{"id":"1dcef94a-d980-455f-8520-9d1c2677086a","entityType":"agent","slug":"clawhub-18072937735-smyx-flowering-date-prediction-analysis","name":"Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-18072937735-smyx-flowering-date-prediction-analysis","canonicalPath":"/agent/clawhub-18072937735-smyx-flowering-date-prediction-analysis","generatedAt":"2026-10-10T07:54:04.986Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"CLAWHUB","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-10T04:16:38.131Z","emptyReason":null},"description":"AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. 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From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\nTags: latest:1.0.10\n\nVersion history:\n\nv1.0.10 | 2026-09-30T20:18:35.999Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.16 in SKILL.md.\n- Minor documentation or metadata changes in SKILL.md.\n- Removed the file skill-card.md.\n\nv1.0.9 | 2026-09-26T21:02:28.248Z | auto\n\nsmyx-flowering-date-prediction-analysis v1.0.9 changelog\n\n- SKILL.md updated with minor changes and version bump.\n- Configuration updated in config.yaml.\n- Obsolete skill-card.md file removed.\n\nv1.0.8 | 2026-09-17T23:18:25.218Z | auto\n\n- Updated version information and metadata in SKILL.md.\n- Removed skill-card.md from the project.\n- No changes to core functionality or workflow.\n\nv1.0.7 | 2026-08-31T15:20:47.190Z | auto\n\n- Updated version and metadata in SKILL.md.\n- Minor documentation and formatting adjustments in SKILL.md.\n- Removed redundant file: skill-card.md.\n- Kept configuration (config.yaml) and documentation in sync with skill updates.\n\nv1.0.6 | 2026-08-08T22:18:47.491Z | auto\n\n- Updated SKILL.md with version and documentation changes.\n- Increased skill version to \"1.0.9\".\n- Removed the redundant file: skill-card.md.\n- No logic or code-level changes to the skill functionality.\n- Documentation improvements and housekeeping only.\n\nv1.0.5 | 2026-07-30T13:44:31.615Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.7 and revised documentation in SKILL.md.\n- Removed the file skill-card.md.\n- No functional logic or feature changes documented; this release focuses on documentation maintenance.\n\nv1.0.4 | 2026-07-17T17:18:30.626Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.5.\n- Documentation improvements in SKILL.md.\n- Internal code and configuration updates in config.py and util.py.\n- Removed redundant file: skill-card.md.\n\nv1.0.3 | 2026-07-02T18:53:30.153Z | auto\n\n- Version bump to 1.0.4.\n- Updated SKILL.md for improved documentation and consistency.\n- Minor script updates in dao.py and util.py.\n- Removed obsolete skill-card.md file.\n\nv1.0.2 | 2026-06-28T05:58:26.281Z | auto\n\n- Streamlined user authentication so that identity handling is fully automated and internal—users no longer need to provide, see, or input any open-id or identity parameter.\n- Updated all documentation to clarify that identification is managed silently by the system and should not be exposed or requested from users.\n- All historical report queries and predictions now use system-managed identity; usage examples and workflow steps have been simplified accordingly.\n- Removed references to user-supplied open-id and strengthened guidance against exposing or asking for such parameters in any interface or output.\n- General improvements to clarity, documentation formatting, and visual organization for easier onboarding and correct usage.\n\nv1.0.1 | 2026-06-20T21:53:26.670Z | auto\n\n- Updated skill version to 1.0.2 and added a license field (MIT-0) in SKILL.md.\n- Modified open-id configuration: now the skill first checks scripts/config.yaml in the skill root directory (not skills/smyx_common/scripts/config.yaml) for the api-key.\n- File layout and reference paths updated accordingly:\n    - SKILL.md and help steps now use scripts/config.yaml as the first priority config file instead of skills/smyx_common/scripts/config.yaml.\n    - Reference to config.py location changed to scripts/config.py.\n- Removed obsolete file: skill-card.md.\n- Documentation adjusted to clarify correct config paths and usage.\n\nv1.0.0 | 2026-05-24T09:15:21.578Z | auto\n\nsmyx-flowering-date-prediction-analysis v1.0.0\n\n- Initial release with AI-powered flowering-date prediction for ornamental and cut-flower plants.\n- Supports analysis from fixed greenhouse cameras or drones; integrates flower-bud images and optional environmental data (GDD, light).\n- Predicts full-bloom date within the next 3–7 days, helping growers plan pollination, harvesting, and tourism.\n- Includes strict open-id acquisition and verification for user identification and report management.\n- Automatic triggers for historical report lookup and formatted output of prediction reports.\n- Provides bilingual documentation and clear operational procedures for ease of use.\n\nArchive index:\n\nArchive v1.0.10: 31 files, 38954 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (630b), scripts/__init__.py (53b), scripts/config.py (678b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (573b), scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py (3503b), skill-card.md (2071b), SKILL.md (11804b), 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 (159b)\n\nFile v1.0.10:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\"\ndescription: \"AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. 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Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\"\nversion: \"1.0.16\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🌸 Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测\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 | **开花植物花期预测** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。 |\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 | `SMYX_FLOWERING_DATE_PREDICTION_ANALYSIS` |\n\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks.\n\n通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的植物物候预测 AI。你的任务是分析花蕾发育阶段的高清图像，结合当前及历史温光数据（生长度日 GDD、光照累积），基于作物物候模型预测未来 3-7 天内的开花日期（花朵完全开放）。不要提供具体的栽培操作（施肥配方、温控参数等），仅输出预测的开花日期与置信度。** |\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### 1. 🧩 技能用途\n\n通过花蕾发育阶段图像 + 可选环境温光数据进行花期预测，输出未来 3-7 天内的预计开花日期与物候阶段\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 花蕾发育阶段识别（紧蕾期 / 露色期 / 显色期 / 临开放期） |\n| 2 | GDD / 光照累积融合（如提供） |\n| 3 | 未来开花日期预测（日期 + 置信度区间） |\n| 4 | 物候发育速率提示 |\n| 5 | 生产计划方向建议（授粉 / 采收 / 观光档期） |\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**：当用户提供花蕾发育阶段图像或视频（可选附带温光累积数据）需要花期预测时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要花期预测时，提及花期预测、开花时间、几天后开花、花蕾发育、物候、GDD、生长度日、温室花卉、切花生产、采收档期、观花期等关键词，并且上传了图像或视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史花期预测报告、历史花期报告、花期预测清单、显示所有花期分析报告、查询花期诊断记录 |\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.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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## 🚀 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 | 📥 准备花蕾图像/视频输入 | 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 | ⚙️ 执行花期预测 | 调用 `-m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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` | 本地图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，花卉场景使用 other，默认 other | 按需填写 |\n| `--list` | 显示花期预测历史分析报告列表清单（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/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py`](scripts/smyx_flowering_date_prediction_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 | 文件要求：支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 拍摄要求：自然光或稳定温室光下、距离 20-50 cm 拍摄花蕾特写；同一植株固定机位定期采集效果最佳 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供生产计划参考，预测日期存在 ±1-2 天误差，正式排产请结合人工巡查与历史经验 |\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| 📁 格式支持 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出，包含\"报告名称\"、\"作物品种\"、\"分析时间\"、\"点击查看\"四列，其中\"报告名称\"列使用`花期预测报告-{记录id}`形式拼接, \"点击查看\"列使用`[🔗 查看报告]()`格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input /path/to/bud.jpg\n\n# 分析网络花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --url https://example.com/bud.jpg\n\n# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史花期预测报告（自动触发关键词：查看历史花期预测报告、历史报告、花期预测清单等）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.10:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.10\",\n  \"publishedAt\": 1790799515999\n}\n\nFile v1.0.10:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动健康分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_PET_HEALTH_ANALYSIS` - 开放平台宠物健康分析\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:\n\nAnalyzes flower-bud images or videos through a remote service to report estimated flowering dates and retrieve cloud report history.\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\nGrowers, greenhouse operators, and botanical gardens can submit flower-bud media to estimate flowering dates for planning pollination, harvests, or visits, and can review prior cloud reports.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Submitted plant media or URLs are sent to configured lifeemergence.com services.