysis)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [API documentation](references/api_doc.md)\n- [Analysis API documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, code, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown and JSON-like structured analysis reports, with shell-command examples and optional file output]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Requires suitable image or video input, prior face enrollment, configured cloud API access, and consent or authority for people shown; results are reference-only and not legal identity verification.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.16 (source: server release metadata; artifact frontmatter states 1.0.18)\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 v1.0.16:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.16:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.15: 31 files, 38560 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (672b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (661b), scripts/config.yaml (3b), scripts/familiar_person_recognition_analysis.py (3182b), scripts/skill.py (567b), skill-card.md (2533b), SKILL.md (9667b), 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 (161b)\n\nFile v1.0.15:SKILL.md\n\n---\nname: \"familiar-person-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验\"\nversion: \"1.0.17\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 👥 Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **熟人识别分析技能** |\n| 🎯 核心目标 | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION` |\n\nLeveraging advanced facial recognition algorithms, this feature allows users to pre-enroll faces into a database and\nsubsequently performs deep intelligent analysis on uploaded videos or images. The system precisely captures facial\nfeatures within the frame and conducts real-time comparisons against the database to achieve rapid identification and\nverification of known individuals. It clearly annotates the specific location and identity information of each\nrecognized subject in the image. Ideally suited for home security monitoring and personnel management in office areas,\nthis technology provides an efficient and precise intelligent solution for identity verification.\n\n该功能通过先进的人脸识别算法，支持用户预先录入人脸底库，进而对上传的视频或图片进行深度智能分析。系统能够精准捕捉画面中的人脸特征并与底库数据进行实时比对，实现对熟人的快速识别与身份确认，并清晰标注出每位识别对象在画面中的具体位置及其身份信息。这项技术完美适用于家庭安全监控与办公区域的人员管理，为身份核验提供了高效、精准的智能化解决方案\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在图片/视频中识别已知熟人，通过人脸比对匹配人脸库中的目标人员\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸特征提取 |\n| 3 | 底库比对 |\n| 4 | 身份识别 |\n| 5 | 结果标注 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户需要在监控画面中识别熟人时，默认触发本技能进行熟人识别分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要熟人识别、人脸比对时，提及熟人识别、人脸识别、人脸比对、认出是谁等关键词，并且提供了图片/视频 |\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** ：查看历史识别报告、熟人识别报告清单、识别报告列表、查询历史识别报告、显示所有识别报告、熟人识别分析报告，查询熟人识别分析报告 |\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 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\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.familiar_person_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.familiar_person_recognition_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## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 📖 使用说明 | Usage Notes\n- 需要先**录入熟人人脸**到个人人脸底库才能进行识别\n- 支持识别：单张图片、短视频中多个面孔分别识别\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\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执行本技能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 | 📥 准备输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\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 | ⚙️ 执行熟人识别分析 | 调用 `-m scripts.familiar_person_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地图片/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--list` | 显示历史熟人识别分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/familiar_person_recognition_analysis.py`](scripts/familiar_person_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\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 | 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 识别结果仅供参考，不能用于法定身份核验 |\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| 📜 报告输出 | 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 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地图片中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input /path/to/door.jpg\n\n# 识别网络视频中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --url https://example.com/monitor.mp4\n\n# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史熟人识别（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.15:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-familiar-person-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.15\",\n  \"publishedAt\": 1789544363697\n}\n\nFile v1.0.15:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放熟人识别分析 API 的接口文档，待后续补充。\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## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动AI分析任务\n2. `/web/ai-analysis/v2/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/ai/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION_ANALYSIS` - 开放平台熟人识别分析\n\nFile v1.0.15: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 v1.0.15:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.15: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 v1.0.15: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 v1.0.15: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 v1.0.15:skill-card.md\n\n## Description:\n\nIdentifies acquaintances in videos or images through face photo comparison, supports database enrollment, and returns recognition results with person and location context.\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 and developers use this skill to compare faces in uploaded images or videos against an enrolled face database, then receive structured acquaintance-recognition results for home security or office personnel-management scenarios. Results should not be used for legal identity verification.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill processes highly sensitive face media through remote services.\n\nMitigation: Use only with consent from people in the images or videos and document remote biometric processing and retention before deployment.\n\nRisk: Recognition results could be mistaken for authoritative identity verification.\n\nMitigation: Treat results as advisory and do not use the skill for legal identity verification.\n\nRisk: The default configuration includes plaintext HTTP endpoints.\n\nMitigation: Change the deployment configuration to HTTPS-only endpoints before use.\n\nRisk: The skill silently manages identity, creates default accounts, and may store reusable tokens in a shared plaintext database.\n\nMitigation: Avoid silent account creation and shared plaintext token storage; require explicit identity governance and protected credential storage.\n\n## Reference(s):\n\n- [Familiar Person Recognition API Documentation](references/api_doc.md)\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-familiar-person-recognition-analysis)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, JSON]\n\n**Output Format:** [Structured recognition report text, Markdown tables for history lists, or JSON detail output]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include report links and optional file output when an output path is supplied.