{"id":"e88db3fc-df92-4bcc-96b9-5addec03762a","entityType":"agent","slug":"clawhub-smyx-sunjinhui-smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-a","name":"Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-smyx-sunjinhui-smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-a","canonicalPath":"/agent/clawhub-smyx-sunjinhui-smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-a","generatedAt":"2026-10-10T09:13:34.635Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"CLAWHUB","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-10T03:59:06.898Z","emptyReason":null},"description":"Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。","descriptionLabel":"Source description","evidenceSummary":"Capability contract not published. 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温室环境与植物状态联动调控\n\nOwner: smyx-sunjinhui\n\nSummary: Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。\n\nTags: latest:1.0.12\n\nVersion history:\n\nv1.0.12 | 2026-10-02T07:59:41.406Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.15 in SKILL.md.\n- Removed the skill-card.md file.\n- No changes to skill features or capabilities; documentation and version metadata only.\n\nv1.0.11 | 2026-09-26T11:45:27.601Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.14 in SKILL.md.\n- Minor documentation changes in SKILL.md; no feature or parameter 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number updated from 1.0.6 to 1.0.8.\n- File skill-card.md has been removed.\n- SKILL.md has been updated with the new version number and minor metadata adjustments.\n- No functional or behavioral changes documented in this update.\n\nv1.0.5 | 2026-07-30T02:12:29.161Z | auto\n\n- Version bumped from 1.0.5 to 1.0.6.\n- Documentation update in SKILL.md; content and structure revised, but workflow and usage unchanged.\n- Removed the file skill-card.md from the repository.\n- No changes to logic, usage, capabilities, or dependencies.\n\nv1.0.4 | 2026-07-15T13:12:49.257Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.5 in SKILL.md.\n- Documentation in SKILL.md revised and improved; minor changes to workflow, constraints, and formatting.\n- Removed the file skill-card.md.\n\nv1.0.3 | 2026-07-06T04:38:25.027Z | auto\n\n- Version updated to 1.0.3.\n- Internal script files updated for configuration, data access, and utilities.\n- Documentation improvements and alignment in SKILL.md.\n- Obsolete 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prompts related to identity input.\n\nv1.0.0 | 2026-05-24T10:24:44.317Z | auto\n\nInitial release of smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis.\n\n- Enables real-time plant morphology analysis (e.g., leaf wilting, stem uprightness, leaf color) using fixed cameras, combined with environmental sensor inputs.\n- AI decision model outputs closed-loop climate control commands (irrigation, shading, ventilation, heating) based on plant status and sensor data.\n- Implements strong open-id acquisition and verification workflow, including multi-step fallback and user prompting.\n- Automatically recognizes user commands for analysis and historical report queries, with results displayed in structured Markdown tables.\n- Designed for energy/resource efficient greenhouse control, supporting both smart greenhouse and plant factory scenarios.\n- Provides clear usage instructions, command examples, and strict output formatting rules for easy integration and operation.\n\nArchive index:\n\nArchive 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efficiency and crop yield. Application scenarios: smart greenhouses, plant factories, multi-span greenhouses. The system continuously monitors plant state and environmental parameters: when plants wilt (water shortage) and soil moisture falls below a threshold it issues an irrigation command; when light is too strong and leaves curl it issues a shading command; when temperature/humidity exceed thresholds and plants show heat stress it issues fan/wet-curtain start commands. Skill features: precision energy saving.\n\n通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。该技能实现基于植物需求的闭环控制，提高资源利用效率和作物产量。应用场景：智能温室、植物工厂、连栋大棚。系统持续监测植物状态和环境参数，当检测到植物萎蔫（缺水）且土壤湿度低于阈值时输出灌溉指令；当光照过强导致叶片卷曲时输出遮阳指令；当温湿度超过设定阈值且植物表现出热胁迫时输出风机/湿帘启动指令。技能特点：精准节能。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的温室环境智能控制 AI。你的任务是分析植物的实时图像（叶片角度、茎秆弯曲度、叶色）以及接收环境传感器数据（光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %），综合判断植物当前的水分、光照、温度胁迫状态，并输出相应的环境调控指令（灌溉、遮阳、风机、加热等）。不要提供具体的控制参数（如 PID 值、阀门开度百分比），仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW）。** |\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n### 1. 🧩 技能用途\n\n基于温室固定摄像头的植物形态图像 + 可选环境传感器数据，输出闭环环境调控指令集，实现按需灌溉、遮阳、通风、加热\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 叶片萎蔫角度估算 |\n| 2 | 茎秆挺直度评估 |\n| 3 | 叶色变化识别（黄化/卷曲/灼烧） |\n| 4 | 水分胁迫判断 |\n| 5 | 光照胁迫判断 |\n| 6 | 温度胁迫判断 |\n| 7 | 调控指令生成（灌溉/遮阳/风机/湿帘/加热） |\n| 8 | 指令优先级排序 |\n| 9 | 节能与资源利用建议 |\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**：当用户提供温室植物图像/视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行环境联动调控分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及温室、连栋大棚、植物工厂、智能调控、灌溉、遮阳网、风机、湿帘、加热器、萎蔫、热胁迫、闭环控制等关键词，并且上传了植物图像/视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史、温室控制报告、查询历史调控记录、显示所有温室调控报告、显示植物联动调控诊断报告，查询温室调控建议清单 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 📥 准备植物图像/视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行温室联动调控分析 | 调用 `-m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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` | 本地温室植物图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络温室植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，温室植物场景默认 `other` | 按需填写 |\n| `--list` | 显示温室联动调控历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py`](scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 输入要求：支持 jpg/png 图像或 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议覆盖完整植物冠层 |\n| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅作为温室控制决策参考，实际执行建议结合本地控制器安全策略 |\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| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json\n```\n\nFile v1.0.12:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n \"slug\": \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\",\n \"version\": \"1.0.12\",\n \"publishedAt\": 1790927981406\n}\n\nFile v1.0.12:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放温室环境与植物状态联动调控 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动温室联动调控分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果与调控指令\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史调控记录\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` - 温室环境与植物状态联动调控\n\n## 输入约束\n\n- 推荐使用温室内固定摄像头实时采集的植物冠层图像/视频（光照充足或夜间补光）\n- 可选配套环境数据：光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %、CO₂ 浓度（ppm）\n- 关键观测特征：叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化（黄化/卷曲/灼烧斑）\n\n## 调控指令枚举（输出参考）\n\n- IRRIGATE_ON / IRRIGATE_OFF - 灌溉水泵/电磁阀开关\n- SHADE_OPEN / SHADE_CLOSE / SHADE_PARTIAL - 遮阳网开度\n- FAN_ON / FAN_OFF - 风机启停\n- WET_CURTAIN_ON / WET_CURTAIN_OFF - 湿帘启停\n- HEATER_ON / HEATER_OFF - 加热器开关\n\n> 仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW），不输出具体 PID/开度数值。\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: prod\n\nFile v1.0.12:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAnalyzes greenhouse plant images or videos and returns reports with suggested climate-control actions and priorities.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nGreenhouse operators and developers use the skill to review plant imagery, obtain analysis reports and suggested irrigation, shading, ventilation, or heating actions, and query historical reports.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Greenhouse images, videos, or supplied URLs are sent to an external cloud service.\n\nMitigation: Review data retention and backend access controls before submitting private camera feeds.\n\nRisk: Account and session tokens may persist in a local workspace database.\n\nMitigation: Review account identity and protect access to the local workspace and stored tokens.\n\nRisk: Suggested greenhouse actions may be mistaken for direct control instructions.\n\nMitigation: Treat reports as advisory and require human review before applying actions to equipment.\n\n## Reference(s):\n\n- [Greenhouse analysis API documentation](references/api_doc.md)\n- [Published skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis)\n- [Skill demonstration](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, Guidance]\n\n**Output Format:** [Structured analysis report or Markdown table; optional saved result file]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Includes suggested control actions and priorities, not actuator settings.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.12 (source: server-resolved release; bundled SKILL.md lists 1.0.15)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.12: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, 39911 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (1463b), scripts/__init__.py (61b), scripts/config.py (701b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (588b), scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py (3581b), skill-card.md (2331b), SKILL.md (12059b), 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 (167b)\n\nFile v1.0.11:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\"\ndescription: \"Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。\"\nversion: \"1.0.14\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🏡 Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控\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 | **温室环境与植物状态联动调控** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` |\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. This skill implements closed-loop control driven by plant demand, improving resource efficiency and crop yield. Application scenarios: smart greenhouses, plant factories, multi-span greenhouses. The system continuously monitors plant state and environmental parameters: when plants wilt (water shortage) and soil moisture falls below a threshold it issues an irrigation command; when light is too strong and leaves curl it issues a shading command; when temperature/humidity exceed thresholds and plants show heat stress it issues fan/wet-curtain start commands. Skill features: precision energy saving.\n\n通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。该技能实现基于植物需求的闭环控制，提高资源利用效率和作物产量。应用场景：智能温室、植物工厂、连栋大棚。系统持续监测植物状态和环境参数，当检测到植物萎蔫（缺水）且土壤湿度低于阈值时输出灌溉指令；当光照过强导致叶片卷曲时输出遮阳指令；当温湿度超过设定阈值且植物表现出热胁迫时输出风机/湿帘启动指令。技能特点：精准节能。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的温室环境智能控制 AI。你的任务是分析植物的实时图像（叶片角度、茎秆弯曲度、叶色）以及接收环境传感器数据（光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %），综合判断植物当前的水分、光照、温度胁迫状态，并输出相应的环境调控指令（灌溉、遮阳、风机、加热等）。