\n\nMitigation: Review the publisher's data handling before submitting sensitive or proprietary footage.\n\nRisk: Cloud history is queried, and an account may be created or reused with tokens stored in a local workspace database.\n\nMitigation: Confirm the account model and protect the workspace database before enabling analysis or history queries.\n\nRisk: Flowering-date estimates may be inaccurate for production scheduling.\n\nMitigation: Check predictions against on-site observations and historical experience before committing to a schedule.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill release](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-flowering-date-prediction-analysis)\n- [Skill demonstration](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, Guidance]\n\n**Output Format:** [JSON or concise text for analysis; Markdown table for cloud report history]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include report links and optionally save results to a file.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.10 (source: ClawHub release metadata; artifact frontmatter lists 1.0.16)\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 v1.0.10: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, 39091 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (630b), scripts/__init__.py (53b), scripts/config.py (678b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (573b), scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py (3503b), skill-card.md (2358b), SKILL.md (11804b), 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 (158b)\n\nFile v1.0.9:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\"\ndescription: \"AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\"\nversion: \"1.0.15\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🌸 Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测\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 | **开花植物花期预测** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。 |\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 | `SMYX_FLOWERING_DATE_PREDICTION_ANALYSIS` |\n\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks.\n\n通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的植物物候预测 AI。你的任务是分析花蕾发育阶段的高清图像，结合当前及历史温光数据（生长度日 GDD、光照累积），基于作物物候模型预测未来 3-7 天内的开花日期（花朵完全开放）。不要提供具体的栽培操作（施肥配方、温控参数等），仅输出预测的开花日期与置信度。** |\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### 1. 🧩 技能用途\n\n通过花蕾发育阶段图像 + 可选环境温光数据进行花期预测，输出未来 3-7 天内的预计开花日期与物候阶段\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 花蕾发育阶段识别（紧蕾期 / 露色期 / 显色期 / 临开放期） |\n| 2 | GDD / 光照累积融合（如提供） |\n| 3 | 未来开花日期预测（日期 + 置信度区间） |\n| 4 | 物候发育速率提示 |\n| 5 | 生产计划方向建议（授粉 / 采收 / 观光档期） |\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**：当用户提供花蕾发育阶段图像或视频（可选附带温光累积数据）需要花期预测时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要花期预测时，提及花期预测、开花时间、几天后开花、花蕾发育、物候、GDD、生长度日、温室花卉、切花生产、采收档期、观花期等关键词，并且上传了图像或视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史花期预测报告、历史花期报告、花期预测清单、显示所有花期分析报告、查询花期诊断记录 |\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.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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## 🚀 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 | 📥 准备花蕾图像/视频输入 | 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 | ⚙️ 执行花期预测 | 调用 `-m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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` | 本地图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，花卉场景使用 other，默认 other | 按需填写 |\n| `--list` | 显示花期预测历史分析报告列表清单（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/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py`](scripts/smyx_flowering_date_prediction_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 | 文件要求：支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 拍摄要求：自然光或稳定温室光下、距离 20-50 cm 拍摄花蕾特写；同一植株固定机位定期采集效果最佳 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供生产计划参考，预测日期存在 ±1-2 天误差，正式排产请结合人工巡查与历史经验 |\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| 📁 格式支持 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出，包含\"报告名称\"、\"作物品种\"、\"分析时间\"、\"点击查看\"四列，其中\"报告名称\"列使用`花期预测报告-{记录id}`形式拼接, \"点击查看\"列使用`[🔗 查看报告]()`格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input /path/to/bud.jpg\n\n# 分析网络花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --url https://example.com/bud.jpg\n\n# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史花期预测报告（自动触发关键词：查看历史花期预测报告、历史报告、花期预测清单等）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.9:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.9\",\n  \"publishedAt\": 1790456548248\n}\n\nFile v1.0.9:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动健康分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_PET_HEALTH_ANALYSIS` - 开放平台宠物健康分析\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:\n\nUses cloud media analysis to provide flowering-date predictions and historical reports from plant images or videos.\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\nGreenhouse growers, cut-flower producers, and botanical garden staff can submit flower-bud images or videos to inform flowering schedules and retrieve cloud-hosted analysis reports. Predictions should be checked against field observations before production planning.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Plant media or submitted URLs are sent to a cloud service for analysis.\n\nMitigation: Confirm the destination and obtain permission before submitting sensitive media or URLs.\n\nRisk: The skill silently creates or reuses an identity and caches tokens in the workspace data directory.\n\nMitigation: Disclose identity and token retention, restrict access to cached credentials, and review retention before use.\n\nRisk: Cloud report history can be retrieved without an explicit confirmation step, and the skill's flowering-date description may not match its underlying analysis behavior.\n\nMitigation: Require user confirmation before history access and verify reported predictions against observations before acting on them.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill release](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-flowering-date-prediction-analysis)\n- [Skill demonstration](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [Bundled API reference](references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, Guidance]\n\n**Output Format:** [Text report with structured analysis content and Markdown links or tables for cloud reports]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Can save report text to a file; the skill describes a 3–7-day forecast and warns that dates may vary by 1–2 days.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.9 (source: server-resolved ClawHub release; bundled SKILL.md frontmatter says 1.0.15)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile 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, 39263 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (630b), scripts/__init__.py (53b), scripts/config.py (678b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (573b), scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py (3503b), skill-card.md (2778b), SKILL.md (11804b), 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 (158b)\n\nFile v1.0.8:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\"\ndescription: \"AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\"\nversion: \"1.0.14\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🌸 Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测\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 | **开花植物花期预测** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。 |\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 | `SMYX_FLOWERING_DATE_PREDICTION_ANALYSIS` |\n\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks.\n\n通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的植物物候预测 AI。你的任务是分析花蕾发育阶段的高清图像，结合当前及历史温光数据（生长度日 GDD、光照累积），基于作物物候模型预测未来 3-7 天内的开花日期（花朵完全开放）。不要提供具体的栽培操作（施肥配方、温控参数等），仅输出预测的开花日期与置信度。** |\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### 1. 🧩 技能用途\n\n通过花蕾发育阶段图像 + 可选环境温光数据进行花期预测，输出未来 3-7 天内的预计开花日期与物候阶段\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 花蕾发育阶段识别（紧蕾期 / 露色期 / 显色期 / 临开放期） |\n| 2 | GDD / 光照累积融合（如提供） |\n| 3 | 未来开花日期预测（日期 + 置信度区间） |\n| 4 | 物候发育速率提示 |\n| 5 | 生产计划方向建议（授粉 / 采收 / 观光档期） |\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**：当用户提供花蕾发育阶段图像或视频（可选附带温光累积数据）需要花期预测时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要花期预测时，提及花期预测、开花时间、几天后开花、花蕾发育、物候、GDD、生长度日、温室花卉、切花生产、采收档期、观花期等关键词，并且上传了图像或视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史花期预测报告、历史花期报告、花期预测清单、显示所有花期分析报告、查询花期诊断记录 |\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.