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.15 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.17)\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 v1.0.15:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.14: 31 files, 38669 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (672b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (661b), scripts/config.yaml (3b), scripts/familiar_person_recognition_analysis.py (3182b), scripts/skill.py (567b), skill-card.md (2835b), SKILL.md (9667b), 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 (161b)\n\nFile v1.0.14:SKILL.md\n\n---\nname: \"familiar-person-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验\"\nversion: \"1.0.14\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 👥 Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **熟人识别分析技能** |\n| 🎯 核心目标 | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION` |\n\nLeveraging advanced facial recognition algorithms, this feature allows users to pre-enroll faces into a database and\nsubsequently performs deep intelligent analysis on uploaded videos or images. The system precisely captures facial\nfeatures within the frame and conducts real-time comparisons against the database to achieve rapid identification and\nverification of known individuals. It clearly annotates the specific location and identity information of each\nrecognized subject in the image. Ideally suited for home security monitoring and personnel management in office areas,\nthis technology provides an efficient and precise intelligent solution for identity verification.\n\n该功能通过先进的人脸识别算法，支持用户预先录入人脸底库，进而对上传的视频或图片进行深度智能分析。系统能够精准捕捉画面中的人脸特征并与底库数据进行实时比对，实现对熟人的快速识别与身份确认，并清晰标注出每位识别对象在画面中的具体位置及其身份信息。这项技术完美适用于家庭安全监控与办公区域的人员管理，为身份核验提供了高效、精准的智能化解决方案\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在图片/视频中识别已知熟人，通过人脸比对匹配人脸库中的目标人员\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸特征提取 |\n| 3 | 底库比对 |\n| 4 | 身份识别 |\n| 5 | 结果标注 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户需要在监控画面中识别熟人时，默认触发本技能进行熟人识别分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要熟人识别、人脸比对时，提及熟人识别、人脸识别、人脸比对、认出是谁等关键词，并且提供了图片/视频 |\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** ：查看历史识别报告、熟人识别报告清单、识别报告列表、查询历史识别报告、显示所有识别报告、熟人识别分析报告，查询熟人识别分析报告 |\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 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\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.familiar_person_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.familiar_person_recognition_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## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 📖 使用说明 | Usage Notes\n- 需要先**录入熟人人脸**到个人人脸底库才能进行识别\n- 支持识别：单张图片、短视频中多个面孔分别识别\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\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执行本技能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 | 📥 准备输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\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 | ⚙️ 执行熟人识别分析 | 调用 `-m scripts.familiar_person_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地图片/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--list` | 显示历史熟人识别分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/familiar_person_recognition_analysis.py`](scripts/familiar_person_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\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 | 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 识别结果仅供参考，不能用于法定身份核验 |\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| 📜 报告输出 | 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 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地图片中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input /path/to/door.jpg\n\n# 识别网络视频中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --url https://example.com/monitor.mp4\n\n# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史熟人识别（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.14:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-familiar-person-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.14\",\n  \"publishedAt\": 1787869350305\n}\n\nFile v1.0.14:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放熟人识别分析 API 的接口文档，待后续补充。\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## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动AI分析任务\n2. `/web/ai-analysis/v2/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/ai/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION_ANALYSIS` - 开放平台熟人识别分析\n\nFile v1.0.14: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 v1.0.14:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.14: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 v1.0.14: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 v1.0.14: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 v1.0.14:skill-card.md\n\n## Description:\n\nIdentifies acquaintances in videos or images through face photo comparison, supports database enrollment, and reports who appears at which location for home or office identity verification.\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 and developers use this skill to submit images, videos, or URLs for face-recognition analysis against an enrolled acquaintance database, then receive structured recognition results, identity/location annotations, and report links. Historical report queries retrieve server-side records associated with the local identity used by the skill.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill processes facial images or videos through a remote service.\n\nMitigation: Use only with required consent and authorization, and review the service's data handling and retention practices before processing real people.\n\nRisk: The skill can retrieve identity-linked historical reports and silently creates or reuses a local identity.\n\nMitigation: Review account handling before installation, restrict access to historical report queries, and avoid exposing internal identity values in user-facing output.\n\nRisk: The skill stores service tokens in the workspace and includes unsafe development HTTP defaults.\n\nMitigation: Remove development HTTP defaults, protect workspace token storage, and verify production endpoints use secure transport before deployment.\n\nRisk: Payment prompts may appear in analysis responses.\n\nMitigation: Separate payment and account-balance flows from analysis output so users can distinguish service status from recognition results.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-familiar-person-recognition-analysis)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [API documentation](references/api_doc.md)\n- [Analysis API documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, code, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown or JSON-like structured text with report links and optional saved output files]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May call remote analysis APIs, poll for analysis completion, query historical reports, and write a requested result file.