{"id":"003a831d-0e0b-4434-93df-052d35b33c8b","entityType":"agent","slug":"clawhub-18072937735-smyx-stranger-recognition-analysis","name":"Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-18072937735-smyx-stranger-recognition-analysis","canonicalPath":"/agent/clawhub-18072937735-smyx-stranger-recognition-analysis","generatedAt":"2026-10-10T00:56:24.520Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"editorial-content","verified":true,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-09T16:58:41.579Z","emptyReason":null},"description":"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 Skill: Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能 Owner: 18072937735 Summary: Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 Tags: latest:1.0.15 Version history: v1.0.15 | 2026-09-29T22","descriptionLabel":"Technical summary","evidenceSummary":"Capability contract not published. 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changes are limited to documentation and file structure.\n\nv1.0.12 | 2026-08-26T18:47:41.101Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.13 in SKILL.md.\n- Removed the file skill-card.md.\n- No changes to core functionality or usage instructions.\n\nv1.0.11 | 2026-08-21T13:10:30.576Z | auto\n\n- Updated configuration in skills/smyx_common/scripts/config.yaml.\n- Removed redundant skill-card.md documentation file.\n- Documentation and skill functionality remain unchanged; no impact on end users.\n\nv1.0.10 | 2026-08-11T22:52:33.701Z | auto\n\n- Version updated from 1.0.10 to 1.0.11.\n- Documentation in SKILL.md updated; the file skill-card.md has been removed.\n- No functional code or logic changes—release focuses solely on documentation maintenance.\n\nv1.0.9 | 2026-08-09T05:44:34.059Z | auto\n\n- Version updated to 1.0.10.\n- Documentation updated in SKILL.md; minor revisions and possible formatting adjustments.\n- The file skill-card.md has been removed.\n- No changes to functionality or technical requirements were introduced.\n\nv1.0.8 | 2026-07-31T20:52:43.765Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.8.\n- Documentation improvements and clarifications in SKILL.md.\n- Removed the duplicate or outdated file: skill-card.md.\n\nv1.0.7 | 2026-07-16T17:08:33.193Z | auto\n\nVersion 1.0.7\n\n- Documentation updated: SKILL.md content revised and updated.\n- Obsolete documentation removed: skill-card.md file deleted.\n- No changes to core functionality or scripts.\n\nv1.0.6 | 2026-07-12T14:42:46.385Z | auto\n\n**smyx-stranger-recognition-analysis 1.0.6 — Minor Update**\n\n- Updated to version 1.0.6 in SKILL.md.\n- Minor documentation/content adjustments in SKILL.md.\n- Removed redundant file: skill-card.md.\n- Code or utility script updates in skills/smyx_common/scripts/util.py.\n\nv1.0.5 | 2026-07-03T18:48:25.487Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.5.\n- Documentation improvements in SKILL.md.\n- Removed the file skill-card.md.\n- Modified configuration, data access, and utility scripts in skills/smyx_common/scripts.\n- No functional or interface changes were described.\n\nv1.0.4 | 2026-06-26T08:57:25.185Z | auto\n\n**Identity-handling logic refactored for privacy, no longer requiring explicit user input of open-id.**\n\n- User identity (open-id) is now managed automatically and internally; users no longer need to provide or see any identity parameter.\n- All prompts, workflow, and documentation updated to reflect this; identity is not mentioned as user input.\n- Example usage and instructions revised to remove open-id parameter from commands.\n- File structure and scripts adjusted accordingly for the new privacy-centric workflow.\n- Legacy files related to the old identity prompt have been removed.\n\nv1.0.3 | 2026-06-17T12:12:24.596Z | auto\n\n- Version updated to 1.0.3.\n- Added explicit license information (MIT-0) to SKILL.md.\n- Updated open-id acquisition process: now prioritizes scripts/config.yaml within the skill directory before checking the shared config path.\n- Minor documentation improvements and clarifications for configuration and usage.\n- Removed deprecated file: skill-card.md.\n\nv1.0.2 | 2026-05-22T22:38:40.559Z | auto\n\n- Major codebase restructure: migrated face_analysis scripts and files to new smyx_analysis module.\n- Added new directory: skills/smyx_analysis, including dedicated initialization, config, API service, and main analysis scripts.\n- Removed legacy face_analysis files to streamline and centralize stranger recognition under smyx_analysis.\n- Updated documentation and references to reflect directory and script changes while retaining original skill functionality.\n- Adjusted file handling and dependencies for compatibility with the new structure.\n\nv1.0.1 | 2026-05-07T13:23:41.467Z | auto\n\n- Improved configuration file management in skills/smyx_common/scripts/config.py and multiple YAMLs.\n- Enhanced open-id retrieval logic for greater consistency and robustness.\n- Refined handling of cloud-based historical report queries; removed fallback to local records.\n- Minor adjustments to documentation in SKILL.md for clearer usage and process explanation.\n- General code cleanup and parameter management across related scripts.\n\nv1.0.0 | 2026-04-17T14:10:44.815Z | auto\n\nstranger-recognition-analysis 1.0.0\n\n- Initial release of the Stranger Recognition Skill for surveillance scenarios.\n- Supports high-precision face detection, comparison, and stranger identification from both video streams and images.\n- Provides automatic warnings and structured alert reports upon detection of unknown individuals.\n- Includes strict open-id validation workflow for API security; user interaction required if not preset.\n- Querying of historical reports strictly fetches data from the cloud API, prohibiting use of local memory or fallback.\n- Markdown table output for report listings with direct report links.\n- Suitable for access control, community, and enterprise security applications.\n\nArchive index:\n\nArchive v1.0.15: 31 files, 41004 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (666b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (709b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (570b), scripts/stranger_recognition_analysis.py (10795b), skill-card.md (2052b), SKILL.md (10628b), 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 (154b)\n\nFile v1.0.15:SKILL.md\n\n---\nname: \"stranger-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\"\nversion: \"1.0.17\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🕵️ Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **陌生人识别技能** |\n| 🎯 核心目标 | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 |\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 | `STRANGER_RECOGNITION` |\n\nBased on high-precision facial recognition algorithms and feature vector comparison technology, this skill constructs an\nintelligent stranger early warning mechanism for surveillance areas. The system supports dual-mode input via real-time\nvideo stream analysis and static image detection, capable of performing millisecond-level feature matching between\ncaptured facial information and a preset whitelist database (such as residents, employees, and regular visitors). Once\nan unauthorized陌生 face is detected in scenarios like community entrances, key enterprise areas, or smart access\ncontrol points, the system immediately triggers a warning, automatically captures and stores the image, and pushes alert\ninformation to the management terminal. This realizes a security upgrade from passive monitoring to active defense,\neffectively safeguarding area security and privacy.\n\n本技能基于高精度人脸识别算法与特征向量比对技术，构建了一套针对监控区域的智能陌生人预警机制。系统支持实时视频流分析与静态图片检测双模态输入，能够将采集到的人脸信息与预设的白名单数据库（如业主、员工、常客）进行毫秒级特征匹配。一旦在小区出入口、企事业单位重点区域或智能门禁场景中检测到未授权的陌生面孔，系统将立即触发预警，自动抓拍留存并推送告警信息至管理端，实现从被动监控到主动防御的安防升级，有效保障区域安全与隐私\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## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频流/图片进行陌生人识别，比对底库中已知人脸，识别出陌生人员，输出结构化的陌生人识别报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸比对 |\n| 3 | 陌生人员识别 |\n| 4 | 已知人员身份确认 |\n| 5 | 陌生人预警 |\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**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行陌生人识别时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行陌生人识别、人脸比对、来访人员识别时，提及陌生人识别、人脸比对、陌生人员预警等关键词，并且上传了视频或图片 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史识别报告、陌生人识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、陌生人识别历史记录，查询陌生人识别分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 🚀 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 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行陌生人识别 | 调用 `-m scripts.stranger_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--media-type` | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |\n| `--threshold` | 人脸比对相似度阈值，默认 0.6，分值越高要求越严格 | 按需填写 |\n| `--enroll` | 是否录入新人员到人脸识别底库，yes/no，默认 no | 按需填写 |\n| `--person-name` | 人员姓名，录入底库时必须提供 | 按需填写 |\n| `--person-id` | 人员ID，录入底库时可选 | 按需填写 |\n| `--list` | 显示陌生人识别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/stranger_recognition_analysis.py`](scripts/stranger_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 底库数据保存在云端，同一 open-id 下的底库数据共享 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，具体处置请按单位相关规定执行 |\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 | 传入的网络地址参数，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 | 当显示历史识别报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含\" |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地监控视频\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video 识别本地图片，设置 stricter 阈值\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/capture.jpg --media-type image --threshold 0.7 录入新人脸到人脸识别底库\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/zhangsan.jpg --media-type image --enroll yes --person-name \"张三\" 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史陌生人报告（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json\n```\n\nFile v1.0.15:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-stranger-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.15\",\n  \"publishedAt\": 1790720247728\n}\n\nFile v1.0.15:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/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 v1.0.15:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.15:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.15:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAnalyzes surveillance images and videos against known faces to identify unfamiliar people and provide structured recognition 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\nSecurity administrators and developers use the skill to check surveillance images or videos for unfamiliar faces, enroll known people, and review recognition reports.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Surveillance images and face data are processed by an external service.\n\nMitigation: Use only with authority and consent; confirm the service's retention, access, and deletion policies before sending data.\n\nRisk: Automatic identities and locally persisted authentication state can link recognition history to a workspace.\n\nMitigation: Review local token storage and restrict access to identity-linked reports and workspace files.\n\nRisk: Enrolling faces can add personal data to a shared cloud face database.\n\nMitigation: Require explicit authorization before enrollment and confirm how enrolled faces can be deleted.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill release](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-stranger-recognition-analysis)\n- [Skill demonstration](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Analysis, Text, Markdown, JSON]\n\n**Output Format:** [Structured recognition report or Markdown history table; JSON detail available]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include recognition results, recommendations, and report links.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.15 (source: server-resolved release; artifact frontmatter states 1.0.17)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.14: 31 files, 40957 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (666b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (709b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (570b), scripts/stranger_recognition_analysis.py (10795b), skill-card.md (1944b), SKILL.md (10628b), 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 (154b)\n\nFile v1.0.14:SKILL.md\n\n---\nname: \"stranger-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\"\nversion: \"1.0.16\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🕵️ Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **陌生人识别技能** |\n| 🎯 核心目标 | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 |\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 | `STRANGER_RECOGNITION` |\n\nBased on high-precision facial recognition algorithms and feature vector comparison technology, this skill constructs an\nintelligent stranger early warning mechanism for surveillance areas. The system supports dual-mode input via real-time\nvideo stream analysis and static image detection, capable of performing millisecond-level feature matching between\ncaptured facial information and a preset whitelist database (such as residents, employees, and regular visitors). Once\nan unauthorized陌生 face is detected in scenarios like community entrances, key enterprise areas, or smart access\ncontrol points, the system immediately triggers a warning, automatically captures and stores the image, and pushes alert\ninformation to the management terminal. This realizes a security upgrade from passive monitoring to active defense,\neffectively safeguarding area security and privacy.\n\n本技能基于高精度人脸识别算法与特征向量比对技术，构建了一套针对监控区域的智能陌生人预警机制。系统支持实时视频流分析与静态图片检测双模态输入，能够将采集到的人脸信息与预设的白名单数据库（如业主、员工、常客）进行毫秒级特征匹配。一旦在小区出入口、企事业单位重点区域或智能门禁场景中检测到未授权的陌生面孔，系统将立即触发预警，自动抓拍留存并推送告警信息至管理端，实现从被动监控到主动防御的安防升级，有效保障区域安全与隐私\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## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频流/图片进行陌生人识别，比对底库中已知人脸，识别出陌生人员，输出结构化的陌生人识别报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸比对 |\n| 3 | 陌生人员识别 |\n| 4 | 已知人员身份确认 |\n| 5 | 陌生人预警 |\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**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行陌生人识别时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行陌生人识别、人脸比对、来访人员识别时，提及陌生人识别、人脸比对、陌生人员预警等关键词，并且上传了视频或图片 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史识别报告、陌生人识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、陌生人识别历史记录，查询陌生人识别分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 🚀 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 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行陌生人识别 | 调用 `-m scripts.stranger_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--media-type` | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |\n| `--threshold` | 人脸比对相似度阈值，默认 0.6，分值越高要求越严格 | 按需填写 |\n| `--enroll` | 是否录入新人员到人脸识别底库，yes/no，默认 no | 按需填写 |\n| `--person-name` | 人员姓名，录入底库时必须提供 | 按需填写 |\n| `--person-id` | 人员ID，录入底库时可选 | 按需填写 |\n| `--list` | 显示陌生人识别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/stranger_recognition_analysis.py`](scripts/stranger_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 底库数据保存在云端，同一 open-id 下的底库数据共享 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，具体处置请按单位相关规定执行 |\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 | 传入的网络地址参数，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 | 当显示历史识别报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含\" |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地监控视频\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video 识别本地图片，设置 stricter 阈值\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/capture.jpg --media-type image --threshold 0.7 录入新人脸到人脸识别底库\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/zhangsan.jpg --media-type image --enroll yes --person-name \"张三\" 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史陌生人报告（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json\n```\n\nFile v1.0.14:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-stranger-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.14\",\n  \"publishedAt\": 1790346762339\n}\n\nFile v1.0.14:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/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 v1.0.14:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.14:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.14:skill-card.md\n\n## Description:\n\nHelps security operators compare faces in images or videos with a known-person database and review stranger-recognition 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\nSecurity operators and developers use this skill to review potential strangers in access-control or surveillance images and videos, enroll known people, and retrieve past reports. Its results are intended to inform human security decisions.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Biometric surveillance images and identity information are sent to cloud services.\n\nMitigation: Require a privacy and consent review before use; limit deployment to approved surveillance contexts.\n\nRisk: Automatic identity creation and reused tokens may expose one operator's reports or enrollments to another.\n\nMitigation: Isolate each operator's workspace, disallow caller-supplied identities and shared fallback identities, and verify server-side ownership for listing, export, enrollment, and analysis.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill release](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-stranger-recognition-analysis)\n- [Skill demonstration](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON]\n\n**Output Format:** [Structured recognition reports, report lists, and links]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Can save results to a file and link to cloud-hosted reports.