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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## 🚀 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 | 📥 准备花蕾图像/视频输入 | 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 | ⚙️ 执行花期预测 | 调用 `-m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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` | 本地图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，花卉场景使用 other，默认 other | 按需填写 |\n| `--list` | 显示花期预测历史分析报告列表清单（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/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py`](scripts/smyx_flowering_date_prediction_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 | 文件要求：支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 拍摄要求：自然光或稳定温室光下、距离 20-50 cm 拍摄花蕾特写；同一植株固定机位定期采集效果最佳 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供生产计划参考，预测日期存在 ±1-2 天误差，正式排产请结合人工巡查与历史经验 |\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| 📁 格式支持 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出，包含\"报告名称\"、\"作物品种\"、\"分析时间\"、\"点击查看\"四列，其中\"报告名称\"列使用`花期预测报告-{记录id}`形式拼接, \"点击查看\"列使用`[🔗 查看报告]()`格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input /path/to/bud.jpg\n\n# 分析网络花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --url https://example.com/bud.jpg\n\n# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史花期预测报告（自动触发关键词：查看历史花期预测报告、历史报告、花期预测清单等）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.8:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.8\",\n  \"publishedAt\": 1789687105218\n}\n\nFile v1.0.8:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动健康分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_PET_HEALTH_ANALYSIS` - 开放平台宠物健康分析\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: dev\n\nFile v1.0.8:skill-card.md\n\n## Description:\n\nPredicts likely full-bloom dates for ornamental or cut-flower plants from bud images or videos, optional temperature and light data, and cloud analysis results.\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 growers, greenhouse operators, botanical gardens, and flower-tourism teams use this skill to estimate near-term flowering windows, review structured reports, and query historical analysis records for production planning.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The release advertises flowering-date prediction but includes generic cloud media-analysis and pet-health API remnants.\n\nMitigation: Review the code and documentation before deployment, and align endpoints, labels, scene codes, and examples to the flowering use case.\n\nRisk: The skill can automatically create or reuse local account identity and send media, credentials, and report queries to remote services.\n\nMitigation: Require explicit user or organization consent for account linkage, minimize locally stored tokens, and protect any credentials used by the runtime.\n\nRisk: Development HTTP configuration and non-HTTPS service URLs are present in artifact configuration.\n\nMitigation: Disable development configurations in releases and require HTTPS-only production endpoints.\n\nRisk: Bloom-date predictions are planning aids and may be inaccurate for production scheduling.\n\nMitigation: Use predictions with confidence intervals as advisory output and confirm final scheduling with manual inspection and local growing history.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-flowering-date-prediction-analysis)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [API interface documentation](references/api_doc.md)\n- [Shared 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 text with JSON-formatted analysis content, structured report summaries, report links, and optional saved output files.]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Accepts local image or video paths and public media URLs; documented media size limit is 10 MB.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.8 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.14)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile 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\n\nArchive v1.0.7: 31 files, 39139 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (630b), scripts/__init__.py (53b), scripts/config.py (678b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (573b), scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py (3503b), skill-card.md (2544b), SKILL.md (11804b), 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 (158b)\n\nFile v1.0.7:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\"\ndescription: \"AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\"\nversion: \"1.0.13\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🌸 Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测\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 | **开花植物花期预测** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。 |\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 | `SMYX_FLOWERING_DATE_PREDICTION_ANALYSIS` |\n\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks.\n\n通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的植物物候预测 AI。你的任务是分析花蕾发育阶段的高清图像，结合当前及历史温光数据（生长度日 GDD、光照累积），基于作物物候模型预测未来 3-7 天内的开花日期（花朵完全开放）。不要提供具体的栽培操作（施肥配方、温控参数等），仅输出预测的开花日期与置信度。** |\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### 1. 🧩 技能用途\n\n通过花蕾发育阶段图像 + 可选环境温光数据进行花期预测，输出未来 3-7 天内的预计开花日期与物候阶段\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 花蕾发育阶段识别（紧蕾期 / 露色期 / 显色期 / 临开放期） |\n| 2 | GDD / 光照累积融合（如提供） |\n| 3 | 未来开花日期预测（日期 + 置信度区间） |\n| 4 | 物候发育速率提示 |\n| 5 | 生产计划方向建议（授粉 / 采收 / 观光档期） |\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**：当用户提供花蕾发育阶段图像或视频（可选附带温光累积数据）需要花期预测时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要花期预测时，提及花期预测、开花时间、几天后开花、花蕾发育、物候、GDD、生长度日、温室花卉、切花生产、采收档期、观花期等关键词，并且上传了图像或视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史花期预测报告、历史花期报告、花期预测清单、显示所有花期分析报告、查询花期诊断记录 |\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.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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## 🚀 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 | 📥 准备花蕾图像/视频输入 | 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 | ⚙️ 执行花期预测 | 调用 `-m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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` | 本地图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，花卉场景使用 other，默认 other | 按需填写 |\n| `--list` | 显示花期预测历史分析报告列表清单（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/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py`](scripts/smyx_flowering_date_prediction_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 | 文件要求：支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 拍摄要求：自然光或稳定温室光下、距离 20-50 cm 拍摄花蕾特写；同一植株固定机位定期采集效果最佳 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供生产计划参考，预测日期存在 ±1-2 天误差，正式排产请结合人工巡查与历史经验 |\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| 📁 格式支持 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出，包含\"报告名称\"、\"作物品种\"、\"分析时间\"、\"点击查看\"四列，其中\"报告名称\"列使用`花期预测报告-{记录id}`形式拼接, \"点击查看\"列使用`[🔗 查看报告]()`格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input /path/to/bud.jpg\n\n# 分析网络花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --url https://example.com/bud.jpg\n\n# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史花期预测报告（自动触发关键词：查看历史花期预测报告、历史报告、花期预测清单等）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.7:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.7\",\n  \"publishedAt\": 1788189647190\n}\n\nFile v1.0.7:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动健康分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_PET_HEALTH_ANALYSIS` - 开放平台宠物健康分析\n\nFile v1.0.7: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 v1.0.7:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.7:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.7: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 v1.0.7: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 v1.0.7: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 v1.0.7:skill-card.md\n\n## Description:\n\nPredicts flowering dates for ornamental and cut-flower plants from bud imagery and optional environmental data, producing expected bloom timing, confidence, and planning-oriented reports.\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 growers, greenhouse operators, botanical gardens, and flower-tourism teams use this skill to estimate full-bloom timing from flower-bud media and optional temperature or light accumulation data. Agents can use it to run analyses, retrieve historical reports, and return structured planning guidance for pollination, harvest, or visitor scheduling.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The release security summary reports a mismatch between flowering-date claims and generic or pet-analysis artifacts.\n\nMitigation: Review code and documentation alignment before deployment, and verify that the skill performs flowering-date prediction for the expected media inputs.\n\nRisk: The release security summary reports silent identity and token handling with local token persistence.\n\nMitigation: Require a clear user-controlled authentication and deletion flow before production use.\n\nRisk: The release security guidance calls out plaintext HTTP service configuration and cloud uploads.\n\nMitigation: Use HTTPS-only production endpoints and document what data is uploaded, retained, and deleted.