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.14 (source: frontmatter and 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 v1.0.14:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.13: 31 files, 38665 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (672b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (661b), scripts/config.yaml (3b), scripts/familiar_person_recognition_analysis.py (3182b), scripts/skill.py (567b), skill-card.md (2740b), SKILL.md (9667b), 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 (161b)\n\nFile v1.0.13:SKILL.md\n\n---\nname: \"familiar-person-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验\"\nversion: \"1.0.13\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 👥 Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **熟人识别分析技能** |\n| 🎯 核心目标 | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION` |\n\nLeveraging advanced facial recognition algorithms, this feature allows users to pre-enroll faces into a database and\nsubsequently performs deep intelligent analysis on uploaded videos or images. The system precisely captures facial\nfeatures within the frame and conducts real-time comparisons against the database to achieve rapid identification and\nverification of known individuals. It clearly annotates the specific location and identity information of each\nrecognized subject in the image. Ideally suited for home security monitoring and personnel management in office areas,\nthis technology provides an efficient and precise intelligent solution for identity verification.\n\n该功能通过先进的人脸识别算法，支持用户预先录入人脸底库，进而对上传的视频或图片进行深度智能分析。系统能够精准捕捉画面中的人脸特征并与底库数据进行实时比对，实现对熟人的快速识别与身份确认，并清晰标注出每位识别对象在画面中的具体位置及其身份信息。这项技术完美适用于家庭安全监控与办公区域的人员管理，为身份核验提供了高效、精准的智能化解决方案\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在图片/视频中识别已知熟人，通过人脸比对匹配人脸库中的目标人员\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸特征提取 |\n| 3 | 底库比对 |\n| 4 | 身份识别 |\n| 5 | 结果标注 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户需要在监控画面中识别熟人时，默认触发本技能进行熟人识别分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要熟人识别、人脸比对时，提及熟人识别、人脸识别、人脸比对、认出是谁等关键词，并且提供了图片/视频 |\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** ：查看历史识别报告、熟人识别报告清单、识别报告列表、查询历史识别报告、显示所有识别报告、熟人识别分析报告，查询熟人识别分析报告 |\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 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\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.familiar_person_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.familiar_person_recognition_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## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 📖 使用说明 | Usage Notes\n- 需要先**录入熟人人脸**到个人人脸底库才能进行识别\n- 支持识别：单张图片、短视频中多个面孔分别识别\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\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执行本技能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 | 📥 准备输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\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 | ⚙️ 执行熟人识别分析 | 调用 `-m scripts.familiar_person_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地图片/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--list` | 显示历史熟人识别分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/familiar_person_recognition_analysis.py`](scripts/familiar_person_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\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 | 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 识别结果仅供参考，不能用于法定身份核验 |\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| 📜 报告输出 | 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 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地图片中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input /path/to/door.jpg\n\n# 识别网络视频中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --url https://example.com/monitor.mp4\n\n# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史熟人识别（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.13:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-familiar-person-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.13\",\n  \"publishedAt\": 1787161770796\n}\n\nFile v1.0.13:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放熟人识别分析 API 的接口文档，待后续补充。\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## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动AI分析任务\n2. `/web/ai-analysis/v2/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/ai/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION_ANALYSIS` - 开放平台熟人识别分析\n\nFile v1.0.13: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 v1.0.13:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.13: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 v1.0.13: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 v1.0.13: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 v1.0.13:skill-card.md\n\n## Description:\n\nIdentifies acquaintances in videos or images through face photo comparison, supports database enrollment, and reports who appears at which location.\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 and developers use this skill to compare uploaded images or videos against an enrolled face database for home or office acquaintance recognition, structured reporting, and historical report lookup. Results should support operational review and should not be treated as legal identity verification.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Face images, videos, or media URLs are sent to a cloud service for biometric-style recognition.\n\nMitigation: Use the skill only with appropriate consent and data handling approval, and avoid submitting media that should not leave the local environment.\n\nRisk: The skill silently creates or reuses a persistent local/backend identity and links report history to it.\n\nMitigation: Review the identity behavior before deployment and require clear user consent, reset, and deletion procedures from the publisher.\n\nRisk: Authentication tokens may be stored in the workspace SQLite database.\n\nMitigation: Limit workspace access, rotate credentials after testing, and inspect or clear local identity/token storage before sharing the workspace.\n\nRisk: Recognition output can be wrong or misused as authoritative identification.\n\nMitigation: Treat results as reference-only operational analysis and require human review before any access, employment, legal, or safety decision.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-familiar-person-recognition-analysis)\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [API Documentation](references/api_doc.md)\n- [Analysis API Documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, JSON, shell commands, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown and structured JSON returned from cloud analysis APIs, with optional saved text output]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Reports may include recognition results, annotations, recommendations, historical report records, and report links.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.13 (source: frontmatter and 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 v1.0.13:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.12: 31 files, 38588 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (672b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (661b), scripts/config.yaml (3b), scripts/familiar_person_recognition_analysis.py (3182b), scripts/skill.py (567b), skill-card.md (2593b), SKILL.md (9667b), 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 (161b)\n\nFile v1.0.12:SKILL.md\n\n---\nname: \"familiar-person-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验\"\nversion: \"1.0.12\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 👥 Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **熟人识别分析技能** |\n| 🎯 核心目标 | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION` |\n\nLeveraging advanced facial recognition algorithms, this feature allows users to pre-enroll faces into a database and\nsubsequently performs deep intelligent analysis on uploaded videos or images. The system precisely captures facial\nfeatures within the frame and conducts real-time comparisons against the database to achieve rapid identification and\nverification of known individuals. It clearly annotates the specific location and identity information of each\nrecognized subject in the image. Ideally suited for home security monitoring and personnel management in office areas,\nthis technology provides an efficient and precise intelligent solution for identity verification.