不要提供具体的控制参数（如 PID 值、阀门开度百分比），仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW）。** |\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n### 1. 🧩 技能用途\n\n基于温室固定摄像头的植物形态图像 + 可选环境传感器数据，输出闭环环境调控指令集，实现按需灌溉、遮阳、通风、加热\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 叶片萎蔫角度估算 |\n| 2 | 茎秆挺直度评估 |\n| 3 | 叶色变化识别（黄化/卷曲/灼烧） |\n| 4 | 水分胁迫判断 |\n| 5 | 光照胁迫判断 |\n| 6 | 温度胁迫判断 |\n| 7 | 调控指令生成（灌溉/遮阳/风机/湿帘/加热） |\n| 8 | 指令优先级排序 |\n| 9 | 节能与资源利用建议 |\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**：当用户提供温室植物图像/视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行环境联动调控分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及温室、连栋大棚、植物工厂、智能调控、灌溉、遮阳网、风机、湿帘、加热器、萎蔫、热胁迫、闭环控制等关键词，并且上传了植物图像/视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史、温室控制报告、查询历史调控记录、显示所有温室调控报告、显示植物联动调控诊断报告，查询温室调控建议清单 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 📥 准备植物图像/视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行温室联动调控分析 | 调用 `-m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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` | 本地温室植物图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络温室植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，温室植物场景默认 `other` | 按需填写 |\n| `--list` | 显示温室联动调控历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py`](scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 输入要求：支持 jpg/png 图像或 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议覆盖完整植物冠层 |\n| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅作为温室控制决策参考，实际执行建议结合本地控制器安全策略 |\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| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json\n```\n\nFile v1.0.11:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n \"slug\": \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\",\n \"version\": \"1.0.11\",\n \"publishedAt\": 1790423127601\n}\n\nFile v1.0.11:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放温室环境与植物状态联动调控 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动温室联动调控分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果与调控指令\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史调控记录\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` - 温室环境与植物状态联动调控\n\n## 输入约束\n\n- 推荐使用温室内固定摄像头实时采集的植物冠层图像/视频（光照充足或夜间补光）\n- 可选配套环境数据：光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %、CO₂ 浓度（ppm）\n- 关键观测特征：叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化（黄化/卷曲/灼烧斑）\n\n## 调控指令枚举（输出参考）\n\n- IRRIGATE_ON / IRRIGATE_OFF - 灌溉水泵/电磁阀开关\n- SHADE_OPEN / SHADE_CLOSE / SHADE_PARTIAL - 遮阳网开度\n- FAN_ON / FAN_OFF - 风机启停\n- WET_CURTAIN_ON / WET_CURTAIN_OFF - 湿帘启停\n- HEATER_ON / HEATER_OFF - 加热器开关\n\n> 仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW），不输出具体 PID/开度数值。\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API密钥无效 |\n| 403 | 权限不足 |\n| 413 | 文件过大 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n\nFile v1.0.11:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n api-key: null\n api-secret-key: null\n base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n database-url: null\nConstantEnum:\n app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n feishu-app--secret: null\n is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.11:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAnalyzes greenhouse plant images or videos and available environmental readings to provide plant-condition reports and suggested climate-control actions.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nGreenhouse operators and developers use the skill to assess plant condition from images or videos, review environmental-control recommendations, and retrieve historical analysis reports. Control actions should be reviewed against local controller safety policies before execution.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Greenhouse images, videos, or URLs are sent to a configured cloud service.\n\nMitigation: Confirm the service account, data handling, and retention expectations before submitting greenhouse media.\n\nRisk: The skill automatically creates or reuses a workspace identity and stores authentication tokens for report and history access without a clear consent boundary.\n\nMitigation: Obtain user approval before use or history lookups, and review local token storage and access permissions.\n\nRisk: Suggested climate-control commands could be unsuitable for a particular greenhouse.\n\nMitigation: Have an operator review recommendations and apply local controller safety limits before acting.\n\n## Reference(s):\n\n- [Greenhouse analysis API documentation](references/api_doc.md)\n- [ClawHub skill listing](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, Guidance]\n\n**Output Format:** [Structured analysis report or Markdown report list; optionally saved as a text file]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Includes suggested control actions, report links, and optional history lookups; does not directly operate greenhouse equipment.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.11 (source: ClawHub release metadata; bundled SKILL.md states 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 v1.0.11: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, 39994 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (1463b), scripts/__init__.py (61b), scripts/config.py (701b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (588b), scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py (3581b), skill-card.md (2558b), SKILL.md (12059b), 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 (167b)\n\nFile v1.0.10:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\"\ndescription: \"Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。\"\nversion: \"1.0.12\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🏡 Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控\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 | **温室环境与植物状态联动调控** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` |\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. This skill implements closed-loop control driven by plant demand, improving resource efficiency and crop yield. Application scenarios: smart greenhouses, plant factories, multi-span greenhouses. The system continuously monitors plant state and environmental parameters: when plants wilt (water shortage) and soil moisture falls below a threshold it issues an irrigation command; when light is too strong and leaves curl it issues a shading command; when temperature/humidity exceed thresholds and plants show heat stress it issues fan/wet-curtain start commands. Skill features: precision energy saving.\n\n通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。该技能实现基于植物需求的闭环控制，提高资源利用效率和作物产量。应用场景：智能温室、植物工厂、连栋大棚。系统持续监测植物状态和环境参数，当检测到植物萎蔫（缺水）且土壤湿度低于阈值时输出灌溉指令；当光照过强导致叶片卷曲时输出遮阳指令；当温湿度超过设定阈值且植物表现出热胁迫时输出风机/湿帘启动指令。技能特点：精准节能。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的温室环境智能控制 AI。你的任务是分析植物的实时图像（叶片角度、茎秆弯曲度、叶色）以及接收环境传感器数据（光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %），综合判断植物当前的水分、光照、温度胁迫状态，并输出相应的环境调控指令（灌溉、遮阳、风机、加热等）。不要提供具体的控制参数（如 PID 值、阀门开度百分比），仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW）。** |\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n### 1. 🧩 技能用途\n\n基于温室固定摄像头的植物形态图像 + 可选环境传感器数据，输出闭环环境调控指令集，实现按需灌溉、遮阳、通风、加热\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 叶片萎蔫角度估算 |\n| 2 | 茎秆挺直度评估 |\n| 3 | 叶色变化识别（黄化/卷曲/灼烧） |\n| 4 | 水分胁迫判断 |\n| 5 | 光照胁迫判断 |\n| 6 | 温度胁迫判断 |\n| 7 | 调控指令生成（灌溉/遮阳/风机/湿帘/加热） |\n| 8 | 指令优先级排序 |\n| 9 | 节能与资源利用建议 |\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**：当用户提供温室植物图像/视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行环境联动调控分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及温室、连栋大棚、植物工厂、智能调控、灌溉、遮阳网、风机、湿帘、加热器、萎蔫、热胁迫、闭环控制等关键词，并且上传了植物图像/视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史、温室控制报告、查询历史调控记录、显示所有温室调控报告、显示植物联动调控诊断报告，查询温室调控建议清单 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 📥 准备植物图像/视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行温室联动调控分析 | 调用 `-m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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` | 本地温室植物图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络温室植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，温室植物场景默认 `other` | 按需填写 |\n| `--list` | 显示温室联动调控历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py`](scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 输入要求：支持 jpg/png 图像或 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议覆盖完整植物冠层 |\n| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅作为温室控制决策参考，实际执行建议结合本地控制器安全策略 |\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| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json\n```\n\nFile v1.0.10:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n \"slug\": \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\",\n \"version\": \"1.0.10\",\n \"publishedAt\": 1788847413478\n}\n\nFile v1.0.10:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放温室环境与植物状态联动调控 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动温室联动调控分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果与调控指令\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史调控记录\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` - 温室环境与植物状态联动调控\n\n## 输入约束\n\n- 推荐使用温室内固定摄像头实时采集的植物冠层图像/视频（光照充足或夜间补光）\n- 可选配套环境数据：光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %、CO₂ 浓度（ppm）\n- 关键观测特征：叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化（黄化/卷曲/灼烧斑）\n\n## 调控指令枚举（输出参考）\n\n- IRRIGATE_ON / IRRIGATE_OFF - 灌溉水泵/电磁阀开关\n- SHADE_OPEN / SHADE_CLOSE / SHADE_PARTIAL - 遮阳网开度\n- FAN_ON / FAN_OFF - 风机启停\n- WET_CURTAIN_ON / WET_CURTAIN_OFF - 湿帘启停\n- HEATER_ON / HEATER_OFF - 加热器开关\n\n> 仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW），不输出具体 PID/开度数值。\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: dev\n\nFile v1.0.10:skill-card.md\n\n## Description:\n\nThis skill analyzes greenhouse plant images or videos with environmental sensor context to produce structured reports and prioritized climate-control actions such as irrigation, shading, ventilation, wet-curtain, and heating commands.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nExternal greenhouse operators and developers use this skill to analyze plant morphology, environmental sensor context, and historical greenhouse reports so they can generate decision-support recommendations for irrigation, shading, ventilation, wet-curtain, and heating actions.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Greenhouse media, report-history requests, and automatic account association are sent to the vendor service.\n\nMitigation: Install only when that vendor-service data flow is acceptable, and review account-association behavior before deployment.\n\nRisk: The security evidence says reusable tokens may be stored locally.\n\nMitigation: Use a proper secret store and restrict local credential access before treating the release as routine.