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-flowering-date-prediction-analysis)\n- [Publisher profile](https://clawhub.ai/user/18072937735)\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, code, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown tables and structured JSON or text reports, with optional saved output files.]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include cloud report links and historical-report tables when the backing API returns them.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.7 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.13)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.7:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.7:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.6: 31 files, 39087 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (630b), scripts/__init__.py (53b), scripts/config.py (678b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (573b), scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py (3503b), skill-card.md (2389b), SKILL.md (11803b), 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 (158b)\n\nFile v1.0.6:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\"\ndescription: \"AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\"\nversion: \"1.0.9\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🌸 Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测\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 | **开花植物花期预测** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。 |\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 | `SMYX_FLOWERING_DATE_PREDICTION_ANALYSIS` |\n\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks.\n\n通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的植物物候预测 AI。你的任务是分析花蕾发育阶段的高清图像，结合当前及历史温光数据（生长度日 GDD、光照累积），基于作物物候模型预测未来 3-7 天内的开花日期（花朵完全开放）。不要提供具体的栽培操作（施肥配方、温控参数等），仅输出预测的开花日期与置信度。** |\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### 1. 🧩 技能用途\n\n通过花蕾发育阶段图像 + 可选环境温光数据进行花期预测，输出未来 3-7 天内的预计开花日期与物候阶段\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 花蕾发育阶段识别（紧蕾期 / 露色期 / 显色期 / 临开放期） |\n| 2 | GDD / 光照累积融合（如提供） |\n| 3 | 未来开花日期预测（日期 + 置信度区间） |\n| 4 | 物候发育速率提示 |\n| 5 | 生产计划方向建议（授粉 / 采收 / 观光档期） |\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**：当用户提供花蕾发育阶段图像或视频（可选附带温光累积数据）需要花期预测时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要花期预测时，提及花期预测、开花时间、几天后开花、花蕾发育、物候、GDD、生长度日、温室花卉、切花生产、采收档期、观花期等关键词，并且上传了图像或视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史花期预测报告、历史花期报告、花期预测清单、显示所有花期分析报告、查询花期诊断记录 |\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.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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## 🚀 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 | 📥 准备花蕾图像/视频输入 | 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 | ⚙️ 执行花期预测 | 调用 `-m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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` | 本地图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，花卉场景使用 other，默认 other | 按需填写 |\n| `--list` | 显示花期预测历史分析报告列表清单（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/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py`](scripts/smyx_flowering_date_prediction_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 | 文件要求：支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 拍摄要求：自然光或稳定温室光下、距离 20-50 cm 拍摄花蕾特写；同一植株固定机位定期采集效果最佳 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供生产计划参考，预测日期存在 ±1-2 天误差，正式排产请结合人工巡查与历史经验 |\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| 📁 格式支持 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出，包含\"报告名称\"、\"作物品种\"、\"分析时间\"、\"点击查看\"四列，其中\"报告名称\"列使用`花期预测报告-{记录id}`形式拼接, \"点击查看\"列使用`[🔗 查看报告]()`格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input /path/to/bud.jpg\n\n# 分析网络花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --url https://example.com/bud.jpg\n\n# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史花期预测报告（自动触发关键词：查看历史花期预测报告、历史报告、花期预测清单等）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.6:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.6\",\n  \"publishedAt\": 1786227527491\n}\n\nFile v1.0.6:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动健康分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_PET_HEALTH_ANALYSIS` - 开放平台宠物健康分析\n\nFile v1.0.6: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 v1.0.6:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.6:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.6: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 v1.0.6: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 v1.0.6: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 v1.0.6:skill-card.md\n\n## Description:\n\nPredicts full-bloom timing for ornamental and cut-flower plants from greenhouse or drone imagery, optional temperature and light data, and cloud analysis services.\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 growers, greenhouse operators, botanical-garden staff, and developers use this skill to analyze flower-bud images or video and receive flowering-date predictions, confidence information, structured reports, and history queries.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Greenhouse images, video URLs, and report-history requests are sent to LifeEmergence cloud services.\n\nMitigation: Use only where cloud processing is acceptable, avoid sensitive facility footage, and review endpoint scope and data-retention terms before deployment.\n\nRisk: The skill creates or reuses local identity state and stores returned tokens in a workspace database.\n\nMitigation: Run in an isolated workspace and review identity, token storage, and cleanup behavior before installing in shared or production environments.\n\nRisk: Security evidence reports token-bearing cloud requests with weak user-facing control.\n\nMitigation: Limit use to trusted operators and require installation review until the publisher documents token handling and user controls.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-flowering-date-prediction-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, files]\n\n**Output Format:** [Markdown or JSON-like structured analysis text, optionally saved to a file.]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include report links and cloud history-query results.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.6 (source: server release evidence; artifact frontmatter says 1.0.9)\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 v1.0.6:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.6:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.5: 31 files, 39195 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (630b), scripts/__init__.py (53b), scripts/config.py (678b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (573b), scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py (3503b), skill-card.md (2751b), SKILL.md (11803b), 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 (158b)\n\nFile v1.0.5:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\"\ndescription: \"AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\"\nversion: \"1.0.7\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🌸 Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测\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 | **开花植物花期预测** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。 |\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 | `SMYX_FLOWERING_DATE_PREDICTION_ANALYSIS` |\n\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks.\n\n通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的植物物候预测 AI。你的任务是分析花蕾发育阶段的高清图像，结合当前及历史温光数据（生长度日 GDD、光照累积），基于作物物候模型预测未来 3-7 天内的开花日期（花朵完全开放）。不要提供具体的栽培操作（施肥配方、温控参数等），仅输出预测的开花日期与置信度。** |\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### 1. 🧩 技能用途\n\n通过花蕾发育阶段图像 + 可选环境温光数据进行花期预测，输出未来 3-7 天内的预计开花日期与物候阶段\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 花蕾发育阶段识别（紧蕾期 / 露色期 / 显色期 / 临开放期） |\n| 2 | GDD / 光照累积融合（如提供） |\n| 3 | 未来开花日期预测（日期 + 置信度区间） |\n| 4 | 物候发育速率提示 |\n| 5 | 生产计划方向建议（授粉 / 采收 / 观光档期） |\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**：当用户提供花蕾发育阶段图像或视频（可选附带温光累积数据）需要花期预测时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要花期预测时，提及花期预测、开花时间、几天后开花、花蕾发育、物候、GDD、生长度日、温室花卉、切花生产、采收档期、观花期等关键词，并且上传了图像或视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史花期预测报告、历史花期报告、花期预测清单、显示所有花期分析报告、查询花期诊断记录 |\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.