Pet Detection Skill | 宠物检测技能
Detects cats, dogs, and birds appearing in the target area; supports video stream and image detection, suitable for home pet monitoring scenarios. | 宠物检测技能,检测出目标区域内出现的猫、狗、鸟,支持视频流和图…
smyx-skills
@18072937735
What This Skill Does
Analyzes video streams and images to detect and classify cats, dogs, and birds in a target area, outputting structured reports with counts and confidence scores. Supports both local files and network URLs.
Replaces manual review of pet camera footage by automatically identifying and logging pet appearances with species-level classification.
When to Use It
- Check if your cat entered the living room while you were away
- Count how many times a dog appears in a day's surveillance footage
- Detect birds near a backyard feeder from a live camera stream
- Review historical pet detection reports for a specific date range
- Monitor multiple pets in a single household without manual video scanning
- Get an alert when an unrecognized animal (e.g., stray cat) enters the property
Install
$ openclaw skills install @18072937735/smyx-pet-detection-analysis🐾 Pet Detection Skill | 宠物检测技能
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
🧭 技能概览 | Overview
| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 🏷️ 技能名称 | 宠物检测技能 |
| 🎯 核心目标 | 宠物检测技能,检测出目标区域内出现的猫、狗、鸟,支持视频流和图片检测,适用于家庭宠物监控场景 |
| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |
| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |
| 🧩 场景码 | PET_DETECTION |
Tailored specifically for home pet monitoring scenarios, this feature is equipped with a high-sensitivity multi-species recognition algorithm capable of precisely locking onto and distinguishing cats, dogs, and birds within the target area. The system boasts robust adaptability across all scenarios, perfectly supporting both real-time video stream analysis and static image detection. Whether monitoring dynamic daily activities or capturing static moments, it delivers millisecond-level response times and high-precision identification. This technology breaks through the limitations of single-species recognition, providing a comprehensive and flexible intelligent monitoring solution for multi-pet households, ensuring that every movement of your pets within the home environment is accurately recorded and perceived.
本功能专为家庭宠物监控场景量身打造,搭载了高灵敏度的多物种识别算法,能够精准锁定并区分目标区域内的猫、狗及鸟类。系统具备强大的全场景适配能力,完美兼容实时视频流分析与静态图片检测,无论是动态的日常活动看护还是静态的画面捕捉,均能实现毫秒级响应与高精度判定。这一技术打破了单一物种识别的局限,为多宠家庭提供了全面、灵活的智能监测方案,确保宠物在家庭环境中的每一次活动都能被精准记录与感知。
🎬 技能演示 | Skill Demo
🎯 任务目标 | Goals
1. 🧩 技能用途
通过视频/图片对目标区域进行宠物检测,识别猫、狗、鸟等常见宠物,输出结构化的宠物检测报告
2. 🛠️ 能力范围
| 序号 | 具体能力 |
|---|---|
| 1 | 宠物分类定位 |
| 2 | 宠物数量统计 |
| 3 | 存在性检测 |
3. ⚡ 触发条件
| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | 默认触发:当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行宠物检测时,默认触发本技能 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行宠物检测,提及宠物检测、猫咪检测、狗狗检测等关键词,并且上传了视频或图片 |
| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时,自动触发历史报告查询功能 :查看历史检测报告、宠物检测报告清单、检测报告列表、查询历史报告、显示所有检测报告、宠物检测历史记录,查询宠物检测分析报告 |
4. 🤖 自动行为
| 自动行为 | 执行要求 |
|---|---|
| 📎 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 |
| ☁️ 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 |
⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级)
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。
必须执行:
python -m scripts.pet_detection_analysis --list
| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 python -m scripts.pet_detection_analysis --list 调用 API 查询云端的历史报告数据 |
| 🚫 严格禁止 | 从本地 memory 目录读取历史会话信息 |
| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |
| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |
| ✅ 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 |
📦 前置准备 | Requirements
- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
requests>=2.28.0
🚀 操作步骤 | Workflow
🔐 用户身份处理(内部自动完成)
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。
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:
| 场景 | 系统行为 |
|---|---|
| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
🔒 关键约束
| 禁止/要求 | 说明 |
|---|---|
| 🚫 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 |
| 🚫 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 |
| 🚫 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 |
| ✅ 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 |
🧪 标准流程 | Standard Flow
| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |
|---|---|---|
| 1 | 📥 准备媒体输入 | 提供本地文件路径或网络 URL;确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |
| 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 |
| 3 | ⚙️ 执行宠物检测 | 调用 -m scripts.pet_detection_analysis 处理输入(必须在技能根目录下运行脚本) |
| 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 |
⚙️ 脚本参数说明
| 参数 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|
--input | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |
--url | 网络视频/图片 URL 地址(API 服务自动下载) | API 服务自动下载网络资源 |
--media-type | 媒体类型,可选值:video/image,默认 video | 按需填写 |
--confidence-threshold | 置信度阈值,低于该分值不输出,默认 0.5 | 按需填写 |
--list | 显示宠物检测历史分析报告列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围) | 用于云端历史报告查询 |
--api-url | API 服务地址(可选,使用默认值) | 按需填写 |
--detail | 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json) | 输出详细程度 |
--output | 结果输出文件路径(可选) | 可选 |
🗂️ 资源索引 | Resource Index
| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |
|---|---|---|---|
| 🐍 必要脚本 | scripts/pet_detection_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 |
| 🐍 必要脚本 | 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 |
| 📘 领域参考 | 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 |
⚠️ 注意事项 | Notes
| 分类 | 注意事项 |
|---|---|
| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁 |
| 📁 格式支持 | 支持格式:视频支持 mp4/avi/mov 格式,图片支持 jpg/png/jpeg 格式,最大 10MB |
| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供家庭宠物监控参考,具体处置请结合实际情况 |
| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本 |
| 🌐 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 |
| 📁 格式支持 | 当显示历史检测报告清单的时候,从数据 json 中提取字段 作为超链接地址,使用 Markdown 表格格式输出,包含" |
| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |
📝 隐私与数据安全声明 | Privacy & Data Security
| 序号 | 说明 |
|---|---|
| 1 | 数据保密处理 |
| 2 | 系统基于 用户名/手机号 生成的标识仅作为用户关联信息,不保存任何可直接识别个人身份的明文信息。 |
| 3 | 安全传输 |
| 4 | 所有数据(包括视频文件及关联标识)均通过 HTTPS/TLS 加密通道 发送至云端 API 进行分析,防止数据在传输过程中被窃取或篡改。 |
| 5 | 数据留存策略 |
| 6 | 云端服务器遵循“最小必要原则”,分析任务完成后即刻删除原始视频数据,不进行持久化存储,确保用户隐私数据不被留存或滥用。 |
🧰 使用示例 | Examples
# 检测本地监控视频
python -m scripts.pet_detection_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video
# 检测现场图片,调整置信度阈值
python -m scripts.pet_detection_analysis --input /path/to/room.jpg --media-type image --confidence-threshold 0.6
# 检测网络监控视频
python -m scripts.pet_detection_analysis --url https://example.com/monitor.mp4 --media-type video
# 显示历史检测报告/显示检测报告清单列表/显示历史宠物检测报告(自动触发关键词:查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等)
python -m scripts.pet_detection_analysis --list
# 输出精简报告
python -m scripts.pet_detection_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.pet_detection_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json
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