\n\n该功能通过先进的人脸识别算法，支持用户预先录入人脸底库，进而对上传的视频或图片进行深度智能分析。系统能够精准捕捉画面中的人脸特征并与底库数据进行实时比对，实现对熟人的快速识别与身份确认，并清晰标注出每位识别对象在画面中的具体位置及其身份信息。这项技术完美适用于家庭安全监控与办公区域的人员管理，为身份核验提供了高效、精准的智能化解决方案\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在图片/视频中识别已知熟人，通过人脸比对匹配人脸库中的目标人员\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸特征提取 |\n| 3 | 底库比对 |\n| 4 | 身份识别 |\n| 5 | 结果标注 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户需要在监控画面中识别熟人时，默认触发本技能进行熟人识别分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要熟人识别、人脸比对时，提及熟人识别、人脸识别、人脸比对、认出是谁等关键词，并且提供了图片/视频 |\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** ：查看历史识别报告、熟人识别报告清单、识别报告列表、查询历史识别报告、显示所有识别报告、熟人识别分析报告，查询熟人识别分析报告 |\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 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\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.familiar_person_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.familiar_person_recognition_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## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 📖 使用说明 | Usage Notes\n- 需要先**录入熟人人脸**到个人人脸底库才能进行识别\n- 支持识别：单张图片、短视频中多个面孔分别识别\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\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执行本技能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 | 📥 准备输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\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 | ⚙️ 执行熟人识别分析 | 调用 `-m scripts.familiar_person_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地图片/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--list` | 显示历史熟人识别分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/familiar_person_recognition_analysis.py`](scripts/familiar_person_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\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 | 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 识别结果仅供参考，不能用于法定身份核验 |\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| 📜 报告输出 | 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 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地图片中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input /path/to/door.jpg\n\n# 识别网络视频中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --url https://example.com/monitor.mp4\n\n# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史熟人识别（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.12:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-familiar-person-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.12\",\n  \"publishedAt\": 1786748968081\n}\n\nFile v1.0.12:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放熟人识别分析 API 的接口文档，待后续补充。\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## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动AI分析任务\n2. `/web/ai-analysis/v2/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/ai/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION_ANALYSIS` - 开放平台熟人识别分析\n\nFile v1.0.12: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 v1.0.12:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.12: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 v1.0.12: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 v1.0.12: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: dev\n\nFile v1.0.12:skill-card.md\n\n## Description:\n\nIdentifies acquaintances in videos or images through face photo comparison, supports face database enrollment, and reports recognized people and their locations in the media.\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\nHome, office, and operations users can use this skill to compare faces in uploaded images or videos against a pre-enrolled acquaintance database for identity recognition and report review. It is suitable for identity-checking workflows where results are reviewed as advisory analysis rather than treated as legal identity verification.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill may send biometric images, videos, URLs, identity values, and report-history requests to remote services.\n\nMitigation: Install and run it only when the publisher and backend endpoints are trusted and users are comfortable with remote processing of biometric media and recognition history.\n\nRisk: The skill may silently create or reuse a backend account and persist tokens in the workspace data directory.\n\nMitigation: Review account-handling behavior and token storage before deployment, and restrict workspace access according to the sensitivity of the recognition data.\n\nRisk: Face-recognition output can be incorrect or incomplete and is not suitable as a sole basis for legal identity verification.\n\nMitigation: Require human review for consequential decisions and present recognition results as advisory analysis.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-familiar-person-recognition-analysis)\n- [API documentation](references/api_doc.md)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown or JSON report text with recognized-person results, report links, and history tables]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include structured analysis content, recognized identities and locations, risk notes, suggestions, and cloud report links.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.12 (source: frontmatter and 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 v1.0.12:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.11: 31 files, 38511 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (672b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (661b), scripts/config.yaml (3b), scripts/familiar_person_recognition_analysis.py (3182b), scripts/skill.py (567b), skill-card.md (2449b), SKILL.md (9667b), 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 (161b)\n\nFile v1.0.11:SKILL.md\n\n---\nname: \"familiar-person-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验\"\nversion: \"1.0.12\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 👥 Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **熟人识别分析技能** |\n| 🎯 核心目标 | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION` |\n\nLeveraging advanced facial recognition algorithms, this feature allows users to pre-enroll faces into a database and\nsubsequently performs deep intelligent analysis on uploaded videos or images. The system precisely captures facial\nfeatures within the frame and conducts real-time comparisons against the database to achieve rapid identification and\nverification of known individuals. It clearly annotates the specific location and identity information of each\nrecognized subject in the image. Ideally suited for home security monitoring and personnel management in office areas,\nthis technology provides an efficient and precise intelligent solution for identity verification.\n\n该功能通过先进的人脸识别算法，支持用户预先录入人脸底库，进而对上传的视频或图片进行深度智能分析。系统能够精准捕捉画面中的人脸特征并与底库数据进行实时比对，实现对熟人的快速识别与身份确认，并清晰标注出每位识别对象在画面中的具体位置及其身份信息。