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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## 🚀 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 | 📥 准备花蕾图像/视频输入 | 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 | ⚙️ 执行花期预测 | 调用 `-m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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` | 本地图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，花卉场景使用 other，默认 other | 按需填写 |\n| `--list` | 显示花期预测历史分析报告列表清单（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/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py`](scripts/smyx_flowering_date_prediction_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 | 文件要求：支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 拍摄要求：自然光或稳定温室光下、距离 20-50 cm 拍摄花蕾特写；同一植株固定机位定期采集效果最佳 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供生产计划参考，预测日期存在 ±1-2 天误差，正式排产请结合人工巡查与历史经验 |\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| 📁 格式支持 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出，包含\"报告名称\"、\"作物品种\"、\"分析时间\"、\"点击查看\"四列，其中\"报告名称\"列使用`花期预测报告-{记录id}`形式拼接, \"点击查看\"列使用`[🔗 查看报告]()`格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input /path/to/bud.jpg\n\n# 分析网络花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --url https://example.com/bud.jpg\n\n# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史花期预测报告（自动触发关键词：查看历史花期预测报告、历史报告、花期预测清单等）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.5:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.5\",\n  \"publishedAt\": 1785419071615\n}\n\nFile v1.0.5:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动健康分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_PET_HEALTH_ANALYSIS` - 开放平台宠物健康分析\n\nFile v1.0.5: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 v1.0.5:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.5:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.5: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 v1.0.5: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 v1.0.5: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 v1.0.5:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental and cut-flower plants using bud images or videos, optional temperature and light data, and a pre-trained phenology model to estimate full bloom dates within the next 3-7 days. <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 growers, greenhouse operators, botanical garden teams, and agricultural developers use this skill to analyze flower-bud media and produce bloom-date predictions, confidence information, phenology-stage observations, and production-planning guidance. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: The skill sends images, videos, URLs, report history requests, and account-linked identifiers to lifeemergence.com services. <br>\nMitigation: Install and run only where sending this media and report metadata to the remote service is acceptable. <br>\nRisk: The skill can automatically create or reuse a local identity and persist remote-service tokens with limited user control. <br>\nMitigation: Review and clear the workspace data directory and SQLite token storage when persistent identity reuse is not desired. <br>\nRisk: Flowering-date predictions are planning aids and may be inaccurate for final production scheduling. <br>\nMitigation: Use predictions alongside manual crop inspection, historical grower experience, and local environmental observations. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-flowering-date-prediction-analysis) <br>\n- [Publisher profile](https://clawhub.ai/user/18072937735) <br>\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [API documentation](references/api_doc.md) <br>\n- [Analysis API documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [text, markdown, code, shell commands, configuration, guidance] <br>\n**Output Format:** [Markdown and JSON-style structured analysis reports with optional saved output files] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [May include report links and historical-report tables returned by remote lifeemergence.com services.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.5 (source: server release evidence; artifact frontmatter reports 1.0.7) <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 v1.0.5:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.5:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.4: 31 files, 39224 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (630b), scripts/__init__.py (53b), scripts/config.py (678b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (573b), scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py (3503b), skill-card.md (2804b), SKILL.md (11803b), 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 (158b)\n\nFile v1.0.4:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\"\ndescription: \"AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\"\nversion: \"1.0.5\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🌸 Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测\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 | **开花植物花期预测** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。 |\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 | `SMYX_FLOWERING_DATE_PREDICTION_ANALYSIS` |\n\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks.\n\n通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的植物物候预测 AI。你的任务是分析花蕾发育阶段的高清图像，结合当前及历史温光数据（生长度日 GDD、光照累积），基于作物物候模型预测未来 3-7 天内的开花日期（花朵完全开放）。不要提供具体的栽培操作（施肥配方、温控参数等），仅输出预测的开花日期与置信度。** |\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### 1. 🧩 技能用途\n\n通过花蕾发育阶段图像 + 可选环境温光数据进行花期预测，输出未来 3-7 天内的预计开花日期与物候阶段\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 花蕾发育阶段识别（紧蕾期 / 露色期 / 显色期 / 临开放期） |\n| 2 | GDD / 光照累积融合（如提供） |\n| 3 | 未来开花日期预测（日期 + 置信度区间） |\n| 4 | 物候发育速率提示 |\n| 5 | 生产计划方向建议（授粉 / 采收 / 观光档期） |\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**：当用户提供花蕾发育阶段图像或视频（可选附带温光累积数据）需要花期预测时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要花期预测时，提及花期预测、开花时间、几天后开花、花蕾发育、物候、GDD、生长度日、温室花卉、切花生产、采收档期、观花期等关键词，并且上传了图像或视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史花期预测报告、历史花期报告、花期预测清单、显示所有花期分析报告、查询花期诊断记录 |\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.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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## 🚀 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 | 📥 准备花蕾图像/视频输入 | 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 | ⚙️ 执行花期预测 | 调用 `-m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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` | 本地图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，花卉场景使用 other，默认 other | 按需填写 |\n| `--list` | 显示花期预测历史分析报告列表清单（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/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py`](scripts/smyx_flowering_date_prediction_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 | 文件要求：支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 拍摄要求：自然光或稳定温室光下、距离 20-50 cm 拍摄花蕾特写；同一植株固定机位定期采集效果最佳 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供生产计划参考，预测日期存在 ±1-2 天误差，正式排产请结合人工巡查与历史经验 |\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| 📁 格式支持 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出，包含\"报告名称\"、\"作物品种\"、\"分析时间\"、\"点击查看\"四列，其中\"报告名称\"列使用`花期预测报告-{记录id}`形式拼接, \"点击查看\"列使用`[🔗 查看报告]()`格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input /path/to/bud.jpg\n\n# 分析网络花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --url https://example.com/bud.jpg\n\n# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史花期预测报告（自动触发关键词：查看历史花期预测报告、历史报告、花期预测清单等）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.4:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.4\",\n  \"publishedAt\": 1784308710626\n}\n\nFile v1.0.4:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动健康分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_PET_HEALTH_ANALYSIS` - 开放平台宠物健康分析\n\nFile v1.0.4: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 v1.0.4:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.4:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.4: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 v1.0.4: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 v1.0.4: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 v1.0.4:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nPredicts flowering dates for ornamental and cut-flower plants from bud images or videos, optional temperature and light data, and a pre-trained phenology model, producing a structured report for planning pollination, harvesting, or visitor timing. <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>\nGrowers, greenhouse operators, botanical garden teams, and agricultural developers use this skill to estimate full-bloom timing from flower-bud media and optional environmental context. The output supports production scheduling, harvest planning, pollination timing, and flower tourism planning. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: The security review marks the release as suspicious because it sends media or URLs to a remote service. <br>\nMitigation: Review the publisher, service endpoint, and data-handling expectations before installing or using the skill with sensitive media. <br>\nRisk: The security review notes that the skill silently creates or reuses a local identity and can store authentication tokens in a workspace SQLite database. <br>\nMitigation: Run the skill in a controlled workspace, inspect local storage policies, and avoid using shared or persistent workspaces unless token storage is acceptable. <br>\nRisk: The security review notes mismatched pet-health and generic-analysis artifacts in the package. <br>\nMitigation: Confirm the backend behavior, report access, and publisher expectations before relying on the flower analysis output. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-flowering-date-prediction-analysis) <br>\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [API Documentation](references/api_doc.md) <br>\n- [Analysis API Documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, configuration, guidance] <br>\n**Output Format:** [Markdown guidance with shell command examples and JSON or text analysis results] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Can return structured reports, history report tables, report links, and optional saved output files.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.4 (source: server release evidence; artifact frontmatter reports 1.0.5) <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 v1.0.4:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.4:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.3: 31 files, 38868 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (630b), scripts/__init__.py (53b), scripts/config.py (678b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (573b), scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py (3503b), skill-card.md (2658b), SKILL.md (11803b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (22801b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28605b), _meta.json (158b)\n\nFile v1.0.3:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\"\ndescription: \"AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\"\nversion: \"1.0.4\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🌸 Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测\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 | **开花植物花期预测** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。 |\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 | `SMYX_FLOWERING_DATE_PREDICTION_ANALYSIS` |\n\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks.\n\n通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的植物物候预测 AI。你的任务是分析花蕾发育阶段的高清图像，结合当前及历史温光数据（生长度日 GDD、光照累积），基于作物物候模型预测未来 3-7 天内的开花日期（花朵完全开放）。不要提供具体的栽培操作（施肥配方、温控参数等），仅输出预测的开花日期与置信度。** |\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### 1. 🧩 技能用途\n\n通过花蕾发育阶段图像 + 可选环境温光数据进行花期预测，输出未来 3-7 天内的预计开花日期与物候阶段\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 花蕾发育阶段识别（紧蕾期 / 露色期 / 显色期 / 临开放期） |\n| 2 | GDD / 光照累积融合（如提供） |\n| 3 | 未来开花日期预测（日期 + 置信度区间） |\n| 4 | 物候发育速率提示 |\n| 5 | 生产计划方向建议（授粉 / 采收 / 观光档期） |\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**：当用户提供花蕾发育阶段图像或视频（可选附带温光累积数据）需要花期预测时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要花期预测时，提及花期预测、开花时间、几天后开花、花蕾发育、物候、GDD、生长度日、温室花卉、切花生产、采收档期、观花期等关键词，并且上传了图像或视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史花期预测报告、历史花期报告、花期预测清单、显示所有花期分析报告、查询花期诊断记录 |\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.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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## 🚀 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 | 📥 准备花蕾图像/视频输入 | 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 | ⚙️ 执行花期预测 | 调用 `-m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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` | 本地图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，花卉场景使用 other，默认 other | 按需填写 |\n| `--list` | 显示花期预测历史分析报告列表清单（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/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py`](scripts/smyx_flowering_date_prediction_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 | 文件要求：支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 拍摄要求：自然光或稳定温室光下、距离 20-50 cm 拍摄花蕾特写；同一植株固定机位定期采集效果最佳 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供生产计划参考，预测日期存在 ±1-2 天误差，正式排产请结合人工巡查与历史经验 |\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| 📁 格式支持 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出，包含\"报告名称\"、\"作物品种\"、\"分析时间\"、\"点击查看\"四列，其中\"报告名称\"列使用`花期预测报告-{记录id}`形式拼接, \"点击查看\"列使用`[🔗 查看报告]()`格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input /path/to/bud.jpg\n\n# 分析网络花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --url https://example.com/bud.jpg\n\n# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史花期预测报告（自动触发关键词：查看历史花期预测报告、历史报告、花期预测清单等）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.3:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.3\",\n  \"publishedAt\": 1783018410153\n}\n\nFile v1.0.3:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动健康分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_PET_HEALTH_ANALYSIS` - 开放平台宠物健康分析\n\nFile v1.0.3: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 v1.0.3:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.3:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.3: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 v1.0.3: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 v1.0.3: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 v1.0.3:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental and cut-flower plants that uses flower-bud images or videos, optional temperature and light data, and a pre-trained phenology model to estimate full-bloom dates within the next 3-7 days. <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>\nGrowers, greenhouse operators, botanical gardens, and flower-tourism teams use this skill to analyze bud-stage media and optional environmental data for flowering-date forecasts, confidence information, phenology-stage reporting, and production-planning guidance. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Uploaded media or submitted URLs are sent to a lifeemergence cloud analysis service. <br>\nMitigation: Avoid sensitive images, private URLs, or regulated data unless the deployment has approved that cloud processing path. <br>\nRisk: The skill silently creates or reuses a local identity and stores tokens. <br>\nMitigation: Review identity and token storage behavior before installing in shared, locked-down, or privacy-sensitive workspaces. <br>\nRisk: Server evidence reports mismatched flower, pet, video, and shared-service behavior. <br>\nMitigation: Review the installed behavior and outputs before relying on predictions for scheduling, harvesting, pollination, or tourism operations. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-flowering-date-prediction-analysis) <br>\n- [Skill API Documentation](artifact/references/api_doc.md) <br>\n- [Shared Analysis API Documentation](artifact/skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, configuration, guidance] <br>\n**Output Format:** [Markdown and JSON-style structured analysis reports with report links when available] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [May save results to a user-specified output file and may list historical reports as a Markdown table.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.3 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.4) <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 v1.0.3:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.3:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.2: 31 files, 36036 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (630b), scripts/__init__.py (53b), scripts/config.py (678b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (573b), scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py (3503b), skill-card.md (2655b), SKILL.md (11803b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (22801b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (13468b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (23409b), _meta.json (158b)\n\nFile v1.0.2:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\"\ndescription: \"AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\"\nversion: \"1.0.3\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🌸 Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测\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 | **开花植物花期预测** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。 |\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 | `SMYX_FLOWERING_DATE_PREDICTION_ANALYSIS` |\n\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks.\n\n通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的植物物候预测 AI。你的任务是分析花蕾发育阶段的高清图像，结合当前及历史温光数据（生长度日 GDD、光照累积），基于作物物候模型预测未来 3-7 天内的开花日期（花朵完全开放）。不要提供具体的栽培操作（施肥配方、温控参数等），仅输出预测的开花日期与置信度。** |\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### 1. 🧩 技能用途\n\n通过花蕾发育阶段图像 + 可选环境温光数据进行花期预测，输出未来 3-7 天内的预计开花日期与物候阶段\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 花蕾发育阶段识别（紧蕾期 / 露色期 / 显色期 / 临开放期） |\n| 2 | GDD / 光照累积融合（如提供） |\n| 3 | 未来开花日期预测（日期 + 置信度区间） |\n| 4 | 物候发育速率提示 |\n| 5 | 生产计划方向建议（授粉 / 采收 / 观光档期） |\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**：当用户提供花蕾发育阶段图像或视频（可选附带温光累积数据）需要花期预测时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要花期预测时，提及花期预测、开花时间、几天后开花、花蕾发育、物候、GDD、生长度日、温室花卉、切花生产、采收档期、观花期等关键词，并且上传了图像或视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史花期预测报告、历史花期报告、花期预测清单、显示所有花期分析报告、查询花期诊断记录 |\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.