\n\nRisk: The security evidence says the release ships with risky plaintext development API settings.\n\nMitigation: Switch released endpoints to HTTPS production settings before operational use.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis)\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [Greenhouse API Documentation](references/api_doc.md)\n- [Shared Analysis API Documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown and JSON-style structured analysis reports with report links and prioritized action guidance]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Outputs are decision-support recommendations and report summaries; the skill documentation says not to emit PID values or exact actuator-opening percentages.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.10 (source: server release metadata; artifact frontmatter states 1.0.12)\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, 40154 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (1463b), scripts/__init__.py (61b), scripts/config.py (701b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (588b), scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py (3581b), skill-card.md (2874b), SKILL.md (12059b), 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 (166b)\n\nFile v1.0.9:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\"\ndescription: \"Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。\"\nversion: \"1.0.10\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🏡 Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控\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 | **温室环境与植物状态联动调控** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` |\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. This skill implements closed-loop control driven by plant demand, improving resource efficiency and crop yield. Application scenarios: smart greenhouses, plant factories, multi-span greenhouses. The system continuously monitors plant state and environmental parameters: when plants wilt (water shortage) and soil moisture falls below a threshold it issues an irrigation command; when light is too strong and leaves curl it issues a shading command; when temperature/humidity exceed thresholds and plants show heat stress it issues fan/wet-curtain start commands. Skill features: precision energy saving.\n\n通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。该技能实现基于植物需求的闭环控制，提高资源利用效率和作物产量。应用场景：智能温室、植物工厂、连栋大棚。系统持续监测植物状态和环境参数，当检测到植物萎蔫（缺水）且土壤湿度低于阈值时输出灌溉指令；当光照过强导致叶片卷曲时输出遮阳指令；当温湿度超过设定阈值且植物表现出热胁迫时输出风机/湿帘启动指令。技能特点：精准节能。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的温室环境智能控制 AI。你的任务是分析植物的实时图像（叶片角度、茎秆弯曲度、叶色）以及接收环境传感器数据（光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %），综合判断植物当前的水分、光照、温度胁迫状态，并输出相应的环境调控指令（灌溉、遮阳、风机、加热等）。不要提供具体的控制参数（如 PID 值、阀门开度百分比），仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW）。** |\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n### 1. 🧩 技能用途\n\n基于温室固定摄像头的植物形态图像 + 可选环境传感器数据，输出闭环环境调控指令集，实现按需灌溉、遮阳、通风、加热\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 叶片萎蔫角度估算 |\n| 2 | 茎秆挺直度评估 |\n| 3 | 叶色变化识别（黄化/卷曲/灼烧） |\n| 4 | 水分胁迫判断 |\n| 5 | 光照胁迫判断 |\n| 6 | 温度胁迫判断 |\n| 7 | 调控指令生成（灌溉/遮阳/风机/湿帘/加热） |\n| 8 | 指令优先级排序 |\n| 9 | 节能与资源利用建议 |\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**：当用户提供温室植物图像/视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行环境联动调控分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及温室、连栋大棚、植物工厂、智能调控、灌溉、遮阳网、风机、湿帘、加热器、萎蔫、热胁迫、闭环控制等关键词，并且上传了植物图像/视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史、温室控制报告、查询历史调控记录、显示所有温室调控报告、显示植物联动调控诊断报告，查询温室调控建议清单 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 📥 准备植物图像/视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行温室联动调控分析 | 调用 `-m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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` | 本地温室植物图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络温室植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，温室植物场景默认 `other` | 按需填写 |\n| `--list` | 显示温室联动调控历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py`](scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 输入要求：支持 jpg/png 图像或 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议覆盖完整植物冠层 |\n| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅作为温室控制决策参考，实际执行建议结合本地控制器安全策略 |\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| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json\n```\n\nFile v1.0.9:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n \"slug\": \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\",\n \"version\": \"1.0.9\",\n \"publishedAt\": 1787887471658\n}\n\nFile v1.0.9:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放温室环境与植物状态联动调控 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动温室联动调控分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果与调控指令\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史调控记录\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` - 温室环境与植物状态联动调控\n\n## 输入约束\n\n- 推荐使用温室内固定摄像头实时采集的植物冠层图像/视频（光照充足或夜间补光）\n- 可选配套环境数据：光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %、CO₂ 浓度（ppm）\n- 关键观测特征：叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化（黄化/卷曲/灼烧斑）\n\n## 调控指令枚举（输出参考）\n\n- IRRIGATE_ON / IRRIGATE_OFF - 灌溉水泵/电磁阀开关\n- SHADE_OPEN / SHADE_CLOSE / SHADE_PARTIAL - 遮阳网开度\n- FAN_ON / FAN_OFF - 风机启停\n- WET_CURTAIN_ON / WET_CURTAIN_OFF - 湿帘启停\n- HEATER_ON / HEATER_OFF - 加热器开关\n\n> 仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW），不输出具体 PID/开度数值。\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: dev\n\nFile v1.0.9:skill-card.md\n\n## Description:\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time, combined with environmental sensors, an AI decision model outputs climate control commands including irrigation, shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, and heater on-off.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nDevelopers, greenhouse operators, and agricultural automation teams use this skill to analyze greenhouse plant images or videos with optional environmental sensor context and produce structured climate-control recommendations. It can also retrieve cloud-hosted historical greenhouse control reports for the current internally resolved user.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill sends greenhouse media, URLs, identity context, and report queries to configured remote endpoints.\n\nMitigation: Review endpoint configuration and data-handling expectations before installation, and use only approved backends for production greenhouse data.\n\nRisk: The skill can create or reuse local account state and store tokens for cloud report history.\n\nMitigation: Run it in an environment where local state and credentials are acceptable, and review stored identity or token data according to the operator's access-control policy.\n\nRisk: Returned irrigation, fan, shade, wet-curtain, and heater recommendations could affect physical greenhouse equipment if automated directly.\n\nMitigation: Require human approval, controller-side bounds checks, and fail-safes before using recommendations to actuate equipment.\n\n## Reference(s):\n\n- [Greenhouse climate plant feedback API documentation](artifact/references/api_doc.md)\n- [Shared analysis API documentation](artifact/skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown text with structured JSON analysis content, command recommendations, report links, and history lists]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Outputs action recommendations and priorities only; the artifact states that concrete PID values or actuator opening percentages should not be produced.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.9 (source: server release metadata; artifact frontmatter lists 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, 40095 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (1463b), scripts/__init__.py (61b), scripts/config.py (701b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (588b), scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py (3581b), skill-card.md (2697b), SKILL.md (12059b), 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 (166b)\n\nFile v1.0.8:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\"\ndescription: \"Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。\"\nversion: \"1.0.10\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🏡 Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控\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 | **温室环境与植物状态联动调控** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` |\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. This skill implements closed-loop control driven by plant demand, improving resource efficiency and crop yield. Application scenarios: smart greenhouses, plant factories, multi-span greenhouses. The system continuously monitors plant state and environmental parameters: when plants wilt (water shortage) and soil moisture falls below a threshold it issues an irrigation command; when light is too strong and leaves curl it issues a shading command; when temperature/humidity exceed thresholds and plants show heat stress it issues fan/wet-curtain start commands. Skill features: precision energy saving.\n\n通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。该技能实现基于植物需求的闭环控制，提高资源利用效率和作物产量。应用场景：智能温室、植物工厂、连栋大棚。系统持续监测植物状态和环境参数，当检测到植物萎蔫（缺水）且土壤湿度低于阈值时输出灌溉指令；当光照过强导致叶片卷曲时输出遮阳指令；当温湿度超过设定阈值且植物表现出热胁迫时输出风机/湿帘启动指令。技能特点：精准节能。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的温室环境智能控制 AI。你的任务是分析植物的实时图像（叶片角度、茎秆弯曲度、叶色）以及接收环境传感器数据（光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %），综合判断植物当前的水分、光照、温度胁迫状态，并输出相应的环境调控指令（灌溉、遮阳、风机、加热等）。不要提供具体的控制参数（如 PID 值、阀门开度百分比），仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW）。** |\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n### 1. 