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.14 (source: server-resolved release metadata)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.13: 31 files, 41234 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (666b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (709b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (570b), scripts/stranger_recognition_analysis.py (10795b), skill-card.md (2562b), SKILL.md (10628b), 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 (154b)\n\nFile v1.0.13:SKILL.md\n\n---\nname: \"stranger-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\"\nversion: \"1.0.14\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🕵️ Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **陌生人识别技能** |\n| 🎯 核心目标 | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 |\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 | `STRANGER_RECOGNITION` |\n\nBased on high-precision facial recognition algorithms and feature vector comparison technology, this skill constructs an\nintelligent stranger early warning mechanism for surveillance areas. The system supports dual-mode input via real-time\nvideo stream analysis and static image detection, capable of performing millisecond-level feature matching between\ncaptured facial information and a preset whitelist database (such as residents, employees, and regular visitors). Once\nan unauthorized陌生 face is detected in scenarios like community entrances, key enterprise areas, or smart access\ncontrol points, the system immediately triggers a warning, automatically captures and stores the image, and pushes alert\ninformation to the management terminal. This realizes a security upgrade from passive monitoring to active defense,\neffectively safeguarding area security and privacy.\n\n本技能基于高精度人脸识别算法与特征向量比对技术，构建了一套针对监控区域的智能陌生人预警机制。系统支持实时视频流分析与静态图片检测双模态输入，能够将采集到的人脸信息与预设的白名单数据库（如业主、员工、常客）进行毫秒级特征匹配。一旦在小区出入口、企事业单位重点区域或智能门禁场景中检测到未授权的陌生面孔，系统将立即触发预警，自动抓拍留存并推送告警信息至管理端，实现从被动监控到主动防御的安防升级，有效保障区域安全与隐私\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## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频流/图片进行陌生人识别，比对底库中已知人脸，识别出陌生人员，输出结构化的陌生人识别报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸比对 |\n| 3 | 陌生人员识别 |\n| 4 | 已知人员身份确认 |\n| 5 | 陌生人预警 |\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**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行陌生人识别时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行陌生人识别、人脸比对、来访人员识别时，提及陌生人识别、人脸比对、陌生人员预警等关键词，并且上传了视频或图片 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史识别报告、陌生人识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、陌生人识别历史记录，查询陌生人识别分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 🚀 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 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行陌生人识别 | 调用 `-m scripts.stranger_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--media-type` | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |\n| `--threshold` | 人脸比对相似度阈值，默认 0.6，分值越高要求越严格 | 按需填写 |\n| `--enroll` | 是否录入新人员到人脸识别底库，yes/no，默认 no | 按需填写 |\n| `--person-name` | 人员姓名，录入底库时必须提供 | 按需填写 |\n| `--person-id` | 人员ID，录入底库时可选 | 按需填写 |\n| `--list` | 显示陌生人识别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/stranger_recognition_analysis.py`](scripts/stranger_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 底库数据保存在云端，同一 open-id 下的底库数据共享 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，具体处置请按单位相关规定执行 |\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 | 传入的网络地址参数，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 | 当显示历史识别报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含\" |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地监控视频\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video 识别本地图片，设置 stricter 阈值\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/capture.jpg --media-type image --threshold 0.7 录入新人脸到人脸识别底库\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/zhangsan.jpg --media-type image --enroll yes --person-name \"张三\" 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史陌生人报告（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json\n```\n\nFile v1.0.13:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-stranger-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.13\",\n  \"publishedAt\": 1788885330961\n}\n\nFile v1.0.13:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/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 v1.0.13:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.13:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: dev\n\nFile v1.0.13:skill-card.md\n\n## Description:\n\nIdentifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios.\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\nDevelopers and security operations teams can use this skill to analyze surveillance images or video streams for unknown faces, compare detected faces against a known-person database, and produce stranger-recognition reports or history views. The skill supports monitoring, alerting, and enrollment workflows for managed access-control or site-security scenarios.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill handles facial images or videos and can enroll people into a face database.\n\nMitigation: Use only where the consent model, lawful basis, access controls, and retention policy are approved for facial-recognition processing.\n\nRisk: The skill sends media and analysis data to cloud services.\n\nMitigation: Review configured API endpoints and data-handling terms before installation, and run only against trusted services.\n\nRisk: The security evidence reports unsafe defaults, plaintext development HTTP endpoints, and local plaintext token storage.\n\nMitigation: Replace development endpoints with approved production endpoints and store service credentials using an approved secret-management mechanism before use.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-stranger-recognition-analysis)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [API interface documentation](artifact/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON, Shell commands, Guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown reports and tables, JSON analysis output, and command-line invocation guidance]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Supports basic, standard, and json detail levels; may include report links and optional saved result files.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.13 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.14)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.12: 31 files, 41212 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (666b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (709b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (570b), scripts/stranger_recognition_analysis.py (10795b), skill-card.md (2439b), SKILL.md (10628b), 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 (154b)\n\nFile v1.0.12:SKILL.md\n\n---\nname: \"stranger-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\"\nversion: \"1.0.13\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🕵️ Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **陌生人识别技能** |\n| 🎯 核心目标 | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 |\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 | `STRANGER_RECOGNITION` |\n\nBased on high-precision facial recognition algorithms and feature vector comparison technology, this skill constructs an\nintelligent stranger early warning mechanism for surveillance areas. The system supports dual-mode input via real-time\nvideo stream analysis and static image detection, capable of performing millisecond-level feature matching between\ncaptured facial information and a preset whitelist database (such as residents, employees, and regular visitors). Once\nan unauthorized陌生 face is detected in scenarios like community entrances, key enterprise areas, or smart access\ncontrol points, the system immediately triggers a warning, automatically captures and stores the image, and pushes alert\ninformation to the management terminal. This realizes a security upgrade from passive monitoring to active defense,\neffectively safeguarding area security and privacy.\n\n本技能基于高精度人脸识别算法与特征向量比对技术，构建了一套针对监控区域的智能陌生人预警机制。系统支持实时视频流分析与静态图片检测双模态输入，能够将采集到的人脸信息与预设的白名单数据库（如业主、员工、常客）进行毫秒级特征匹配。一旦在小区出入口、企事业单位重点区域或智能门禁场景中检测到未授权的陌生面孔，系统将立即触发预警，自动抓拍留存并推送告警信息至管理端，实现从被动监控到主动防御的安防升级，有效保障区域安全与隐私\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## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频流/图片进行陌生人识别，比对底库中已知人脸，识别出陌生人员，输出结构化的陌生人识别报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸比对 |\n| 3 | 陌生人员识别 |\n| 4 | 已知人员身份确认 |\n| 5 | 陌生人预警 |\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**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行陌生人识别时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行陌生人识别、人脸比对、来访人员识别时，提及陌生人识别、人脸比对、陌生人员预警等关键词，并且上传了视频或图片 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史识别报告、陌生人识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、陌生人识别历史记录，查询陌生人识别分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 🚀 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 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行陌生人识别 | 调用 `-m scripts.stranger_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--media-type` | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |\n| `--threshold` | 人脸比对相似度阈值，默认 0.6，分值越高要求越严格 | 按需填写 |\n| `--enroll` | 是否录入新人员到人脸识别底库，yes/no，默认 no | 按需填写 |\n| `--person-name` | 人员姓名，录入底库时必须提供 | 按需填写 |\n| `--person-id` | 人员ID，录入底库时可选 | 按需填写 |\n| `--list` | 显示陌生人识别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/stranger_recognition_analysis.py`](scripts/stranger_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 底库数据保存在云端，同一 open-id 下的底库数据共享 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，具体处置请按单位相关规定执行 |\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 | 传入的网络地址参数，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 | 当显示历史识别报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含\" |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地监控视频\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video 识别本地图片，设置 stricter 阈值\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/capture.jpg --media-type image --threshold 0.7 录入新人脸到人脸识别底库\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/zhangsan.jpg --media-type image --enroll yes --person-name \"张三\" 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史陌生人报告（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json\n```\n\nFile v1.0.12:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-stranger-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.12\",\n  \"publishedAt\": 1787770061101\n}\n\nFile v1.0.12:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/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 v1.0.12:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.12:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: dev\n\nFile v1.0.12:skill-card.md\n\n## Description:\n\nIdentifies strangers in surveillance media through facial comparison, supporting video streams and images for stranger warning workflows in residential, workplace, access-control, and similar security settings.