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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## 🚀 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 | 📥 准备花蕾图像/视频输入 | 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 | ⚙️ 执行花期预测 | 调用 `-m scripts.smyx_flowering_date_prediction_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` | 本地图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，花卉场景使用 other，默认 other | 按需填写 |\n| `--list` | 显示花期预测历史分析报告列表清单（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/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py`](scripts/smyx_flowering_date_prediction_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 | 文件要求：支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 拍摄要求：自然光或稳定温室光下、距离 20-50 cm 拍摄花蕾特写；同一植株固定机位定期采集效果最佳 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供生产计划参考，预测日期存在 ±1-2 天误差，正式排产请结合人工巡查与历史经验 |\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| 📁 格式支持 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出，包含\"报告名称\"、\"作物品种\"、\"分析时间\"、\"点击查看\"四列，其中\"报告名称\"列使用`花期预测报告-{记录id}`形式拼接, \"点击查看\"列使用`[🔗 查看报告]()`格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。 |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input /path/to/bud.jpg\n\n# 分析网络花蕾图像/视频\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --url https://example.com/bud.jpg\n\n# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史花期预测报告（自动触发关键词：查看历史花期预测报告、历史报告、花期预测清单等）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --output result.json\n```\n\nFile v1.0.2:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.2\",\n  \"publishedAt\": 1782626306281\n}\n\nFile v1.0.2:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动健康分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_PET_HEALTH_ANALYSIS` - 开放平台宠物健康分析\n\nFile v1.0.2: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 v1.0.2:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.2:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.2: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 v1.0.2: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 v1.0.2: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 v1.0.2:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental and cut-flower plants using bud-stage images or videos, optional temperature and light data, and a phenology model to estimate full-bloom timing for production planning. <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 growers, greenhouse operators, botanical gardens, and tourism park teams use this agent to analyze flower-bud media and estimate the likely full-bloom date within the next 3-7 days. The output supports scheduling decisions for pollination, harvesting, and visitor planning while remaining advisory. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Plant media and supplied URLs are processed by a cloud service. <br>\nMitigation: Use only media that may be shared with the service provider, and confirm the receiving service and data-retention expectations before deployment. <br>\nRisk: The skill silently creates or reuses a local identity and stores service tokens. <br>\nMitigation: Review identity and token storage behavior before installation, restrict local file access where possible, and define a token revocation or deletion process. <br>\nRisk: The artifact contains pet and video-analysis remnants in a flowering-date skill. <br>\nMitigation: Have the publisher clarify the remaining references and verify that the deployed behavior matches the flowering-date use case. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-flowering-date-prediction-analysis) <br>\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [API documentation](artifact/references/api_doc.md) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, Shell commands, Guidance] <br>\n**Output Format:** [Markdown or text report, with JSON available through the skill's detail mode and optional file output] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [May include predicted flowering date, confidence, phenological stage, advisory notes, historical report tables, and report links.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.2 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.3) <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 v1.0.2:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.2:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.1: 32 files, 35614 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (630b), scripts/__init__.py (53b), scripts/api_service.py (1704b), scripts/config.py (678b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (573b), scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py (3487b), skill-card.md (2516b), SKILL.md (11088b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (2094b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1857b), 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 (3706b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (22801b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (529b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (11891b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (19613b), _meta.json (158b)\n\nFile v1.0.1:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\"\ndescription: \"AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\"\nversion: \"1.0.2\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测\n\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks.\n\n通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\n## 🎯 AI 角色\n\n**假设你是一个专业的植物物候预测 AI。你的任务是分析花蕾发育阶段的高清图像，结合当前及历史温光数据（生长度日 GDD、光照累积），基于作物物候模型预测未来 3-7 天内的开花日期（花朵完全开放）。不要提供具体的栽培操作（施肥配方、温控参数等），仅输出预测的开花日期与置信度。**\n\n## 任务目标\n\n- 本 Skill 用于：通过花蕾发育阶段图像 + 可选环境温光数据进行花期预测，输出未来 3-7 天内的预计开花日期与物候阶段\n- 能力包含：花蕾发育阶段识别（紧蕾期 / 露色期 / 显色期 / 临开放期）、GDD / 光照累积融合（如提供）、未来开花日期预测（日期 + 置信度区间）、物候发育速率提示、生产计划方向建议（授粉 / 采收 / 观光档期）\n- 触发条件:\n    1. **默认触发**：当用户提供花蕾发育阶段图像或视频（可选附带温光累积数据）需要花期预测时，默认触发本技能\n    2. 当用户明确需要花期预测时，提及花期预测、开花时间、几天后开花、花蕾发育、物候、GDD、生长度日、温室花卉、切花生产、采收档期、观花期等关键词，并且上传了图像或视频文件\n    3. 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史花期预测报告、历史花期报告、花期预测清单、显示所有花期分析报告、查询花期诊断记录\n- 自动行为：\n    1. 如果用户上传了附件或者图像/视频文件，则自动保存为本地文件\n    2. **⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）**：如果用户触发任何历史报告查询关键词（如\"查看所有花期预测报告\"、\"显示花期分析报告\"、\"查看历史报告\"等），**必须**：\n        - 直接使用 `python -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list --open-id` 参数调用 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、严格禁止手动汇总本地记录中的报告、严格禁止从长期记忆中提取报告\n        - **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\n\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## 操作步骤\n\n### 🔒 open-id 获取流程控制（强制执行，防止遗漏）\n\n**在执行花期预测前，必须按以下优先级顺序获取 open-id：**\n\n```\n第 1 步：【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件（优先）\n        路径：scripts/config.yaml（相对于技能根目录）\n        完整路径示例：${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/scripts/config.yaml\n        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段，则读取 api-key 作为 open-id\n        ↓ (未找到/未配置/api-key 为空)\n第 2 步：检查 workspace 公共目录的配置文件\n        路径：${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段，则读取 api-key 作为 open-id\n        ↓ (未找到/未配置)\n第 3 步：检查用户是否在消息中明确提供了 open-id\n        ↓ (未提供)\n第 4 步：❗ 必须暂停执行，明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id\n```\n\n**⚠️ 关键约束：**\n\n- **禁止**自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值（如 openclaw-control-ui、default、userC113、user123 等）\n- **禁止**跳过 open-id 验证直接调用 API\n- **必须**在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析\n- 如果用户拒绝提供 open-id，说明用途（用于保存和查询历史报告记录），并询问是否继续\n\n---\n\n- 标准流程:\n    1. **准备花蕾图像/视频输入**\n        - 提供本地图像/视频文件路径或网络 URL\n        - 确保画面清晰对准代表性花蕾（特写优先），可附带环境温光累积数据（GDD、累积日照时长等）\n        - 同一植株建议固定机位、每天同一时段采集，便于物候发育跨期对比\n    2. **获取 open-id（强制执行）**\n        - 按上述流程控制获取 open-id\n        - 如无法获取，必须提示用户提供用户名或手机号\n    3. **执行花期预测**\n        - 调用 `-m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis` 处理图像/视频文件（**必须在技能根目录下运行脚本**）\n        - 参数说明:\n            - `--input`: 本地图像/视频文件路径\n            - `--url`: 网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载）\n            - `--pet-type`: 类别标识，花卉场景使用 other，默认 other\n            - `--open-id`: 当前用户的 open-id（必填，按上述流程获取）\n            - `--list`: 显示花期预测历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围）\n            - `--api-key`: API 访问密钥（可选）\n            - `--api-url`: API 服务地址（可选，使用默认值）\n            - `--detail`: 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json）\n            - `--output`: 结果输出文件路径（可选）\n    4. **查看分析结果**\n        - 接收结构化的花期预测报告\n        - 包含：当前花蕾发育阶段、估算累积 GDD、估算累积光照、预测开花日期（如\"2026-05-27\"）、预测置信度（如 0.82）、未来 3-7 天发育趋势提示、生产计划方向建议（如\"预计 4 天后进入盛花期，建议提前安排授粉队伍及切花档期\"）\n        - **重要提示**：仅输出预测日期与方向建议，不提供具体施肥配方 / 温控参数等栽培操作方案\n\n## 资源索引\n\n- 必要脚本：见 [scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py](scripts/smyx_flowering_date_prediction_analysis.py)(用途：调用 API 进行花期预测，本地文件上传，网络 URL 由 API 服务自动下载)\n- 配置文件：见 [scripts/config.py](scripts/config.py)(用途：配置 API 地址、默认参数和图像/视频格式限制)\n- 领域参考：见 [references/api_doc.md](references/api_doc.md)(何时读取：需要了解 API 接口详细规范和错误码时)\n\n## 注意事项\n\n- 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁\n- 文件要求：支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB\n- 拍摄要求：自然光或稳定温室光下、距离 20-50 cm 拍摄花蕾特写；同一植株固定机位定期采集效果最佳\n- API 密钥可选，如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功，否则忽略鉴权\n- 分析结果仅供生产计划参考，预测日期存在 ±1-2 天误差，正式排产请结合人工巡查与历史经验\n- 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本\n- 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- 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 reportImageUrl 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出，包含\"报告名称\"、\"作物品种\"、\"分析时间\"、\"点击查看\"四列，其中\"报告名称\"列使用`花期预测报告-{记录id}`形式拼接, \"点击查看\"列使用`[🔗 查看报告](reportImageUrl)`格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。