🧩 技能用途\n\n基于温室固定摄像头的植物形态图像 + 可选环境传感器数据，输出闭环环境调控指令集，实现按需灌溉、遮阳、通风、加热\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 叶片萎蔫角度估算 |\n| 2 | 茎秆挺直度评估 |\n| 3 | 叶色变化识别（黄化/卷曲/灼烧） |\n| 4 | 水分胁迫判断 |\n| 5 | 光照胁迫判断 |\n| 6 | 温度胁迫判断 |\n| 7 | 调控指令生成（灌溉/遮阳/风机/湿帘/加热） |\n| 8 | 指令优先级排序 |\n| 9 | 节能与资源利用建议 |\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**：当用户提供温室植物图像/视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行环境联动调控分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及温室、连栋大棚、植物工厂、智能调控、灌溉、遮阳网、风机、湿帘、加热器、萎蔫、热胁迫、闭环控制等关键词，并且上传了植物图像/视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史、温室控制报告、查询历史调控记录、显示所有温室调控报告、显示植物联动调控诊断报告，查询温室调控建议清单 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 📥 准备植物图像/视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行温室联动调控分析 | 调用 `-m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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` | 本地温室植物图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络温室植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，温室植物场景默认 `other` | 按需填写 |\n| `--list` | 显示温室联动调控历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py`](scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 输入要求：支持 jpg/png 图像或 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议覆盖完整植物冠层 |\n| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅作为温室控制决策参考，实际执行建议结合本地控制器安全策略 |\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| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json\n```\n\nFile v1.0.8:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n \"slug\": \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\",\n \"version\": \"1.0.8\",\n \"publishedAt\": 1787426855898\n}\n\nFile v1.0.8:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放温室环境与植物状态联动调控 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动温室联动调控分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果与调控指令\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史调控记录\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` - 温室环境与植物状态联动调控\n\n## 输入约束\n\n- 推荐使用温室内固定摄像头实时采集的植物冠层图像/视频（光照充足或夜间补光）\n- 可选配套环境数据：光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %、CO₂ 浓度（ppm）\n- 关键观测特征：叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化（黄化/卷曲/灼烧斑）\n\n## 调控指令枚举（输出参考）\n\n- IRRIGATE_ON / IRRIGATE_OFF - 灌溉水泵/电磁阀开关\n- SHADE_OPEN / SHADE_CLOSE / SHADE_PARTIAL - 遮阳网开度\n- FAN_ON / FAN_OFF - 风机启停\n- WET_CURTAIN_ON / WET_CURTAIN_OFF - 湿帘启停\n- HEATER_ON / HEATER_OFF - 加热器开关\n\n> 仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW），不输出具体 PID/开度数值。\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API密钥无效 |\n| 403 | 权限不足 |\n| 413 | 文件过大 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n\nFile v1.0.8:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n api-key: null\n api-secret-key: null\n base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n database-url: null\nConstantEnum:\n app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n feishu-app--secret: null\n is-debug: false\nenv: dev\n\nFile v1.0.8:skill-card.md\n\n## Description:\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time, combine those observations with environmental sensor data, and output climate-control actions such as irrigation, shading, ventilation, wet-curtain operation, and heating.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nGreenhouse operators, agritech developers, and automation engineers use this skill to analyze greenhouse plant images or videos with optional sensor context and produce structured plant-state feedback, climate-control action guidance, priorities, and report links.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill sends greenhouse images, videos, and account-linked report requests to configured smyx/lifeemergence backend services.\n\nMitigation: Review the configured endpoints before use and avoid sensitive facility footage unless the backend and data handling are approved.\n\nRisk: The packaged defaults select development private-network HTTP endpoints, which may be unsuitable or unreachable in a production deployment.\n\nMitigation: Replace default development endpoints with approved production endpoints before installing or running the skill.\n\nRisk: Automatic identity setup and local token persistence may associate report history with locally stored identity or token data.\n\nMitigation: Verify local identity and token storage behavior, restrict access to the runtime environment, and clear stored credentials when rotating users or deployments.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [Greenhouse 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, Guidance, JSON]\n\n**Output Format:** [Markdown and structured JSON analysis reports with control-action recommendations and report links]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include priority labels for recommended actions and links to cloud-hosted historical reports.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.8 (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 v1.0.8: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, 40094 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (1463b), scripts/__init__.py (61b), scripts/config.py (701b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (588b), scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py (3581b), skill-card.md (2747b), SKILL.md (12058b), 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 (166b)\n\nFile v1.0.7:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\"\ndescription: \"Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。\"\nversion: \"1.0.9\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🏡 Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控\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 | **温室环境与植物状态联动调控** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` |\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. This skill implements closed-loop control driven by plant demand, improving resource efficiency and crop yield. Application scenarios: smart greenhouses, plant factories, multi-span greenhouses. The system continuously monitors plant state and environmental parameters: when plants wilt (water shortage) and soil moisture falls below a threshold it issues an irrigation command; when light is too strong and leaves curl it issues a shading command; when temperature/humidity exceed thresholds and plants show heat stress it issues fan/wet-curtain start commands. Skill features: precision energy saving.\n\n通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。该技能实现基于植物需求的闭环控制，提高资源利用效率和作物产量。应用场景：智能温室、植物工厂、连栋大棚。系统持续监测植物状态和环境参数，当检测到植物萎蔫（缺水）且土壤湿度低于阈值时输出灌溉指令；当光照过强导致叶片卷曲时输出遮阳指令；当温湿度超过设定阈值且植物表现出热胁迫时输出风机/湿帘启动指令。技能特点：精准节能。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的温室环境智能控制 AI。你的任务是分析植物的实时图像（叶片角度、茎秆弯曲度、叶色）以及接收环境传感器数据（光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %），综合判断植物当前的水分、光照、温度胁迫状态，并输出相应的环境调控指令（灌溉、遮阳、风机、加热等）。不要提供具体的控制参数（如 PID 值、阀门开度百分比），仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW）。** |\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n### 1. 🧩 技能用途\n\n基于温室固定摄像头的植物形态图像 + 可选环境传感器数据，输出闭环环境调控指令集，实现按需灌溉、遮阳、通风、加热\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 叶片萎蔫角度估算 |\n| 2 | 茎秆挺直度评估 |\n| 3 | 叶色变化识别（黄化/卷曲/灼烧） |\n| 4 | 水分胁迫判断 |\n| 5 | 光照胁迫判断 |\n| 6 | 温度胁迫判断 |\n| 7 | 调控指令生成（灌溉/遮阳/风机/湿帘/加热） |\n| 8 | 指令优先级排序 |\n| 9 | 节能与资源利用建议 |\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**：当用户提供温室植物图像/视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行环境联动调控分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及温室、连栋大棚、植物工厂、智能调控、灌溉、遮阳网、风机、湿帘、加热器、萎蔫、热胁迫、闭环控制等关键词，并且上传了植物图像/视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史、温室控制报告、查询历史调控记录、显示所有温室调控报告、显示植物联动调控诊断报告，查询温室调控建议清单 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 📥 准备植物图像/视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行温室联动调控分析 | 调用 `-m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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` | 本地温室植物图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络温室植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，温室植物场景默认 `other` | 按需填写 |\n| `--list` | 显示温室联动调控历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py`](scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 输入要求：支持 jpg/png 图像或 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议覆盖完整植物冠层 |\n| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅作为温室控制决策参考，实际执行建议结合本地控制器安全策略 |\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| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json\n```\n\nFile v1.0.7:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n \"slug\": \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\",\n \"version\": \"1.0.7\",\n \"publishedAt\": 1786759185544\n}\n\nFile v1.0.7:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放温室环境与植物状态联动调控 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动温室联动调控分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果与调控指令\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史调控记录\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` - 温室环境与植物状态联动调控\n\n## 输入约束\n\n- 推荐使用温室内固定摄像头实时采集的植物冠层图像/视频（光照充足或夜间补光）\n- 可选配套环境数据：光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %、CO₂ 浓度（ppm）\n- 关键观测特征：叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化（黄化/卷曲/灼烧斑）\n\n## 调控指令枚举（输出参考）\n\n- IRRIGATE_ON / IRRIGATE_OFF - 灌溉水泵/电磁阀开关\n- SHADE_OPEN / SHADE_CLOSE / SHADE_PARTIAL - 遮阳网开度\n- FAN_ON / FAN_OFF - 风机启停\n- WET_CURTAIN_ON / WET_CURTAIN_OFF - 湿帘启停\n- HEATER_ON / HEATER_OFF - 加热器开关\n\n> 仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW），不输出具体 PID/开度数值。\n\nFile v1.0.7:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API密钥无效 |\n| 403 | 权限不足 |\n| 413 | 文件过大 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n\nFile v1.0.7:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.7:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.7:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.7:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.7:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n api-key: null\n api-secret-key: null\n base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n database-url: null\nConstantEnum:\n app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n feishu-app--secret: null\n is-debug: false\nenv: dev\n\nFile v1.0.7:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAnalyzes smart greenhouse plant imagery with environmental sensor context to produce structured climate-control recommendations for irrigation, shading, ventilation, cooling, and heating.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nGreenhouse operators, agritech developers, and facilities teams use this skill to analyze plant images or videos, optionally with environmental sensor context, and receive structured plant-stress assessments, prioritized control recommendations, and report links.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Greenhouse media, URLs, identity metadata, and report-history queries are sent to configured remote services.\n\nMitigation: Install and run the skill only in environments where those data transfers are approved, and restrict inputs to media and URLs suitable for the configured backend service.\n\nRisk: The skill can create or reuse a backend identity and store authentication tokens in a workspace SQLite database.\n\nMitigation: Use an isolated workspace, protect the workspace data directory, and remove or rotate stored identity data and tokens when the skill is no longer needed.\n\nRisk: Generated control recommendations could cause operational harm if connected directly to irrigation, shading, ventilation, cooling, or heating equipment.\n\nMitigation: Keep recommendations advisory unless an operator-approved local safety controller, bounded limits, validation checks, and emergency override are in place.