name: face-analysis description: 专业人脸照片分析与评分系统。使用计算机视觉算法检测面部关键点，分析五官比例、面部对称性、黄金比例契合度、皮肤质量等多维度指标，输出综合评分与详细报告。适用于人像摄影评估、美学分析、趣味打分等场景。用户发送人脸照片后自动分析，支持生成结构化JSON报告或可读文本报告。

人脸照片专业分析技能

功能概述

本技能提供基于计算机视觉的专业人脸分析能力，可评估以下维度：

使用方式

场景1：用户发送照片后分析

用户通过消息渠道发送人脸照片后，自动触发分析：

# 从消息附件获取图片路径
image_path = context["MediaPath"]  # 或 context["MediaPaths"][0]

# 运行分析脚本
exec(f"python3 scripts/face_analyzer.py {image_path}")

# 解析输出并回复用户
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场景2：批量分析本地图片

exec(f"python3 scripts/face_analyzer.py /path/to/image.jpg")

输出格式

脚本输出两部分内容：

1. 可读报告 - 面向用户的格式化文本分析
2. JSON数据 - 结构化的完整分析数据（位于 [JSON_OUTPUT_BEGIN] 和 [JSON_OUTPUT_END] 标记之间）

技术规格

• 检测引擎: MediaPipe Face Mesh (468个面部关键点)
• 评分算法: 几何测量 + 统计学标准差
• 依赖: Python 3.8+, OpenCV, MediaPipe, NumPy, Pillow

安装依赖

pip3 install opencv-python-headless mediapipe numpy Pillow

注意事项

• 照片需正面、清晰、光线均匀
• 避免遮挡（眼镜、口罩等影响精度）
• 分析结果仅供参考娱乐，非专业医学/美学鉴定

这个 Skill 整体质量不错，能专业地分析人脸照片的多个维度（比例、对称性、肤质等），并给出直观的评分和报告。文档说明清晰，容易上手。但存在两个重复的分析脚本，功能类似却各有一套实现逻辑，可能会造成使用困惑，且缺少统一的配置文件来管理依赖安装。总体而言功能实用，但代码组织上还有优化空间。