\n- 表格输出示例：\n  | 报告名称 | 作物品种 | 分析时间 | 点击查看 |\n  |----------|----------|----------|----------|\n  | 花期预测报告-20260523000900001 | 切花月季 | 2026-05-23 00:09:00 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n## 使用示例\n\n```bash\n# 分析本地花蕾图像/视频（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input /path/to/bud.jpg --open-id your-open-id\n\n# 分析网络花蕾图像/视频（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --url https://example.com/bud.jpg --open-id your-open-id\n\n# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史花期预测报告（自动触发关键词：查看历史花期预测报告、历史报告、花期预测清单等）\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --list --open-id your-open-id\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --open-id your-open-id --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_flowering_date_prediction_analysis --input bud.jpg --open-id your-open-id --output result.json\n```\n\nFile v1.0.1:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.1\",\n  \"publishedAt\": 1781992406670\n}\n\nFile v1.0.1:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动健康分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_PET_HEALTH_ANALYSIS` - 开放平台宠物健康分析\n\nFile v1.0.1:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口地址\n\n`POST https://your-api-server.com/api/v1/common-analysis`\n\n## 请求头\n\n| 字段           | 必选 | 说明                            |\n|--------------|----|-------------------------------|\n| X-API-Key    | 是  | API访问密钥                       |\n| Content-Type | 是  | 文件上传或 application/json（URL模式） |\n\n## 请求参数\n\n### 1. 文件上传模式\n\n| 字段           | 类型     | 必选 | 说明                                    |\n|--------------|--------|----|---------------------------------------|\n| video        | file   | 是  | MP4视频文件                               |\n| detail_level | string | 否  | 输出详细程度：basic/standard/full，默认standard |\n\n### 2. URL模式\n\n| 字段           | 类型     | 必选 | 说明                                    |\n|--------------|--------|----|---------------------------------------|\n| video_url    | string | 是  | 可公开访问的视频URL                           |\n| detail_level | string | 否  | 输出详细程度：basic/standard/full，默认standard |\n\n## 响应格式\n\n```json\n{\n  \"code\": 200,\n  \"message\": \"success\",\n  \"data\": {\n    \"analysis_time\": \"2026-03-10 15:30:00\",\n    \"face_detection\": {\n      \"status\": \"success\",\n      \"face_count\": 1,\n      \"quality_score\": 95\n    },\n    \"diagnosis\": {\n      \"overall_constitution\": \"平和质\",\n      \"organ_condition\": {\n        \"liver\": \"正常\",\n        \"heart\": \"轻微火旺\",\n        \"spleen\": \"略虚\",\n        \"lung\": \"正常\",\n        \"kidney\": \"正常\"\n      },\n      \"color_analysis\": {\n        \"complexion\": \"微黄\",\n        \"correspondence\": \"脾胃功能略弱\"\n      }\n    },\n    \"health_warnings\": [\n      \"注意休息，避免熬夜\"\n    ],\n    \"suggestions\": [\n      \"饮食清淡，减少辛辣食物摄入\"\n    ]\n  }\n}\n```\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 v1.0.1:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.1:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.1: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 v1.0.1: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 v1.0.1: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\napi-key: ak_d5SUcPkfRHabvy72KZKNLhETdN1qdO1XCzhHcxroaWM\nenv: prod\n\nFile v1.0.1:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nPredicts near-term full-bloom dates for ornamental and cut-flower plants from bud images or videos, optional temperature and light data, and cloud API analysis. <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 growers, greenhouse operators, botanical gardens, tourism-park teams, and developers use this skill to analyze plant bud media and optional environmental data for flowering-date predictions and historical report lookup. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Cloud processing of plant media, media URLs, and a persistent user identifier may expose sensitive greenhouse footage or identifying data. <br>\nMitigation: Use only non-sensitive plant media, avoid footage containing people or private facilities, and review the publisher's retention and authorization controls before deployment. <br>\nRisk: Security evidence reports mismatched pet/human-health materials, broad cloud API access, local token storage, and an embedded API key. <br>\nMitigation: Review carefully before installing; require the publisher to remove mismatched materials, rotate embedded credentials, narrow the API surface, and document credential handling. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub skill listing](https://clawhub.ai/18072937735/smyx-flowering-date-prediction-analysis) <br>\n- [Publisher profile](https://clawhub.ai/user/18072937735) <br>\n- [API interface documentation](references/api_doc.md) <br>\n- [Common analysis API documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [text, markdown, code, shell commands, configuration, guidance] <br>\n**Output Format:** [Markdown reports, JSON API results, and shell command examples] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [History queries may return Markdown tables with report links; prediction results include estimated dates and confidence.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.1 (source: server release metadata; artifact frontmatter states 1.0.2) <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 v1.0.1:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.1:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3","readmeExcerpt":"Skill: Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测 Owner: 18072937735 Summary: AI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. 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From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks. | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\"\nversion: \"1.0.16\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🌸 Flowering Date Prediction | 开花植物花期预测\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 | **开花植物花期预测** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。 |\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 | `SMYX_FLOWERING_DATE_PREDICTION_ANALYSIS` |\n\nAI-powered flowering-date prediction for ornamental/cut-flower plants. From fixed greenhouse cameras or drones, captures images of flower-bud developmental stages, combines environmental sensor data — cumulative temperature (Growing Degree Days, GDD) and accumulated light (PAR or daylight hours) — and uses a pre-trained phenology model to predict the full-bloom date within the next 3-7 days. Helps growers precisely schedule pollination, harvesting and tourism activities. Scenarios: smart-agriculture greenhouses, cut-flower production bases, botanical gardens, flower tourism parks.\n\n通过智慧农业温室中的固定摄像头或无人机拍摄植物花蕾发育阶段的图像，并结合环境传感器提供的温度累积（生长度日，GDD）、光照累积（光合有效辐射或日照时长）等数据，利用预训练的物候模型预测未来3-7天内的开花日期（花朵完全开放）。该技能有助于温室种植者精准安排授粉、采收或观光活动。应用场景：智慧农业温室、切花生产基地、植物园、花卉观光园区。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的植物物候预测 AI。你的任务是分析花蕾发育阶段的高清图像，结合当前及历史温光数据（生长度日 GDD、光照累积），基于作物物候模型预测未来 3-7 天内的开花日期（花朵完全开放）。不要提供具体的栽培操作（施肥配方、温控参数等），仅输出预测的开花日期与置信度。** |\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### 1. 🧩 技能用途\n\n通过花蕾发育阶段图像 + 可选环境温光数据进行花期预测，输出未来 3-7 天内的预计开花日期与物候阶段\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 花蕾发育阶段识别（紧蕾期 / 露色期 / 显色期 / 临开放期） |\n| 2 | GDD / 光照累积融合（如提供） |\n| 3 | 未来开花日期预测（日期 + 置信度区间） |\n| 4 | 物候发育速率提示 |\n| 5 | 生产计划方向建议（授粉 / 采收 / 观光档期） |\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**：当用户提供花蕾发育阶段图像或视频（可选附带温光累积数据）需要花期预测时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要花期预测时，提及花期预测、开花时间、几天后开花、花蕾发育、物候、GDD、生长度日、温室花卉、切花生产、采收档期、观花期等关键词，并且上传了图像或视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**：查看历史花期预测报告、历史花期报告、花期预测清单、显示所有花期分析报告、查询花期诊断记录 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---"},{"path":"_meta.json","content":"{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-flowering-date-prediction-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.10\",\n  \"publishedAt\": 1790799515999\n}"},{"path":"references/api_doc.md","content":"# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动健康分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `OPEN_PET_HEALTH_ANALYSIS` - 开放平台宠物健康分析"},{"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":null,"editorialQuality":{"score":100,"threshold":65,"status":"thin","wordCount":927,"uniquenessScore":42,"reasons":["uniqueness-below-45"]}},"media":{"evidence":{"source":"no-media","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-10T04:16:38.131Z","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":"2026-10-10T04:16:38.131Z","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":"2026-10-10T07:54:04.986Z","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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