\n\n## Reference(s):\n\n- [Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis API documentation](artifact/references/api_doc.md)\n- [SMYX analysis API error reference](artifact/skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown and JSON-like structured text with report links and optional file output]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Supports local media paths, media URLs, detail-level selection, and cloud report-history listing.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.7 (source: server release metadata; artifact frontmatter says 1.0.9)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.7: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, 40116 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (1463b), scripts/__init__.py (61b), scripts/config.py (701b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (588b), scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py (3581b), skill-card.md (2779b), SKILL.md (12058b), 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 (166b)\n\nFile v1.0.6:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\"\ndescription: \"Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。\"\nversion: \"1.0.8\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🏡 Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控\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 | **温室环境与植物状态联动调控** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` |\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. This skill implements closed-loop control driven by plant demand, improving resource efficiency and crop yield. Application scenarios: smart greenhouses, plant factories, multi-span greenhouses. The system continuously monitors plant state and environmental parameters: when plants wilt (water shortage) and soil moisture falls below a threshold it issues an irrigation command; when light is too strong and leaves curl it issues a shading command; when temperature/humidity exceed thresholds and plants show heat stress it issues fan/wet-curtain start commands. Skill features: precision energy saving.\n\n通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。该技能实现基于植物需求的闭环控制，提高资源利用效率和作物产量。应用场景：智能温室、植物工厂、连栋大棚。系统持续监测植物状态和环境参数，当检测到植物萎蔫（缺水）且土壤湿度低于阈值时输出灌溉指令；当光照过强导致叶片卷曲时输出遮阳指令；当温湿度超过设定阈值且植物表现出热胁迫时输出风机/湿帘启动指令。技能特点：精准节能。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的温室环境智能控制 AI。你的任务是分析植物的实时图像（叶片角度、茎秆弯曲度、叶色）以及接收环境传感器数据（光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %），综合判断植物当前的水分、光照、温度胁迫状态，并输出相应的环境调控指令（灌溉、遮阳、风机、加热等）。不要提供具体的控制参数（如 PID 值、阀门开度百分比），仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW）。** |\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n### 1. 🧩 技能用途\n\n基于温室固定摄像头的植物形态图像 + 可选环境传感器数据，输出闭环环境调控指令集，实现按需灌溉、遮阳、通风、加热\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 叶片萎蔫角度估算 |\n| 2 | 茎秆挺直度评估 |\n| 3 | 叶色变化识别（黄化/卷曲/灼烧） |\n| 4 | 水分胁迫判断 |\n| 5 | 光照胁迫判断 |\n| 6 | 温度胁迫判断 |\n| 7 | 调控指令生成（灌溉/遮阳/风机/湿帘/加热） |\n| 8 | 指令优先级排序 |\n| 9 | 节能与资源利用建议 |\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**：当用户提供温室植物图像/视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行环境联动调控分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及温室、连栋大棚、植物工厂、智能调控、灌溉、遮阳网、风机、湿帘、加热器、萎蔫、热胁迫、闭环控制等关键词，并且上传了植物图像/视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史、温室控制报告、查询历史调控记录、显示所有温室调控报告、显示植物联动调控诊断报告，查询温室调控建议清单 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 📥 准备植物图像/视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行温室联动调控分析 | 调用 `-m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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` | 本地温室植物图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络温室植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，温室植物场景默认 `other` | 按需填写 |\n| `--list` | 显示温室联动调控历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py`](scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 输入要求：支持 jpg/png 图像或 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议覆盖完整植物冠层 |\n| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅作为温室控制决策参考，实际执行建议结合本地控制器安全策略 |\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| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json\n```\n\nFile v1.0.6:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n \"slug\": \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\",\n \"version\": \"1.0.6\",\n \"publishedAt\": 1786220371192\n}\n\nFile v1.0.6:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放温室环境与植物状态联动调控 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动温室联动调控分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果与调控指令\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史调控记录\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` - 温室环境与植物状态联动调控\n\n## 输入约束\n\n- 推荐使用温室内固定摄像头实时采集的植物冠层图像/视频（光照充足或夜间补光）\n- 可选配套环境数据：光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %、CO₂ 浓度（ppm）\n- 关键观测特征：叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化（黄化/卷曲/灼烧斑）\n\n## 调控指令枚举（输出参考）\n\n- IRRIGATE_ON / IRRIGATE_OFF - 灌溉水泵/电磁阀开关\n- SHADE_OPEN / SHADE_CLOSE / SHADE_PARTIAL - 遮阳网开度\n- FAN_ON / FAN_OFF - 风机启停\n- WET_CURTAIN_ON / WET_CURTAIN_OFF - 湿帘启停\n- HEATER_ON / HEATER_OFF - 加热器开关\n\n> 仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW），不输出具体 PID/开度数值。\n\nFile v1.0.6:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API密钥无效 |\n| 403 | 权限不足 |\n| 413 | 文件过大 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n\nFile v1.0.6:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.6:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.6:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.6:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.6:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n api-key: null\n api-secret-key: null\n base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n database-url: null\nConstantEnum:\n app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n feishu-app--secret: null\n is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.6:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAnalyzes greenhouse plant images or videos with optional environmental sensor context to produce structured plant-stress findings, climate-control action recommendations, report links, and historical report listings.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nDevelopers, greenhouse operators, and automation teams use this skill to analyze crop canopy media and optional sensor context, then obtain prioritized irrigation, shading, ventilation, wet-curtain, or heating recommendations. It can also retrieve prior greenhouse-control analysis reports from the configured cloud service.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Greenhouse images, videos, and history lookup requests may be sent to lifeemergence/open.lifeemergence services.\n\nMitigation: Review the service endpoints and data-sharing expectations before installation, and avoid submitting confidential greenhouse media unless the deployment has approved those external services.\n\nRisk: The skill may create or reuse a local user identity, register or log in with the external service, and persist authentication tokens in workspace data.\n\nMitigation: Install in a controlled workspace, inspect and rotate stored credentials as needed, and limit access to the workspace data database.\n\nRisk: Generated climate-control recommendations could be wrong or incomplete for local equipment and crop conditions.\n\nMitigation: Treat outputs as decision support and require local controller safeguards or operator review before actuating irrigation, shading, ventilation, wet-curtain, or heating systems.\n\n## Reference(s):\n\n- [Greenhouse climate plant feedback API documentation](references/api_doc.md)\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, JSON, API calls, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown or JSON-like structured text containing analysis results, recommendations, report links, and history listings]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include prioritized climate-control commands and cloud report export URLs; does not provide PID values or exact actuator opening percentages.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.6 (source: server release metadata; artifact SKILL.md frontmatter reports 1.0.8)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.6:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.6:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.5: 31 files, 40057 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (1463b), scripts/__init__.py (61b), scripts/config.py (701b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (588b), scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py (3581b), skill-card.md (2723b), SKILL.md (12058b), 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 (166b)\n\nFile v1.0.5:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\"\ndescription: \"Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。\"\nversion: \"1.0.6\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🏡 Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控\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 | **温室环境与植物状态联动调控** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` |\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. This skill implements closed-loop control driven by plant demand, improving resource efficiency and crop yield. Application scenarios: smart greenhouses, plant factories, multi-span greenhouses. The system continuously monitors plant state and environmental parameters: when plants wilt (water shortage) and soil moisture falls below a threshold it issues an irrigation command; when light is too strong and leaves curl it issues a shading command; when temperature/humidity exceed thresholds and plants show heat stress it issues fan/wet-curtain start commands. Skill features: precision energy saving.\n\n通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。该技能实现基于植物需求的闭环控制，提高资源利用效率和作物产量。应用场景：智能温室、植物工厂、连栋大棚。系统持续监测植物状态和环境参数，当检测到植物萎蔫（缺水）且土壤湿度低于阈值时输出灌溉指令；当光照过强导致叶片卷曲时输出遮阳指令；当温湿度超过设定阈值且植物表现出热胁迫时输出风机/湿帘启动指令。技能特点：精准节能。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的温室环境智能控制 AI。你的任务是分析植物的实时图像（叶片角度、茎秆弯曲度、叶色）以及接收环境传感器数据（光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %），综合判断植物当前的水分、光照、温度胁迫状态，并输出相应的环境调控指令（灌溉、遮阳、风机、加热等）。不要提供具体的控制参数（如 PID 值、阀门开度百分比），仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW）。** |\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n### 1. 