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nSecurity operators and agent users use this skill to analyze uploaded or URL-based surveillance images and videos, compare faces against a known-person base, enroll new faces when requested, and retrieve historical recognition reports.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Surveillance images, videos, face data, identifiers, and report history may be sent to remote services whose operation and retention practices are under-disclosed.\n\nMitigation: Verify the configured backend endpoints and operator before installation, document retention and deletion procedures, and avoid private camera footage unless those terms are acceptable.\n\nRisk: The skill can enroll faces and query history under locally managed identity state.\n\nMitigation: Require explicit consent and authorization for biometric enrollment and history lookup, and confirm how local identity files, SQLite records, and tokens can be deleted.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-stranger-recognition-analysis)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [API interface documentation](references/api_doc.md)\n- [Analysis API interface documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, json, shell commands]\n\n**Output Format:** [Markdown text with structured JSON result blocks and optional saved output files]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include report export links, recognition summaries, enrollment results, historical report lists, and local output files when an output path is provided.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.12 (source: server release metadata; artifact frontmatter says 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 v1.0.12:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.11: 31 files, 41360 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (666b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (709b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (570b), scripts/stranger_recognition_analysis.py (10795b), skill-card.md (2553b), SKILL.md (10628b), 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 (154b)\n\nFile v1.0.11:SKILL.md\n\n---\nname: \"stranger-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\"\nversion: \"1.0.11\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🕵️ Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **陌生人识别技能** |\n| 🎯 核心目标 | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 |\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 | `STRANGER_RECOGNITION` |\n\nBased on high-precision facial recognition algorithms and feature vector comparison technology, this skill constructs an\nintelligent stranger early warning mechanism for surveillance areas. The system supports dual-mode input via real-time\nvideo stream analysis and static image detection, capable of performing millisecond-level feature matching between\ncaptured facial information and a preset whitelist database (such as residents, employees, and regular visitors). Once\nan unauthorized陌生 face is detected in scenarios like community entrances, key enterprise areas, or smart access\ncontrol points, the system immediately triggers a warning, automatically captures and stores the image, and pushes alert\ninformation to the management terminal. This realizes a security upgrade from passive monitoring to active defense,\neffectively safeguarding area security and privacy.\n\n本技能基于高精度人脸识别算法与特征向量比对技术，构建了一套针对监控区域的智能陌生人预警机制。系统支持实时视频流分析与静态图片检测双模态输入，能够将采集到的人脸信息与预设的白名单数据库（如业主、员工、常客）进行毫秒级特征匹配。一旦在小区出入口、企事业单位重点区域或智能门禁场景中检测到未授权的陌生面孔，系统将立即触发预警，自动抓拍留存并推送告警信息至管理端，实现从被动监控到主动防御的安防升级，有效保障区域安全与隐私\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## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频流/图片进行陌生人识别，比对底库中已知人脸，识别出陌生人员，输出结构化的陌生人识别报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸比对 |\n| 3 | 陌生人员识别 |\n| 4 | 已知人员身份确认 |\n| 5 | 陌生人预警 |\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**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行陌生人识别时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行陌生人识别、人脸比对、来访人员识别时，提及陌生人识别、人脸比对、陌生人员预警等关键词，并且上传了视频或图片 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史识别报告、陌生人识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、陌生人识别历史记录，查询陌生人识别分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 🚀 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 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行陌生人识别 | 调用 `-m scripts.stranger_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--media-type` | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |\n| `--threshold` | 人脸比对相似度阈值，默认 0.6，分值越高要求越严格 | 按需填写 |\n| `--enroll` | 是否录入新人员到人脸识别底库，yes/no，默认 no | 按需填写 |\n| `--person-name` | 人员姓名，录入底库时必须提供 | 按需填写 |\n| `--person-id` | 人员ID，录入底库时可选 | 按需填写 |\n| `--list` | 显示陌生人识别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/stranger_recognition_analysis.py`](scripts/stranger_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 底库数据保存在云端，同一 open-id 下的底库数据共享 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，具体处置请按单位相关规定执行 |\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 | 传入的网络地址参数，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 | 当显示历史识别报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含\" |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地监控视频\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video 识别本地图片，设置 stricter 阈值\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/capture.jpg --media-type image --threshold 0.7 录入新人脸到人脸识别底库\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/zhangsan.jpg --media-type image --enroll yes --person-name \"张三\" 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史陌生人报告（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json\n```\n\nFile v1.0.11:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-stranger-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.11\",\n  \"publishedAt\": 1787317830576\n}\n\nFile v1.0.11:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放宠物健康分析 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- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/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 v1.0.11:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.11:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: dev\n\nFile v1.0.11:skill-card.md\n\n## Description:\n\nIdentifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\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 operators and developers use this skill to submit surveillance images or video for stranger recognition, known-person matching, stranger alerts, and historical report lookup. Because it processes face data and cloud report history, use should be limited to environments where the publisher's biometric data handling is approved.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill handles surveillance media, face data, biometric enrollment, cloud report access, and automatic account/token persistence.\n\nMitigation: Install only after confirming authorization to upload this data, enroll people, and use the automatic account and report-history behavior.\n\nRisk: Retention, deletion, access-control, and audit details are not established in the provided evidence.\n\nMitigation: Ask the publisher for these details before use with real people or regulated environments.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-stranger-recognition-analysis)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [Packaged API reference](references/api_doc.md)\n- [Shared API reference](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, JSON, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown or JSON text with structured recognition results, report history tables, warnings, recommendations, and report links.]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May save a report to a caller-provided output file; report history is retrieved from the provider's cloud API.