这项技术完美适用于家庭安全监控与办公区域的人员管理，为身份核验提供了高效、精准的智能化解决方案\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在图片/视频中识别已知熟人，通过人脸比对匹配人脸库中的目标人员\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸特征提取 |\n| 3 | 底库比对 |\n| 4 | 身份识别 |\n| 5 | 结果标注 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户需要在监控画面中识别熟人时，默认触发本技能进行熟人识别分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要熟人识别、人脸比对时，提及熟人识别、人脸识别、人脸比对、认出是谁等关键词，并且提供了图片/视频 |\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** ：查看历史识别报告、熟人识别报告清单、识别报告列表、查询历史识别报告、显示所有识别报告、熟人识别分析报告，查询熟人识别分析报告 |\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 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\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.familiar_person_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.familiar_person_recognition_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## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 📖 使用说明 | Usage Notes\n- 需要先**录入熟人人脸**到个人人脸底库才能进行识别\n- 支持识别：单张图片、短视频中多个面孔分别识别\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\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执行本技能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 | 📥 准备输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\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 | ⚙️ 执行熟人识别分析 | 调用 `-m scripts.familiar_person_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地图片/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--list` | 显示历史熟人识别分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/familiar_person_recognition_analysis.py`](scripts/familiar_person_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\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 | 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 识别结果仅供参考，不能用于法定身份核验 |\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| 📜 报告输出 | 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 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地图片中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input /path/to/door.jpg\n\n# 识别网络视频中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --url https://example.com/monitor.mp4\n\n# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史熟人识别（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.11:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-familiar-person-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.11\",\n  \"publishedAt\": 1786024233421\n}\n\nFile v1.0.11:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放熟人识别分析 API 的接口文档，待后续补充。\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## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动AI分析任务\n2. `/web/ai-analysis/v2/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/ai/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION_ANALYSIS` - 开放平台熟人识别分析\n\nFile v1.0.11: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 v1.0.11:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.11: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 v1.0.11: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 v1.0.11: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 v1.0.11:skill-card.md\n\n## Description:\n\nIdentifies enrolled acquaintances in images or videos by comparing faces against a user-managed face database and returning recognized identities, locations, reports, and report links.\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 and operators use this skill to analyze authorized home or office images and videos for known-person recognition after faces have been enrolled in a database. It can also retrieve cloud-hosted historical recognition reports for the resolved user identity.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill processes face images or videos and may upload local media to lifeemergence.com cloud services.\n\nMitigation: Use only with media that the operator is authorized to process, and review organizational privacy requirements before installation or execution.\n\nRisk: The skill silently creates or reuses a user identity and fetches report history from the cloud.\n\nMitigation: Run it only in workspaces where the account context and cloud report access are appropriate for the intended user.\n\nRisk: A local shared database may retain identity and token records.\n\nMitigation: Review workspace storage controls and clear or protect retained account data according to local policy.\n\n## Reference(s):\n\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [Familiar Person Recognition API Documentation](artifact/references/api_doc.md)\n- [Common Analysis API Error Codes](artifact/skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-familiar-person-recognition-analysis)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, configuration]\n\n**Output Format:** [Markdown and JSON-style structured analysis text with report links]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Outputs may include recognized identities, locations, analysis status, recommendations, and cloud report links.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.11 (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 v1.0.11:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.10: 31 files, 38539 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (672b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (661b), scripts/config.yaml (3b), scripts/familiar_person_recognition_analysis.py (3182b), scripts/skill.py (567b), skill-card.md (2533b), SKILL.md (9667b), 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 (161b)\n\nFile v1.0.10:SKILL.md\n\n---\nname: \"familiar-person-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验\"\nversion: \"1.0.12\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 👥 Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **熟人识别分析技能** |\n| 🎯 核心目标 | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION` |\n\nLeveraging advanced facial recognition algorithms, this feature allows users to pre-enroll faces into a database and\nsubsequently performs deep intelligent analysis on uploaded videos or images. The system precisely captures facial\nfeatures within the frame and conducts real-time comparisons against the database to achieve rapid identification and\nverification of known individuals. It clearly annotates the specific location and identity information of each\nrecognized subject in the image. Ideally suited for home security monitoring and personnel management in office areas,\nthis technology provides an efficient and precise intelligent solution for identity verification.\n\n该功能通过先进的人脸识别算法，支持用户预先录入人脸底库，进而对上传的视频或图片进行深度智能分析。系统能够精准捕捉画面中的人脸特征并与底库数据进行实时比对，实现对熟人的快速识别与身份确认，并清晰标注出每位识别对象在画面中的具体位置及其身份信息。这项技术完美适用于家庭安全监控与办公区域的人员管理，为身份核验提供了高效、精准的智能化解决方案\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在图片/视频中识别已知熟人，通过人脸比对匹配人脸库中的目标人员\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸特征提取 |\n| 3 | 底库比对 |\n| 4 | 身份识别 |\n| 5 | 结果标注 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户需要在监控画面中识别熟人时，默认触发本技能进行熟人识别分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要熟人识别、人脸比对时，提及熟人识别、人脸识别、人脸比对、认出是谁等关键词，并且提供了图片/视频 |\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** ：查看历史识别报告、熟人识别报告清单、识别报告列表、查询历史识别报告、显示所有识别报告、熟人识别分析报告，查询熟人识别分析报告 |\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 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\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.familiar_person_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.familiar_person_recognition_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## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 📖 使用说明 | Usage Notes\n- 需要先**录入熟人人脸**到个人人脸底库才能进行识别\n- 支持识别：单张图片、短视频中多个面孔分别识别\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\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执行本技能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 | 📥 准备输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\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 | ⚙️ 执行熟人识别分析 | 调用 `-m scripts.familiar_person_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地图片/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--list` | 显示历史熟人识别分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/familiar_person_recognition_analysis.py`](scripts/familiar_person_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\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 | 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 识别结果仅供参考，不能用于法定身份核验 |\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| 📜 报告输出 | 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 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地图片中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input /path/to/door.jpg\n\n# 识别网络视频中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --url https://example.com/monitor.mp4\n\n# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史熟人识别（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.10:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-familiar-person-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.10\",\n  \"publishedAt\": 1785442408476\n}\n\nFile v1.0.10:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放熟人识别分析 API 的接口文档，待后续补充。