🧩 技能用途\n\n基于温室固定摄像头的植物形态图像 + 可选环境传感器数据，输出闭环环境调控指令集，实现按需灌溉、遮阳、通风、加热\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 叶片萎蔫角度估算 |\n| 2 | 茎秆挺直度评估 |\n| 3 | 叶色变化识别（黄化/卷曲/灼烧） |\n| 4 | 水分胁迫判断 |\n| 5 | 光照胁迫判断 |\n| 6 | 温度胁迫判断 |\n| 7 | 调控指令生成（灌溉/遮阳/风机/湿帘/加热） |\n| 8 | 指令优先级排序 |\n| 9 | 节能与资源利用建议 |\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**：当用户提供温室植物图像/视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行环境联动调控分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及温室、连栋大棚、植物工厂、智能调控、灌溉、遮阳网、风机、湿帘、加热器、萎蔫、热胁迫、闭环控制等关键词，并且上传了植物图像/视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史、温室控制报告、查询历史调控记录、显示所有温室调控报告、显示植物联动调控诊断报告，查询温室调控建议清单 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 📥 准备植物图像/视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行温室联动调控分析 | 调用 `-m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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` | 本地温室植物图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络温室植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，温室植物场景默认 `other` | 按需填写 |\n| `--list` | 显示温室联动调控历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py`](scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 输入要求：支持 jpg/png 图像或 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议覆盖完整植物冠层 |\n| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅作为温室控制决策参考，实际执行建议结合本地控制器安全策略 |\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| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json\n```\n\nFile v1.0.5:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n \"slug\": \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\",\n \"version\": \"1.0.5\",\n \"publishedAt\": 1785377549161\n}\n\nFile v1.0.5:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放温室环境与植物状态联动调控 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动温室联动调控分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果与调控指令\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史调控记录\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` - 温室环境与植物状态联动调控\n\n## 输入约束\n\n- 推荐使用温室内固定摄像头实时采集的植物冠层图像/视频（光照充足或夜间补光）\n- 可选配套环境数据：光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %、CO₂ 浓度（ppm）\n- 关键观测特征：叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化（黄化/卷曲/灼烧斑）\n\n## 调控指令枚举（输出参考）\n\n- IRRIGATE_ON / IRRIGATE_OFF - 灌溉水泵/电磁阀开关\n- SHADE_OPEN / SHADE_CLOSE / SHADE_PARTIAL - 遮阳网开度\n- FAN_ON / FAN_OFF - 风机启停\n- WET_CURTAIN_ON / WET_CURTAIN_OFF - 湿帘启停\n- HEATER_ON / HEATER_OFF - 加热器开关\n\n> 仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW），不输出具体 PID/开度数值。\n\nFile v1.0.5:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API密钥无效 |\n| 403 | 权限不足 |\n| 413 | 文件过大 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n\nFile v1.0.5:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.5:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.5:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.5:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.5:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n api-key: null\n api-secret-key: null\n base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n database-url: null\nConstantEnum:\n app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n feishu-app--secret: null\n is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.5:skill-card.md\n\n## Description:
\nAnalyzes greenhouse plant images or videos with environmental context to produce structured plant-stress findings and prioritized climate-control recommendations.
\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.
\n\n## Publisher:
\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)
\n\n### License/Terms of Use:
\nMIT-0
\n\n\n## Use Case:
\nGreenhouse operators, agritech developers, and automation engineers use this skill to analyze plant canopy media and related climate signals, then receive structured findings and prioritized irrigation, shading, ventilation, wet-curtain, or heating recommendations. Its outputs are decision support for greenhouse control workflows and should be confirmed against local safety policies before actuator execution.
\n\n### Deployment Geography for Use:
\nGlobal
\n\n## Known Risks and Mitigations:
\nRisk: Greenhouse media, media URLs, and report-history requests may be sent to external cloud services.
\nMitigation: Use only with authorized greenhouse media and approved cloud account behavior; review the configured API service before installation.
\nRisk: The skill may create or reuse an account identity and persist returned tokens locally.
\nMitigation: Install only where local token persistence is acceptable, and protect or rotate stored credentials according to site policy.
\nRisk: Climate-control recommendations could affect actuators if applied directly.
\nMitigation: Require local controller safety checks and human or controller confirmation before executing irrigation, shading, ventilation, wet-curtain, or heating actions.
\n\n\n## Reference(s):
\n- [Greenhouse API documentation](references/api_doc.md)
\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)
\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis)
\n\n\n## Skill Output:
\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON, Shell commands, Guidance]
\n**Output Format:** [Markdown or JSON structured analysis with report links and prioritized greenhouse control recommendations]
\n**Output Parameters:** [1D]
\n**Other Properties Related to Output:** [May write results to a file when requested; history listing output is rendered as a Markdown table.]
\n\n## Skill Version(s):
\n1.0.5 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.6)
\n\n## Ethical Considerations:
\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 v1.0.5:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.5:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.4: 31 files, 40093 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (1463b), scripts/__init__.py (61b), scripts/config.py (701b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (588b), scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py (3581b), skill-card.md (2772b), SKILL.md (12058b), 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 (166b)\n\nFile v1.0.4:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\"\ndescription: \"Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。\"\nversion: \"1.0.5\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🏡 Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控\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 | **温室环境与植物状态联动调控** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` |\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. This skill implements closed-loop control driven by plant demand, improving resource efficiency and crop yield. Application scenarios: smart greenhouses, plant factories, multi-span greenhouses. The system continuously monitors plant state and environmental parameters: when plants wilt (water shortage) and soil moisture falls below a threshold it issues an irrigation command; when light is too strong and leaves curl it issues a shading command; when temperature/humidity exceed thresholds and plants show heat stress it issues fan/wet-curtain start commands. Skill features: precision energy saving.\n\n通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。该技能实现基于植物需求的闭环控制，提高资源利用效率和作物产量。应用场景：智能温室、植物工厂、连栋大棚。系统持续监测植物状态和环境参数，当检测到植物萎蔫（缺水）且土壤湿度低于阈值时输出灌溉指令；当光照过强导致叶片卷曲时输出遮阳指令；当温湿度超过设定阈值且植物表现出热胁迫时输出风机/湿帘启动指令。技能特点：精准节能。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的温室环境智能控制 AI。你的任务是分析植物的实时图像（叶片角度、茎秆弯曲度、叶色）以及接收环境传感器数据（光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %），综合判断植物当前的水分、光照、温度胁迫状态，并输出相应的环境调控指令（灌溉、遮阳、风机、加热等）。不要提供具体的控制参数（如 PID 值、阀门开度百分比），仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW）。** |\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n### 1. 🧩 技能用途\n\n基于温室固定摄像头的植物形态图像 + 可选环境传感器数据，输出闭环环境调控指令集，实现按需灌溉、遮阳、通风、加热\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 叶片萎蔫角度估算 |\n| 2 | 茎秆挺直度评估 |\n| 3 | 叶色变化识别（黄化/卷曲/灼烧） |\n| 4 | 水分胁迫判断 |\n| 5 | 光照胁迫判断 |\n| 6 | 温度胁迫判断 |\n| 7 | 调控指令生成（灌溉/遮阳/风机/湿帘/加热） |\n| 8 | 指令优先级排序 |\n| 9 | 节能与资源利用建议 |\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**：当用户提供温室植物图像/视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行环境联动调控分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及温室、连栋大棚、植物工厂、智能调控、灌溉、遮阳网、风机、湿帘、加热器、萎蔫、热胁迫、闭环控制等关键词，并且上传了植物图像/视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史、温室控制报告、查询历史调控记录、显示所有温室调控报告、显示植物联动调控诊断报告，查询温室调控建议清单 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 📥 准备植物图像/视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行温室联动调控分析 | 调用 `-m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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` | 本地温室植物图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络温室植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，温室植物场景默认 `other` | 按需填写 |\n| `--list` | 显示温室联动调控历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py`](scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 输入要求：支持 jpg/png 图像或 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议覆盖完整植物冠层 |\n| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅作为温室控制决策参考，实际执行建议结合本地控制器安全策略 |\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| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json\n```\n\nFile v1.0.4:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n \"slug\": \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\",\n \"version\": \"1.0.4\",\n \"publishedAt\": 1784121169257\n}\n\nFile v1.0.4:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放温室环境与植物状态联动调控 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动温室联动调控分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果与调控指令\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史调控记录\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` - 温室环境与植物状态联动调控\n\n## 输入约束\n\n- 推荐使用温室内固定摄像头实时采集的植物冠层图像/视频（光照充足或夜间补光）\n- 可选配套环境数据：光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %、CO₂ 浓度（ppm）\n- 关键观测特征：叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化（黄化/卷曲/灼烧斑）\n\n## 调控指令枚举（输出参考）\n\n- IRRIGATE_ON / IRRIGATE_OFF - 灌溉水泵/电磁阀开关\n- SHADE_OPEN / SHADE_CLOSE / SHADE_PARTIAL - 遮阳网开度\n- FAN_ON / FAN_OFF - 风机启停\n- WET_CURTAIN_ON / WET_CURTAIN_OFF - 湿帘启停\n- HEATER_ON / HEATER_OFF - 加热器开关\n\n> 仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW），不输出具体 PID/开度数值。\n\nFile v1.0.4:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API密钥无效 |\n| 403 | 权限不足 |\n| 413 | 文件过大 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n\nFile v1.0.4:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.4:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.4:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.4:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.4:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n api-key: null\n api-secret-key: null\n base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n database-url: null\nConstantEnum:\n app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n feishu-app--secret: null\n is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.4:skill-card.md\n\n## Description:
\nAnalyzes smart greenhouse plant imagery with optional environmental sensor context to produce plant stress findings and prioritized climate-control actions such as irrigation, shading, fan, wet-curtain, and heating commands.