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.11 (source: server release metadata and frontmatter)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.10: 31 files, 41469 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (666b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (709b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (570b), scripts/stranger_recognition_analysis.py (10795b), skill-card.md (2811b), SKILL.md (10628b), 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 (154b)\n\nFile v1.0.10:SKILL.md\n\n---\nname: \"stranger-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\"\nversion: \"1.0.11\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🕵️ Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **陌生人识别技能** |\n| 🎯 核心目标 | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 |\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 | `STRANGER_RECOGNITION` |\n\nBased on high-precision facial recognition algorithms and feature vector comparison technology, this skill constructs an\nintelligent stranger early warning mechanism for surveillance areas. The system supports dual-mode input via real-time\nvideo stream analysis and static image detection, capable of performing millisecond-level feature matching between\ncaptured facial information and a preset whitelist database (such as residents, employees, and regular visitors). Once\nan unauthorized陌生 face is detected in scenarios like community entrances, key enterprise areas, or smart access\ncontrol points, the system immediately triggers a warning, automatically captures and stores the image, and pushes alert\ninformation to the management terminal. This realizes a security upgrade from passive monitoring to active defense,\neffectively safeguarding area security and privacy.\n\n本技能基于高精度人脸识别算法与特征向量比对技术，构建了一套针对监控区域的智能陌生人预警机制。系统支持实时视频流分析与静态图片检测双模态输入，能够将采集到的人脸信息与预设的白名单数据库（如业主、员工、常客）进行毫秒级特征匹配。一旦在小区出入口、企事业单位重点区域或智能门禁场景中检测到未授权的陌生面孔，系统将立即触发预警，自动抓拍留存并推送告警信息至管理端，实现从被动监控到主动防御的安防升级，有效保障区域安全与隐私\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## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频流/图片进行陌生人识别，比对底库中已知人脸，识别出陌生人员，输出结构化的陌生人识别报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸比对 |\n| 3 | 陌生人员识别 |\n| 4 | 已知人员身份确认 |\n| 5 | 陌生人预警 |\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**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行陌生人识别时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行陌生人识别、人脸比对、来访人员识别时，提及陌生人识别、人脸比对、陌生人员预警等关键词，并且上传了视频或图片 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史识别报告、陌生人识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、陌生人识别历史记录，查询陌生人识别分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 🚀 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 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行陌生人识别 | 调用 `-m scripts.stranger_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--media-type` | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |\n| `--threshold` | 人脸比对相似度阈值，默认 0.6，分值越高要求越严格 | 按需填写 |\n| `--enroll` | 是否录入新人员到人脸识别底库，yes/no，默认 no | 按需填写 |\n| `--person-name` | 人员姓名，录入底库时必须提供 | 按需填写 |\n| `--person-id` | 人员ID，录入底库时可选 | 按需填写 |\n| `--list` | 显示陌生人识别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/stranger_recognition_analysis.py`](scripts/stranger_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 底库数据保存在云端，同一 open-id 下的底库数据共享 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，具体处置请按单位相关规定执行 |\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 | 传入的网络地址参数，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 | 当显示历史识别报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含\" |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地监控视频\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video 识别本地图片，设置 stricter 阈值\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/capture.jpg --media-type image --threshold 0.7 录入新人脸到人脸识别底库\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/zhangsan.jpg --media-type image --enroll yes --person-name \"张三\" 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史陌生人报告（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json\n```\n\nFile v1.0.10:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-stranger-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.10\",\n  \"publishedAt\": 1786488753701\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- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/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\nIdentifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nSecurity operators, facilities teams, and agent users use this skill to compare faces in surveillance images or video against a known-person database, identify unknown people, enroll known faces when authorized, and retrieve cloud-stored stranger recognition reports.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill handles biometric media and face recognition results through a cloud-based workflow.\n\nMitigation: Use only with clear authorization and consent, define retention and deletion controls, and review service endpoint governance before production use.\n\nRisk: The skill can enroll people into a face database and retrieve cloud-linked report history.\n\nMitigation: Restrict enrollment and history access to authorized users, audit report access, and confirm that report history is scoped to the intended identity.\n\nRisk: The security verdict is suspicious because local identity creation and token persistence have limited user control or scoping.\n\nMitigation: Review local account and token storage behavior, avoid exposing internal identity values, and require deployment-specific security approval.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-stranger-recognition-analysis)\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [API Documentation](references/api_doc.md)\n- [Analysis API Documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, json, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown and JSON-formatted structured reports with optional file output]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Can output stranger recognition results, enrollment results, historical report lists, report links, warnings, and execution guidance.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.10 (source: server release metadata; artifact frontmatter lists 1.0.11)\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, 41510 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (666b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (709b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (570b), scripts/stranger_recognition_analysis.py (10795b), skill-card.md (3000b), SKILL.md (10628b), 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 (153b)\n\nFile v1.0.9:SKILL.md\n\n---\nname: \"stranger-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\"\nversion: \"1.0.10\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🕵️ Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **陌生人识别技能** |\n| 🎯 核心目标 | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 |\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 | `STRANGER_RECOGNITION` |\n\nBased on high-precision facial recognition algorithms and feature vector comparison technology, this skill constructs an\nintelligent stranger early warning mechanism for surveillance areas. The system supports dual-mode input via real-time\nvideo stream analysis and static image detection, capable of performing millisecond-level feature matching between\ncaptured facial information and a preset whitelist database (such as residents, employees, and regular visitors). Once\nan unauthorized陌生 face is detected in scenarios like community entrances, key enterprise areas, or smart access\ncontrol points, the system immediately triggers a warning, automatically captures and stores the image, and pushes alert\ninformation to the management terminal. This realizes a security upgrade from passive monitoring to active defense,\neffectively safeguarding area security and privacy.\n\n本技能基于高精度人脸识别算法与特征向量比对技术，构建了一套针对监控区域的智能陌生人预警机制。系统支持实时视频流分析与静态图片检测双模态输入，能够将采集到的人脸信息与预设的白名单数据库（如业主、员工、常客）进行毫秒级特征匹配。一旦在小区出入口、企事业单位重点区域或智能门禁场景中检测到未授权的陌生面孔，系统将立即触发预警，自动抓拍留存并推送告警信息至管理端，实现从被动监控到主动防御的安防升级，有效保障区域安全与隐私\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## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频流/图片进行陌生人识别，比对底库中已知人脸，识别出陌生人员，输出结构化的陌生人识别报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸比对 |\n| 3 | 陌生人员识别 |\n| 4 | 已知人员身份确认 |\n| 5 | 陌生人预警 |\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**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行陌生人识别时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行陌生人识别、人脸比对、来访人员识别时，提及陌生人识别、人脸比对、陌生人员预警等关键词，并且上传了视频或图片 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史识别报告、陌生人识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、陌生人识别历史记录，查询陌生人识别分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 🚀 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 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行陌生人识别 | 调用 `-m scripts.stranger_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--media-type` | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |\n| `--threshold` | 人脸比对相似度阈值，默认 0.6，分值越高要求越严格 | 按需填写 |\n| `--enroll` | 是否录入新人员到人脸识别底库，yes/no，默认 no | 按需填写 |\n| `--person-name` | 人员姓名，录入底库时必须提供 | 按需填写 |\n| `--person-id` | 人员ID，录入底库时可选 | 按需填写 |\n| `--list` | 显示陌生人识别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/stranger_recognition_analysis.py`](scripts/stranger_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 底库数据保存在云端，同一 open-id 下的底库数据共享 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，具体处置请按单位相关规定执行 |\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 | 传入的网络地址参数，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 | 当显示历史识别报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含\" |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地监控视频\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video 识别本地图片，设置 stricter 阈值\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/capture.jpg --media-type image --threshold 0.7 录入新人脸到人脸识别底库\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/zhangsan.jpg --media-type image --enroll yes --person-name \"张三\" 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史陌生人报告（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json\n```\n\nFile v1.0.9:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-stranger-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.9\",\n  \"publishedAt\": 1786254274059\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- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/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\nIdentifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nSecurity operators, property managers, and developers use this skill to analyze surveillance images or video streams for face comparison, known-person identification, stranger detection, stranger alerts, and history/report lookup.