\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## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动AI分析任务\n2. `/web/ai-analysis/v2/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/ai/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION_ANALYSIS` - 开放平台熟人识别分析\n\nFile v1.0.10: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 v1.0.10:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.10:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.10: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 v1.0.10: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 v1.0.10: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 v1.0.10:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nIdentifies enrolled acquaintances in images or videos through face comparison and returns who appears at which location for home or office identity-check scenarios. <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>\nExternal users and developers use this skill to analyze uploaded images or videos against an enrolled face database and produce structured recognition reports, historical report lists, and report links for home or office monitoring workflows. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Face images, videos, identity-linked report requests, and locally derived user identifiers may be sent to the configured cloud service. <br>\nMitigation: Install and run only after confirming that cloud processing of this data is acceptable for the intended privacy, consent, and compliance requirements. <br>\nRisk: The skill may silently create or reuse a persistent account identity and store local tokens in the workspace data database. <br>\nMitigation: Review account creation, token storage, and workspace access controls before deployment. <br>\nRisk: Recognition results are advisory and may be unsuitable for legal identity verification. <br>\nMitigation: Require human review and avoid using the output as the sole basis for legal, disciplinary, or high-impact identity decisions. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [API Interface Documentation](artifact/references/api_doc.md) <br>\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-familiar-person-recognition-analysis) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON, Files] <br>\n**Output Format:** [Markdown or JSON recognition report, with optional output file] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Can include structured recognition results, historical report tables, recommendations, and report links.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.10 (source: server release metadata; artifact SKILL.md frontmatter says 1.0.12) <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 v1.0.10:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.10:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.9: 31 files, 38586 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (672b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (661b), scripts/config.yaml (3b), scripts/familiar_person_recognition_analysis.py (3182b), scripts/skill.py (567b), skill-card.md (2668b), SKILL.md (9667b), 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 v1.0.9:SKILL.md\n\n---\nname: \"familiar-person-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验\"\nversion: \"1.0.10\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 👥 Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **熟人识别分析技能** |\n| 🎯 核心目标 | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION` |\n\nLeveraging advanced facial recognition algorithms, this feature allows users to pre-enroll faces into a database and\nsubsequently performs deep intelligent analysis on uploaded videos or images. The system precisely captures facial\nfeatures within the frame and conducts real-time comparisons against the database to achieve rapid identification and\nverification of known individuals. It clearly annotates the specific location and identity information of each\nrecognized subject in the image. Ideally suited for home security monitoring and personnel management in office areas,\nthis technology provides an efficient and precise intelligent solution for identity verification.\n\n该功能通过先进的人脸识别算法，支持用户预先录入人脸底库，进而对上传的视频或图片进行深度智能分析。系统能够精准捕捉画面中的人脸特征并与底库数据进行实时比对，实现对熟人的快速识别与身份确认，并清晰标注出每位识别对象在画面中的具体位置及其身份信息。这项技术完美适用于家庭安全监控与办公区域的人员管理，为身份核验提供了高效、精准的智能化解决方案\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在图片/视频中识别已知熟人，通过人脸比对匹配人脸库中的目标人员\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸特征提取 |\n| 3 | 底库比对 |\n| 4 | 身份识别 |\n| 5 | 结果标注 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户需要在监控画面中识别熟人时，默认触发本技能进行熟人识别分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要熟人识别、人脸比对时，提及熟人识别、人脸识别、人脸比对、认出是谁等关键词，并且提供了图片/视频 |\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** ：查看历史识别报告、熟人识别报告清单、识别报告列表、查询历史识别报告、显示所有识别报告、熟人识别分析报告，查询熟人识别分析报告 |\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 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\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.familiar_person_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.familiar_person_recognition_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## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 📖 使用说明 | Usage Notes\n- 需要先**录入熟人人脸**到个人人脸底库才能进行识别\n- 支持识别：单张图片、短视频中多个面孔分别识别\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\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执行本技能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 | 📥 准备输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\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 | ⚙️ 执行熟人识别分析 | 调用 `-m scripts.familiar_person_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地图片/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--list` | 显示历史熟人识别分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/familiar_person_recognition_analysis.py`](scripts/familiar_person_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\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 | 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 识别结果仅供参考，不能用于法定身份核验 |\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| 📜 报告输出 | 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 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地图片中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input /path/to/door.jpg\n\n# 识别网络视频中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --url https://example.com/monitor.mp4\n\n# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史熟人识别（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.9:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-familiar-person-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.9\",\n  \"publishedAt\": 1784248408486\n}\n\nFile v1.0.9:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放熟人识别分析 API 的接口文档，待后续补充。