\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.
\n\n## Publisher:
\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)
\n\n### License/Terms of Use:
\nMIT-0
\n\n\n## Use Case:
\nGreenhouse operators and agricultural engineers use this skill to submit plant images, videos, or URLs and receive structured plant-state analysis, prioritized climate-control actions, resource-use suggestions, and cloud history report links.
\n\n### Deployment Geography for Use:
\nGlobal
\n\n## Known Risks and Mitigations:
\nRisk: Greenhouse images, videos, URLs, and analysis requests may be sent to an external lifeemergence cloud service.
\nMitigation: Use only media and URLs approved for external processing, and avoid private camera footage or sensitive operational data unless the publisher documents retention and handling practices.
\nRisk: Reports are tied to an automatically managed identity and can be queried from cloud history.
\nMitigation: Confirm how identity creation, token storage, and report history are managed before installation, and restrict use to environments where this linkage is acceptable.
\nRisk: The output proposes greenhouse control actions that may be unsuitable for local equipment or crop conditions.
\nMitigation: Treat recommendations as decision support and require local controller safeguards or human review before executing irrigation, shading, ventilation, wet-curtain, or heating actions.
\n\n\n## Reference(s):
\n- [Greenhouse API documentation](references/api_doc.md)
\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)
\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis)
\n\n\n## Skill Output:
\n**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, guidance]
\n**Output Format:** [Markdown or JSON analysis report with command examples and report links]
\n**Output Parameters:** [1D]
\n**Other Properties Related to Output:** [May include cloud report links and prioritized greenhouse control actions; does not provide PID values or valve-opening percentages.]
\n\n## Skill Version(s):
\n1.0.4 (source: server release evidence; artifact frontmatter says 1.0.5)
\n\n## Ethical Considerations:
\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 v1.0.4:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.4:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.3: 31 files, 40095 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (1463b), scripts/__init__.py (61b), scripts/config.py (701b), scripts/config.yaml (3b), scripts/skill.py (588b), scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py (3581b), skill-card.md (2918b), SKILL.md (12058b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28605b), _meta.json (166b)\n\nFile v1.0.3:SKILL.md\n\n---\nname: \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\"\ndescription: \"Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。\"\nversion: \"1.0.3\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🏡 Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控\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 | **温室环境与植物状态联动调控** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` |\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. This skill implements closed-loop control driven by plant demand, improving resource efficiency and crop yield. Application scenarios: smart greenhouses, plant factories, multi-span greenhouses. The system continuously monitors plant state and environmental parameters: when plants wilt (water shortage) and soil moisture falls below a threshold it issues an irrigation command; when light is too strong and leaves curl it issues a shading command; when temperature/humidity exceed thresholds and plants show heat stress it issues fan/wet-curtain start commands. Skill features: precision energy saving.\n\n通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。该技能实现基于植物需求的闭环控制，提高资源利用效率和作物产量。应用场景：智能温室、植物工厂、连栋大棚。系统持续监测植物状态和环境参数，当检测到植物萎蔫（缺水）且土壤湿度低于阈值时输出灌溉指令；当光照过强导致叶片卷曲时输出遮阳指令；当温湿度超过设定阈值且植物表现出热胁迫时输出风机/湿帘启动指令。技能特点：精准节能。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的温室环境智能控制 AI。你的任务是分析植物的实时图像（叶片角度、茎秆弯曲度、叶色）以及接收环境传感器数据（光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %），综合判断植物当前的水分、光照、温度胁迫状态，并输出相应的环境调控指令（灌溉、遮阳、风机、加热等）。不要提供具体的控制参数（如 PID 值、阀门开度百分比），仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW）。** |\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n### 1. 🧩 技能用途\n\n基于温室固定摄像头的植物形态图像 + 可选环境传感器数据，输出闭环环境调控指令集，实现按需灌溉、遮阳、通风、加热\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 叶片萎蔫角度估算 |\n| 2 | 茎秆挺直度评估 |\n| 3 | 叶色变化识别（黄化/卷曲/灼烧） |\n| 4 | 水分胁迫判断 |\n| 5 | 光照胁迫判断 |\n| 6 | 温度胁迫判断 |\n| 7 | 调控指令生成（灌溉/遮阳/风机/湿帘/加热） |\n| 8 | 指令优先级排序 |\n| 9 | 节能与资源利用建议 |\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**：当用户提供温室植物图像/视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行环境联动调控分析 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及温室、连栋大棚、植物工厂、智能调控、灌溉、遮阳网、风机、湿帘、加热器、萎蔫、热胁迫、闭环控制等关键词，并且上传了植物图像/视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史、温室控制报告、查询历史调控记录、显示所有温室调控报告、显示植物联动调控诊断报告，查询温室调控建议清单 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 📥 准备植物图像/视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行温室联动调控分析 | 调用 `-m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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` | 本地温室植物图像/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络温室植物图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--pet-type` | 类别标识，温室植物场景默认 `other` | 按需填写 |\n| `--list` | 显示温室联动调控历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis.py`](scripts/smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_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 | 输入要求：支持 jpg/png 图像或 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议覆盖完整植物冠层 |\n| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅作为温室控制决策参考，实际执行建议结合本地控制器安全策略 |\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| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json\n```\n\nFile v1.0.3:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n \"slug\": \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\",\n \"version\": \"1.0.3\",\n \"publishedAt\": 1783312705027\n}\n\nFile v1.0.3:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放温室环境与植物状态联动调控 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动温室联动调控分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果与调控指令\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史调控记录\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` - 温室环境与植物状态联动调控\n\n## 输入约束\n\n- 推荐使用温室内固定摄像头实时采集的植物冠层图像/视频（光照充足或夜间补光）\n- 可选配套环境数据：光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %、CO₂ 浓度（ppm）\n- 关键观测特征：叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化（黄化/卷曲/灼烧斑）\n\n## 调控指令枚举（输出参考）\n\n- IRRIGATE_ON / IRRIGATE_OFF - 灌溉水泵/电磁阀开关\n- SHADE_OPEN / SHADE_CLOSE / SHADE_PARTIAL - 遮阳网开度\n- FAN_ON / FAN_OFF - 风机启停\n- WET_CURTAIN_ON / WET_CURTAIN_OFF - 湿帘启停\n- HEATER_ON / HEATER_OFF - 加热器开关\n\n> 仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW），不输出具体 PID/开度数值。\n\nFile v1.0.3:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API密钥无效 |\n| 403 | 权限不足 |\n| 413 | 文件过大 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |\n\nFile v1.0.3:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.3:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.3:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.3:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n is-debug: true\n\nFile v1.0.3:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n api-key: null\n api-secret-key: null\n base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n database-url: null\nConstantEnum:\n app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n feishu-app--secret: null\n is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.3:skill-card.md\n\n## Description:
\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time, combine it with environmental sensor data, and produce climate control commands such as irrigation, shading, fan or wet-curtain activation, and heating.