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill sends surveillance images or videos and identity-linked report data to a configured cloud service.\n\nMitigation: Deploy only where media capture, cloud processing, retention, and deletion are authorized and documented.\n\nRisk: The skill supports biometric enrollment, report history lookup, and report links tied to an internal identity.\n\nMitigation: Restrict enrollment and history access to approved operators, audit report access, and avoid using shared identities for regulated data.\n\nRisk: Security evidence flags silent default-user creation and token storage with insufficient user control.\n\nMitigation: Review identity initialization and token storage before shared or regulated use, isolate workspaces, and remove stored credentials when no longer needed.\n\nRisk: The server security verdict is suspicious for this release.\n\nMitigation: Require privacy and security review before deployment, especially for consent, authorization, retention, deletion, and biometric handling controls.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-stranger-recognition-analysis)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [API interface documentation](references/api_doc.md)\n- [smyx_analysis API interface 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 structured analysis reports, report links, history lists, and optional saved output files]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Supports basic, standard, and json detail levels; analysis uses image or video input and can save output when an output path is provided.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.9 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.10)\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, 41146 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (666b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (709b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (570b), scripts/stranger_recognition_analysis.py (10795b), skill-card.md (2478b), SKILL.md (10627b), 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 (153b)\n\nFile v1.0.8:SKILL.md\n\n---\nname: \"stranger-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\"\nversion: \"1.0.8\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🕵️ Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **陌生人识别技能** |\n| 🎯 核心目标 | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 |\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 | `STRANGER_RECOGNITION` |\n\nBased on high-precision facial recognition algorithms and feature vector comparison technology, this skill constructs an\nintelligent stranger early warning mechanism for surveillance areas. The system supports dual-mode input via real-time\nvideo stream analysis and static image detection, capable of performing millisecond-level feature matching between\ncaptured facial information and a preset whitelist database (such as residents, employees, and regular visitors). Once\nan unauthorized陌生 face is detected in scenarios like community entrances, key enterprise areas, or smart access\ncontrol points, the system immediately triggers a warning, automatically captures and stores the image, and pushes alert\ninformation to the management terminal. This realizes a security upgrade from passive monitoring to active defense,\neffectively safeguarding area security and privacy.\n\n本技能基于高精度人脸识别算法与特征向量比对技术，构建了一套针对监控区域的智能陌生人预警机制。系统支持实时视频流分析与静态图片检测双模态输入，能够将采集到的人脸信息与预设的白名单数据库（如业主、员工、常客）进行毫秒级特征匹配。一旦在小区出入口、企事业单位重点区域或智能门禁场景中检测到未授权的陌生面孔，系统将立即触发预警，自动抓拍留存并推送告警信息至管理端，实现从被动监控到主动防御的安防升级，有效保障区域安全与隐私\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## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频流/图片进行陌生人识别，比对底库中已知人脸，识别出陌生人员，输出结构化的陌生人识别报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸比对 |\n| 3 | 陌生人员识别 |\n| 4 | 已知人员身份确认 |\n| 5 | 陌生人预警 |\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**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行陌生人识别时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行陌生人识别、人脸比对、来访人员识别时，提及陌生人识别、人脸比对、陌生人员预警等关键词，并且上传了视频或图片 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史识别报告、陌生人识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、陌生人识别历史记录，查询陌生人识别分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 🚀 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 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行陌生人识别 | 调用 `-m scripts.stranger_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--media-type` | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |\n| `--threshold` | 人脸比对相似度阈值，默认 0.6，分值越高要求越严格 | 按需填写 |\n| `--enroll` | 是否录入新人员到人脸识别底库，yes/no，默认 no | 按需填写 |\n| `--person-name` | 人员姓名，录入底库时必须提供 | 按需填写 |\n| `--person-id` | 人员ID，录入底库时可选 | 按需填写 |\n| `--list` | 显示陌生人识别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/stranger_recognition_analysis.py`](scripts/stranger_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 底库数据保存在云端，同一 open-id 下的底库数据共享 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，具体处置请按单位相关规定执行 |\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 | 传入的网络地址参数，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 | 当显示历史识别报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含\" |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地监控视频\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video 识别本地图片，设置 stricter 阈值\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/capture.jpg --media-type image --threshold 0.7 录入新人脸到人脸识别底库\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/zhangsan.jpg --media-type image --enroll yes --person-name \"张三\" 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史陌生人报告（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json\n```\n\nFile v1.0.8:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-stranger-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.8\",\n  \"publishedAt\": 1785531163765\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- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/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: prod\n\nFile v1.0.8:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nIdentifies strangers in surveillance images or video by comparing faces against a known-person database and returning structured recognition results, alerts, and report links. <br>\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use. <br>\n\n## Publisher: <br>\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735) <br>\n\n### License/Terms of Use: <br>\nMIT-0 <br>\n\n\n## Use Case: <br>\nSecurity teams, property managers, and access-control operators use this skill to analyze surveillance images, video, or report history for stranger recognition and warning workflows. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Surveillance images or video URLs may be sent to the configured cloud service for biometric analysis. <br>\nMitigation: Use only approved media and endpoints, and confirm consent, access controls, and data-retention expectations before use with real footage. <br>\nRisk: The skill manages persistent local and remote identity state and stored tokens around sensitive reports. <br>\nMitigation: Review account and token storage behavior, isolate deployments by user or workspace, rotate credentials, and remove stale identity state when access changes. <br>\nRisk: Face enrollment can change the known-person database used for future stranger-recognition decisions. <br>\nMitigation: Restrict enrollment permissions, verify person identity before enrollment, and review thresholds and report results before operational action. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-stranger-recognition-analysis) <br>\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [API interface notes](references/api_doc.md) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [text, markdown, json, shell commands, configuration] <br>\n**Output Format:** [Markdown or JSON reports, with optional local file output] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [May include recognition summaries, warning text, history tables, enrollment responses, and report links.