\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## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动AI分析任务\n2. `/web/ai-analysis/v2/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/ai/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION_ANALYSIS` - 开放平台熟人识别分析\n\nFile v1.0.9: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 v1.0.9:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.9:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.9: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 v1.0.9: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 v1.0.9: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 v1.0.9:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nIdentifies acquaintances in videos or images through face photo comparison, supports face-database enrollment, and returns structured recognition results with locations 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>\nDevelopers and agents use this skill to analyze supplied images or videos for known-person face recognition in home or office monitoring workflows, after the relevant faces have been enrolled in the service database. It can also return cloud-hosted historical recognition reports for the current internal identity. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Face images or videos and related identity/report metadata are sent to the configured cloud service. <br>\nMitigation: Use the skill only when users have consent and legal authority for biometric recognition and cloud processing. <br>\nRisk: The local workspace database can contain persistent identity and token data. <br>\nMitigation: Treat the workspace data directory as sensitive, restrict access, and rotate or remove stored tokens and identities when they are no longer needed. <br>\nRisk: Historical report queries retrieve cloud-hosted recognition records with limited user control. <br>\nMitigation: Review the service account, report access scope, and retention expectations before using the report-list workflow. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [API interface documentation](references/api_doc.md) <br>\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-familiar-person-recognition-analysis) <br>\n- [Publisher profile](https://clawhub.ai/user/18072937735) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON, Files] <br>\n**Output Format:** [Markdown or JSON structured analysis text with optional saved output file and report-link URLs] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Results may include recognized identities, locations in the media, analysis status, historical report records, and report export links.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.9 (source: server release metadata; artifact frontmatter says 1.0.10) <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 v1.0.9:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.9:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.8: 31 files, 38467 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (672b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (661b), scripts/config.yaml (3b), scripts/familiar_person_recognition_analysis.py (3182b), scripts/skill.py (567b), skill-card.md (2566b), SKILL.md (9666b), 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 (28605b), _meta.json (160b)\n\nFile v1.0.8:SKILL.md\n\n---\nname: \"familiar-person-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验\"\nversion: \"1.0.8\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 👥 Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **熟人识别分析技能** |\n| 🎯 核心目标 | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION` |\n\nLeveraging advanced facial recognition algorithms, this feature allows users to pre-enroll faces into a database and\nsubsequently performs deep intelligent analysis on uploaded videos or images. The system precisely captures facial\nfeatures within the frame and conducts real-time comparisons against the database to achieve rapid identification and\nverification of known individuals. It clearly annotates the specific location and identity information of each\nrecognized subject in the image. Ideally suited for home security monitoring and personnel management in office areas,\nthis technology provides an efficient and precise intelligent solution for identity verification.\n\n该功能通过先进的人脸识别算法，支持用户预先录入人脸底库，进而对上传的视频或图片进行深度智能分析。系统能够精准捕捉画面中的人脸特征并与底库数据进行实时比对，实现对熟人的快速识别与身份确认，并清晰标注出每位识别对象在画面中的具体位置及其身份信息。这项技术完美适用于家庭安全监控与办公区域的人员管理，为身份核验提供了高效、精准的智能化解决方案\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在图片/视频中识别已知熟人，通过人脸比对匹配人脸库中的目标人员\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸特征提取 |\n| 3 | 底库比对 |\n| 4 | 身份识别 |\n| 5 | 结果标注 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户需要在监控画面中识别熟人时，默认触发本技能进行熟人识别分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要熟人识别、人脸比对时，提及熟人识别、人脸识别、人脸比对、认出是谁等关键词，并且提供了图片/视频 |\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** ：查看历史识别报告、熟人识别报告清单、识别报告列表、查询历史识别报告、显示所有识别报告、熟人识别分析报告，查询熟人识别分析报告 |\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 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\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.familiar_person_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.familiar_person_recognition_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## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 📖 使用说明 | Usage Notes\n- 需要先**录入熟人人脸**到个人人脸底库才能进行识别\n- 支持识别：单张图片、短视频中多个面孔分别识别\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\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执行本技能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 | 📥 准备输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\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 | ⚙️ 执行熟人识别分析 | 调用 `-m scripts.familiar_person_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地图片/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--list` | 显示历史熟人识别分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/familiar_person_recognition_analysis.py`](scripts/familiar_person_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\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 | 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 识别结果仅供参考，不能用于法定身份核验 |\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| 📜 报告输出 | 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 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地图片中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input /path/to/door.jpg\n\n# 识别网络视频中的熟人\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --url https://example.com/monitor.mp4\n\n# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史熟人识别（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.familiar_person_recognition_analysis --input capture.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.8:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-familiar-person-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.8\",\n  \"publishedAt\": 1783282165400\n}\n\nFile v1.0.8:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放熟人识别分析 API 的接口文档，待后续补充。