\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.
\n\n## Publisher:
\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)
\n\n### License/Terms of Use:
\nMIT-0
\n\n\n## Use Case:
\nGreenhouse operators, agronomy teams, and automation engineers use this skill to analyze greenhouse plant images or videos together with optional environmental sensor data and receive prioritized climate-control actions. It is intended to support smart greenhouses, plant factories, and multi-span greenhouse workflows where human review and local controller safeguards remain important.
\n\n### Deployment Geography for Use:
\nGlobal
\n\n## Known Risks and Mitigations:
\nRisk: Greenhouse media, media URLs, and report history requests may be sent to remote lifeemergence.com services.
\nMitigation: Use non-sensitive inputs unless the remote-processing and retention terms are acceptable, and avoid private camera URLs or sensitive greenhouse footage.
\nRisk: The skill may silently create or reuse an identity and store generated user records or tokens locally.
\nMitigation: Review and constrain the local data directory, remove stored records when they are no longer needed, and avoid sharing workspaces that may contain generated identity or token data.
\nRisk: Broad automatic triggers for media analysis and history retrieval could expose report data or start remote processing unexpectedly.
\nMitigation: Review requests before execution and require explicit operator approval for history-list retrieval or analysis of sensitive greenhouse assets.
\n\n\n## Reference(s):
\n- [API Interface Documentation](references/api_doc.md)
\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)
\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis)
\n\n\n## Skill Output:
\n**Output Type(s):** [text, markdown, json, shell commands, guidance]
\n**Output Format:** [Markdown or JSON structured analysis report with control recommendations, priorities, report links, and optional saved output file]
\n**Output Parameters:** [1D]
\n**Other Properties Related to Output:** [Supports local file or URL input, history-list retrieval, and basic, standard, or json detail levels.]
\n\n## Skill Version(s):
\n1.0.3 (source: frontmatter and server release evidence)
\n\n## Ethical Considerations:
\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 v1.0.3:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.3:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3","readmeExcerpt":"Skill: Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控 Owner: smyx-sunjinhui Summary: Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/s","codeSnippets":[],"executableExamples":[{"language":"bash","snippet":"python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list"},{"language":"text","snippet":"requests>=2.28.0"},{"language":"bash","snippet":"# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json"},{"language":"bash","snippet":"python -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list"},{"language":"text","snippet":"requests>=2.28.0"},{"language":"bash","snippet":"# 分析本地温室植物图像/视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input /path/to/greenhouse_video.mp4\n\n# 分析网络温室视频\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --url https://example.com/greenhouse_video.mp4\n\n# 显示历史调控报告/调控报告清单（自动触发关键词：查看温室调控历史、温室联动报告清单、调控指令历史等）\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.smyx_greenhouse_climate_plant_feedback_analysis --input video.mp4 --output result.json"}],"parameters":null,"dependencies":[],"permissions":[],"extractedFiles":[{"path":"SKILL.md","content":"---\nname: \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\"\ndescription: \"Using fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。\"\nversion: \"1.0.15\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 🏡 Greenhouse Climate Plant Feedback Analysis | 温室环境与植物状态联动调控\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 | **温室环境与植物状态联动调控** |\n| 🎯 核心目标 | 通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` |\n\nUsing fixed cameras in a smart greenhouse to analyze plant morphology in real time (e.g., leaf wilting angle, stem uprightness, leaf color changes) combined with environmental sensors (light intensity, temperature, humidity, soil moisture), an AI decision model outputs climate control commands including irrigation (pump/solenoid valve), shade-net opening, fan/wet-curtain on-off, heater on-off, etc. This skill implements closed-loop control driven by plant demand, improving resource efficiency and crop yield. Application scenarios: smart greenhouses, plant factories, multi-span greenhouses. The system continuously monitors plant state and environmental parameters: when plants wilt (water shortage) and soil moisture falls below a threshold it issues an irrigation command; when light is too strong and leaves curl it issues a shading command; when temperature/humidity exceed thresholds and plants show heat stress it issues fan/wet-curtain start commands. Skill features: precision energy saving.\n\n通过智能温室中的固定摄像头实时分析植物的形态（如叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化）以及结合环境传感器（光照强度、温度、湿度、土壤水分），利用AI决策模型输出环境调控指令，包括灌溉（水泵/电磁阀）、遮阳网开度、风机/湿帘启停、加热器开关等。该技能实现基于植物需求的闭环控制，提高资源利用效率和作物产量。应用场景：智能温室、植物工厂、连栋大棚。系统持续监测植物状态和环境参数，当检测到植物萎蔫（缺水）且土壤湿度低于阈值时输出灌溉指令；当光照过强导致叶片卷曲时输出遮阳指令；当温湿度超过设定阈值且植物表现出热胁迫时输出风机/湿帘启动指令。技能特点：精准节能。\n\n## 🤖 AI 角色 | AI Role\n| 角色要点 | 说明 |\n|---|---|\n| 说明 1 | **假设你是一个专业的温室环境智能控制 AI。你的任务是分析植物的实时图像（叶片角度、茎秆弯曲度、叶色）以及接收环境传感器数据（光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %），综合判断植物当前的水分、光照、温度胁迫状态，并输出相应的环境调控指令（灌溉、遮阳、风机、加热等）。不要提供具体的控制参数（如 PID 值、阀门开度百分比），仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW）。** |\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n### 1. 🧩 技能用途\n\n基于温室固定摄像头的植物形态图像 + 可选环境传感器数据，输出闭环环境调控指令集，实现按需灌溉、遮阳、通风、加热\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 叶片萎蔫角度估算 |\n| 2 | 茎秆挺直度评估 |\n| 3 | 叶色变化识别（黄化/卷曲/灼烧） |\n| 4 | 水分胁迫判断 |\n| 5 | 光照胁迫判断 |\n| 6 | 温度胁迫判断 |\n| 7 | 调控指令生成（灌溉/遮阳/风机"},{"path":"_meta.json","content":"{\n \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n \"slug\": \"smyx-greenhouse-climate-plant-feedback-analysis\",\n \"version\": \"1.0.12\",\n \"publishedAt\": 1790927981406\n}"},{"path":"references/api_doc.md","content":"# API 接口文档\n\n此处用于存放温室环境与植物状态联动调控 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/health-analysis/v2/start-health-analysis` - 启动温室联动调控分析任务\n2. `/web/health-analysis/v2/get-health-analysis-result` - 获取分析结果与调控指令\n3. `/web/health-analysis/page-health-analysis-result` - 分页查询历史调控记录\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `SMYX_GREENHOUSE_CLIMATE_PLANT_FEEDBACK_ANALYSIS` - 温室环境与植物状态联动调控\n\n## 输入约束\n\n- 推荐使用温室内固定摄像头实时采集的植物冠层图像/视频（光照充足或夜间补光）\n- 可选配套环境数据：光照强度 lux、空气温度 ℃、相对湿度 %、土壤湿度 %、CO₂ 浓度（ppm）\n- 关键观测特征：叶片萎蔫角度、茎秆挺直度、叶色变化（黄化/卷曲/灼烧斑）\n\n## 调控指令枚举（输出参考）\n\n- IRRIGATE_ON / IRRIGATE_OFF - 灌溉水泵/电磁阀开关\n- SHADE_OPEN / SHADE_CLOSE / SHADE_PARTIAL - 遮阳网开度\n- FAN_ON / FAN_OFF - 风机启停\n- WET_CURTAIN_ON / WET_CURTAIN_OFF - 湿帘启停\n- HEATER_ON / HEATER_OFF - 加热器开关\n\n> 仅输出动作指令及优先级（HIGH / MEDIUM / LOW），不输出具体 PID/开度数值。"},{"path":"skills/smyx_analysis/references/api_doc.md","content":"# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明 |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误 |\n| 401 | API密钥无效 |\n| 403 | 权限不足 |\n| 413 | 文件过大 |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误 |"},{"path":"scripts/config.yaml","content":"{}"}],"languages":[],"docsSourceLabel":"CLAWHUB","editorialOverview":null,"editorialQuality":{"score":100,"threshold":65,"status":"thin","wordCount":1019,"uniquenessScore":42,"reasons":["uniqueness-below-45"]}},"media":{"evidence":{"source":"no-media","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-10T03:59:06.898Z","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":"2026-10-10T03:59:06.898Z","emptyReason":"This page has not been claimed by the agent owner."},"hasCustomPage":false,"customPageUpdatedAt":null,"customLinks":[],"structuredLinks":{"docsUrl":null,"demoUrl":null,"supportUrl":null,"pricingUrl":null,"statusUrl":null},"customPage":null},"relatedAgents":{"evidence":{"source":"protocol-neighbors","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-10T09:13:34.635Z","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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