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.8 (source: server evidence and frontmatter) <br>\n\n## Ethical Considerations: <br>\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment. <br>\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.7: 31 files, 41155 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (666b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (709b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (570b), scripts/stranger_recognition_analysis.py (10795b), skill-card.md (2476b), SKILL.md (10627b), 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 (153b)\n\nFile v1.0.7:SKILL.md\n\n---\nname: \"stranger-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\"\nversion: \"1.0.7\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🕵️ Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **陌生人识别技能** |\n| 🎯 核心目标 | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 |\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 | `STRANGER_RECOGNITION` |\n\nBased on high-precision facial recognition algorithms and feature vector comparison technology, this skill constructs an\nintelligent stranger early warning mechanism for surveillance areas. The system supports dual-mode input via real-time\nvideo stream analysis and static image detection, capable of performing millisecond-level feature matching between\ncaptured facial information and a preset whitelist database (such as residents, employees, and regular visitors). Once\nan unauthorized陌生 face is detected in scenarios like community entrances, key enterprise areas, or smart access\ncontrol points, the system immediately triggers a warning, automatically captures and stores the image, and pushes alert\ninformation to the management terminal. This realizes a security upgrade from passive monitoring to active defense,\neffectively safeguarding area security and privacy.\n\n本技能基于高精度人脸识别算法与特征向量比对技术，构建了一套针对监控区域的智能陌生人预警机制。系统支持实时视频流分析与静态图片检测双模态输入，能够将采集到的人脸信息与预设的白名单数据库（如业主、员工、常客）进行毫秒级特征匹配。一旦在小区出入口、企事业单位重点区域或智能门禁场景中检测到未授权的陌生面孔，系统将立即触发预警，自动抓拍留存并推送告警信息至管理端，实现从被动监控到主动防御的安防升级，有效保障区域安全与隐私\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## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频流/图片进行陌生人识别，比对底库中已知人脸，识别出陌生人员，输出结构化的陌生人识别报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸比对 |\n| 3 | 陌生人员识别 |\n| 4 | 已知人员身份确认 |\n| 5 | 陌生人预警 |\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**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行陌生人识别时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行陌生人识别、人脸比对、来访人员识别时，提及陌生人识别、人脸比对、陌生人员预警等关键词，并且上传了视频或图片 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史识别报告、陌生人识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、陌生人识别历史记录，查询陌生人识别分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 🚀 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 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行陌生人识别 | 调用 `-m scripts.stranger_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--media-type` | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |\n| `--threshold` | 人脸比对相似度阈值，默认 0.6，分值越高要求越严格 | 按需填写 |\n| `--enroll` | 是否录入新人员到人脸识别底库，yes/no，默认 no | 按需填写 |\n| `--person-name` | 人员姓名，录入底库时必须提供 | 按需填写 |\n| `--person-id` | 人员ID，录入底库时可选 | 按需填写 |\n| `--list` | 显示陌生人识别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/stranger_recognition_analysis.py`](scripts/stranger_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 底库数据保存在云端，同一 open-id 下的底库数据共享 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，具体处置请按单位相关规定执行 |\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 | 传入的网络地址参数，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 | 当显示历史识别报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含\" |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地监控视频\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video 识别本地图片，设置 stricter 阈值\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/capture.jpg --media-type image --threshold 0.7 录入新人脸到人脸识别底库\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/zhangsan.jpg --media-type image --enroll yes --person-name \"张三\" 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史陌生人报告（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json\n```\n\nFile v1.0.7:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-stranger-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.7\",\n  \"publishedAt\": 1784221713193\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- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/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: prod\n\nFile v1.0.7:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nIdentifies strangers in surveillance images or video through face comparison and returns structured recognition results, warnings, and report links. <br>\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use. <br>\n\n## Publisher: <br>\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735) <br>\n\n### License/Terms of Use: <br>\nMIT-0 <br>\n\n\n## Use Case: <br>\nSecurity operators, facilities teams, and developers use this skill to analyze surveillance images or video for unknown faces, compare detections against a known-person database, and review structured warnings or historical reports. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Biometric surveillance images, videos, or URLs may be sent to the provider's cloud service. <br>\nMitigation: Use only media the operator is authorized to process, and confirm consent, lawful basis, retention, and deletion responsibilities before deployment. <br>\nRisk: The skill can create or reuse local identity state and store service tokens in the workspace data directory. <br>\nMitigation: Run it only in controlled workspaces, restrict access to workspace data, and remove or rotate local identity and token files when no longer needed. <br>\nRisk: Face recognition output may be inaccurate or incomplete for consequential security decisions. <br>\nMitigation: Treat reports as decision support, require human review before action, and document escalation procedures for uncertain matches. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [API Reference](references/api_doc.md) <br>\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-stranger-recognition-analysis) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON, Shell commands, Files] <br>\n**Output Format:** [Markdown reports with optional JSON payloads and saved output files] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Can return recognition summaries, warning details, historical report tables, and report links.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.7 (source: SKILL.md frontmatter and server release evidence) <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 v1.0.7: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, 41245 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (666b), scripts/__init__.py (31b), scripts/config.py (709b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (570b), scripts/stranger_recognition_analysis.py (10795b), skill-card.md (2736b), SKILL.md (10627b), 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 (153b)\n\nFile v1.0.6:SKILL.md\n\n---\nname: \"stranger-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\"\nversion: \"1.0.6\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🕵️ Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **陌生人识别技能** |\n| 🎯 核心目标 | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 |\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 | `STRANGER_RECOGNITION` |\n\nBased on high-precision facial recognition algorithms and feature vector comparison technology, this skill constructs an\nintelligent stranger early warning mechanism for surveillance areas. The system supports dual-mode input via real-time\nvideo stream analysis and static image detection, capable of performing millisecond-level feature matching between\ncaptured facial information and a preset whitelist database (such as residents, employees, and regular visitors). Once\nan unauthorized陌生 face is detected in scenarios like community entrances, key enterprise areas, or smart access\ncontrol points, the system immediately triggers a warning, automatically captures and stores the image, and pushes alert\ninformation to the management terminal. This realizes a security upgrade from passive monitoring to active defense,\neffectively safeguarding area security and privacy.\n\n本技能基于高精度人脸识别算法与特征向量比对技术，构建了一套针对监控区域的智能陌生人预警机制。系统支持实时视频流分析与静态图片检测双模态输入，能够将采集到的人脸信息与预设的白名单数据库（如业主、员工、常客）进行毫秒级特征匹配。