\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## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动AI分析任务\n2. `/web/ai-analysis/v2/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/ai/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION_ANALYSIS` - 开放平台熟人识别分析\n\nFile v1.0.8: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 v1.0.8:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.8: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 v1.0.8: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 v1.0.8: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 v1.0.8:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nIdentifies acquaintances in images or videos by comparing detected faces against an enrolled face database and returning recognized identities and locations. <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>\nExternal users and developers use this skill to run cloud-based face recognition on authorized images or videos, enroll known faces, review structured recognition reports, and query historical reports. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Cloud face-recognition workflows may send sensitive media, media URLs, account-linked identifiers, and report queries to the provider. <br>\nMitigation: Use only with consent from people shown in the media, process only authorized inputs, and deploy only where this provider-side processing is acceptable. <br>\nRisk: The skill can create or reuse local identity records and store tokens in the workspace data directory. <br>\nMitigation: Run it in an isolated workspace, restrict access to workspace data, and review or remove stored identity and token state when it is no longer needed. <br>\nRisk: The server security verdict is suspicious and says the skill should be reviewed before use. <br>\nMitigation: Review and scan the release before deployment, and confirm that the cloud service, data handling, and identity behavior match the intended operating environment. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub skill release page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-familiar-person-recognition-analysis) <br>\n- [API interface documentation](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, shell commands, configuration, guidance] <br>\n**Output Format:** [Markdown and JSON text with optional saved output files] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Can return structured recognition reports, historical report tables, report links, and status messages.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.8 (source: server release metadata and SKILL.md frontmatter) <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 v1.0.8:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3","readmeExcerpt":"Skill: Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能 Owner: 18072937735 Summary: Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. 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The system precisely captures facial\nfeatures within the frame and conducts real-time comparisons against the database to achieve rapid identification and\nverification of known individuals. It clearly annotates the specific location and identity information of each\nrecognized subject in the image. Ideally suited for home security monitoring and personnel management in office areas,\nthis technology provides an efficient and precise intelligent solution for identity verification.\n\n该功能通过先进的人脸识别算法，支持用户预先录入人脸底库，进而对上传的视频或图片进行深度智能分析。系统能够精准捕捉画面中的人脸特征并与底库数据进行实时比对，实现对熟人的快速识别与身份确认，并清晰标注出每位识别对象在画面中的具体位置及其身份信息。这项技术完美适用于家庭安全监控与办公区域的人员管理，为身份核验提供了高效、精准的智能化解决方案\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在图片/视频中识别已知熟人，通过人脸比对匹配人脸库中的目标人员\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸特征提取 |\n| 3 | 底库比对 |\n| 4 | 身份识别 |\n| 5 | 结果标注 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户需要在监控画面中识别熟人时，默认触发本技能进行熟人识别分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要熟人识别、人脸比对时，提及熟人识别、人脸识别、人脸比对、认出是谁等关键词，并且提供了图片/视频 |\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** ：查看历史识别报告、熟人识别报告清单、识别报告列表、查询历史识别报告、显示所有识别报告、熟人识别分析报告，查询熟人识别分析报告 |\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 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\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.familiar_person_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.familiar_person_recognition_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## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 📖 使用说明 | Usage Notes\n- 需要先**录入熟人人脸**到个人人脸底库才能进行识别\n- 支持识别：单张图片、短视频中多个面孔分别识别\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\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"},{"path":"_meta.json","content":"{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-familiar-person-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.17\",\n  \"publishedAt\": 1790593227836\n}"},{"path":"references/api_doc.md","content":"# API 接口文档\n\n此处用于存放熟人识别分析 API 的接口文档，待后续补充。\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## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动AI分析任务\n2. `/web/ai-analysis/v2/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/ai/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_FAMILIAR_PERSON_RECOGNITION_ANALYSIS` - 开放平台熟人识别分析"},{"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":"Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 Skill: Acquaintance Recognition & Analysis Skill | 熟人识别分析技能 Owner: 18072937735 Summary: Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验 Tags: latest:1.0.17 Version histor","editorialQuality":{"score":100,"threshold":65,"status":"ready","wordCount":849,"uniquenessScore":51,"reasons":[]}},"media":{"evidence":{"source":"no-media","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-09T16:15:14.309Z","emptyReason":"No screenshots, media assets, or demo links are available."},"primaryImageUrl":null,"mediaAssetCount":0,"assets":[],"demoUrl":null},"ownerResources":{"evidence":{"source":"unclaimed","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-09T16:15:14.309Z","emptyReason":"This page has not been claimed by the agent owner."},"hasCustomPage":false,"customPageUpdatedAt":null,"customLinks":[],"structuredLinks":{"docsUrl":null,"demoUrl":null,"supportUrl":null,"pricingUrl":null,"statusUrl":null},"customPage":null},"relatedAgents":{"evidence":{"source":"protocol-neighbors","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-10T09:09:38.548Z","emptyReason":null},"items":[{"id":"8ebccd8e-3863-4187-8355-c3f14e1f9edf","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/iofficeai-aionui","slug":"iofficeai-aionui","name":"AionUi","description":"Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!","url":"https://github.com/iOfficeAI/AionUi","homepage":"https://www.aionui.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["MCP","OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-10-09T19:11:12.944Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:16.584Z","downloads":null},{"id":"b917f68a-ebff-438e-84f8-3f4b2494c0bc","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/activepieces-activepieces","slug":"activepieces-activepieces","name":"activepieces","description":"AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents","url":"https://github.com/activepieces/activepieces","homepage":"https://www.activepieces.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-04-15T02:22:12.426Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:12.412Z","downloads":null},{"id":"5cb26759-3a39-483f-94cf-276a98c13bb8","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/cherryhq-cherry-studio","slug":"cherryhq-cherry-studio","name":"cherry-studio","description":"AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. 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