一旦在小区出入口、企事业单位重点区域或智能门禁场景中检测到未授权的陌生面孔，系统将立即触发预警，自动抓拍留存并推送告警信息至管理端，实现从被动监控到主动防御的安防升级，有效保障区域安全与隐私\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## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频流/图片进行陌生人识别，比对底库中已知人脸，识别出陌生人员，输出结构化的陌生人识别报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸比对 |\n| 3 | 陌生人员识别 |\n| 4 | 已知人员身份确认 |\n| 5 | 陌生人预警 |\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**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行陌生人识别时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行陌生人识别、人脸比对、来访人员识别时，提及陌生人识别、人脸比对、陌生人员预警等关键词，并且上传了视频或图片 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史识别报告、陌生人识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、陌生人识别历史记录，查询陌生人识别分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 🚀 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 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行陌生人识别 | 调用 `-m scripts.stranger_recognition_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--media-type` | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |\n| `--threshold` | 人脸比对相似度阈值，默认 0.6，分值越高要求越严格 | 按需填写 |\n| `--enroll` | 是否录入新人员到人脸识别底库，yes/no，默认 no | 按需填写 |\n| `--person-name` | 人员姓名，录入底库时必须提供 | 按需填写 |\n| `--person-id` | 人员ID，录入底库时可选 | 按需填写 |\n| `--list` | 显示陌生人识别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/stranger_recognition_analysis.py`](scripts/stranger_recognition_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | 底库数据保存在云端，同一 open-id 下的底库数据共享 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，具体处置请按单位相关规定执行 |\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 | 传入的网络地址参数，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 | 当显示历史识别报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含\" |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 识别本地监控视频\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video 识别本地图片，设置 stricter 阈值\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/capture.jpg --media-type image --threshold 0.7 录入新人脸到人脸识别底库\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/zhangsan.jpg --media-type image --enroll yes --person-name \"张三\" 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史陌生人报告（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json\n```\n\nFile v1.0.6:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-stranger-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.6\",\n  \"publishedAt\": 1783867366385\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- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/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: <br>\nIdentifies strangers in surveillance-area images or video streams through facial comparison and returns structured recognition reports for security review. <br>\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use. <br>\n\n## Publisher: <br>\n[18072937735](https://clawhub.ai/user/18072937735) <br>\n\n### License/Terms of Use: <br>\nMIT-0 <br>\n\n\n## Use Case: <br>\nSecurity operators and developers use this skill to analyze submitted images, local videos, or media URLs for unknown faces against an enrolled face database, then review recognition results, alerts, report links, or history listings. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Biometric media and facial-recognition reports are sent to cloud services, and the evidence does not establish consent, storage location, retention, or deletion controls. <br>\nMitigation: Review consent and biometric privacy obligations before use; confirm the service operator, storage region, retention period, access controls, and deletion process. <br>\nRisk: The skill creates or reuses identities, stores tokens locally, and associates report history with that identity. <br>\nMitigation: Use isolated workspaces, restrict local token file access, rotate or remove tokens after testing, and document who controls identity and report access. <br>\nRisk: History queries can retrieve prior recognition reports for the current identity. <br>\nMitigation: Limit who can run history queries and audit access to report history before enabling the skill in shared or operational environments. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [API documentation](references/api_doc.md) <br>\n- [Shared analysis API documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/18072937735/skills/smyx-stranger-recognition-analysis) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON, Shell commands, Configuration] <br>\n**Output Format:** [Markdown and JSON-like structured text, with optional saved output files when an output path is provided.] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Outputs may include recognition summaries, alert text, enrolled-person results, report links, and historical report tables.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.6 (source: frontmatter and server release metadata) <br>\n\n## Ethical Considerations: <br>\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment. <br>\n\nFile 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","readmeExcerpt":"Skill: Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能 Owner: 18072937735 Summary: Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 Tags: latest:1.0.15 Version history: v1.0.15 | 2026-09-29T22","codeSnippets":[],"executableExamples":[{"language":"bash","snippet":"python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list"},{"language":"text","snippet":"requests>=2.28.0"},{"language":"bash","snippet":"# 识别本地监控视频\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video 识别本地图片，设置 stricter 阈值\npython -m 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--threshold 0.7 录入新人脸到人脸识别底库\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input /path/to/zhangsan.jpg --media-type image --enroll yes --person-name \"张三\" 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史陌生人报告（自动触发关键词：查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等）\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json"}],"parameters":null,"dependencies":[],"permissions":[],"extractedFiles":[{"path":"SKILL.md","content":"---\nname: \"stranger-recognition-analysis\"\ndescription: \"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警\"\nversion: \"1.0.17\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🕵️ Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **陌生人识别技能** |\n| 🎯 核心目标 | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 |\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 | `STRANGER_RECOGNITION` |\n\nBased on high-precision facial recognition algorithms and feature vector comparison technology, this skill constructs an\nintelligent stranger early warning mechanism for surveillance areas. The system supports dual-mode input via real-time\nvideo stream analysis and static image detection, capable of performing millisecond-level feature matching between\ncaptured facial information and a preset whitelist database (such as residents, employees, and regular visitors). Once\nan unauthorized陌生 face is detected in scenarios like community entrances, key enterprise areas, or smart access\ncontrol points, the system immediately triggers a warning, automatically captures and stores the image, and pushes alert\ninformation to the management terminal. This realizes a security upgrade from passive monitoring to active defense,\neffectively safeguarding area security and privacy.\n\n本技能基于高精度人脸识别算法与特征向量比对技术，构建了一套针对监控区域的智能陌生人预警机制。系统支持实时视频流分析与静态图片检测双模态输入，能够将采集到的人脸信息与预设的白名单数据库（如业主、员工、常客）进行毫秒级特征匹配。一旦在小区出入口、企事业单位重点区域或智能门禁场景中检测到未授权的陌生面孔，系统将立即触发预警，自动抓拍留存并推送告警信息至管理端，实现从被动监控到主动防御的安防升级，有效保障区域安全与隐私\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## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频流/图片进行陌生人识别，比对底库中已知人脸，识别出陌生人员，输出结构化的陌生人识别报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 人脸检测 |\n| 2 | 人脸比对 |\n| 3 | 陌生人员识别 |\n| 4 | 已知人员身份确认 |\n| 5 | 陌生人预警 |\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**：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行陌生人识别时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行陌生人识别、人脸比对、来访人员识别时，提及陌生人识别、人脸比对、陌生人员预警等关键词，并且上传了视频或图片 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史识别报告、陌生人识别报告清单、识别报告列表、查询历史报告、显示所有识别报告、陌生人识别历史记录，查询陌生人识别分析报告 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.stranger_recognition_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.stranger_recognition_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包"},{"path":"_meta.json","content":"{\n  \"ownerId\": \"kn7e2caqj7pnsvr9r7t8zenghs83xw7n\",\n  \"slug\": \"smyx-stranger-recognition-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.15\",\n  \"publishedAt\": 1790720247728\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- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/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":"Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 Skill: Stranger Recognition Skill | 陌生人识别技能 Owner: 18072937735 Summary: Identifies strangers appearing in surveillance areas through facial comparison; supports video stream and image detection, suitable for stranger warnings in residential communities, units, access control, and other scenarios. | 陌生人识别技能，通过人脸比对识别监控区域出现的陌生人员，支持视频流和图片检测，适用于小区、单位、门禁等场景的陌生人预警 Tags: latest:1.0.15 Version history: v1.0.15 | 2026-09-29T22","editorialQuality":{"score":100,"threshold":65,"status":"ready","wordCount":866,"uniquenessScore":52,"reasons":[]}},"media":{"evidence":{"source":"no-media","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-09T16:58:41.579Z","emptyReason":"No screenshots, media assets, or demo links are available."},"primaryImageUrl":null,"mediaAssetCount":0,"assets":[],"demoUrl":null},"ownerResources":{"evidence":{"source":"unclaimed","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-09T16:58:41.579Z","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":"2026-10-10T00:56:24.520Z","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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