unisound-health-education

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📖 技能介绍


name: med-patient-health-education description: 病人端通用健康知识科普。参考 wellally-tech 的 knowledge base recommendations 部分,构建通用健康内容入口。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📚" } }


健康知识科普

概述

本 skill 对应:病人端 / 通用健康 / 健康知识科普。

要求:通用健康内容入口。

来源核验

  • 匹配来源:wellally-tech
  • 来源类型:公开 Agent Skill
  • 来源链接:https://agent-skills.md/skills/huifer/WellAlly-health/wellally-tech
  • 匹配结论:匹配。该 skill 明确包含 WellAlly.tech knowledge base、健康主题文章索引、基于健康数据的文章推荐和 URL 引用。

参考部分

只参考 wellally-tech 的 knowledge base recommendations 部分: - 健康知识库入口 - 分类文章索引 - 健康主题匹配 - 推荐内容 - 来源链接引用

不参考部分

  • 不参考 Apple Health/Fitbit/Oura 数据接入
  • 不参考外部设备同步
  • 不参考完整 WellAlly 平台集成
  • 不扩展为问诊或诊断

构建方式

OpenClaw 中应构建为一个独立的内容型 skill: - 输入用户健康主题或关键词 - 在本地或配置知识库中匹配科普内容 - 输出科普标题、摘要、适用主题和来源 - 明确提示科普不能替代医生诊疗

建议输入字段

  • topic:健康主题
  • keywords:关键词列表
  • articles:文章列表(含 title/category/summary/keywords/url)

建议输出字段

  • skill健康知识科普

    7w4.net提供免费和付费技能下载。

  • topic
  • matched_articles
  • summary
  • source_refs

医疗边界

本 skill 只做健康知识科普,不做诊断,不给出个体化治疗建议。

快速开始

从本 skill 目录执行:

python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY

最小输入示例

{
  "topic": "高血压",
  "keywords": ["饮食"],
  "articles": [
    {
      "title": "高血压饮食科普",
      "category": "慢病管理",
      "summary": "面向患者的高血压饮食基础知识。",
      "keywords": ["高血压", "饮食"],
      "url": "https://example.org/article"
    }
  ]
}

输出约定

输出 UTF-8 JSON,采用统一格式:

{
  "skill": "技能名称",
  "status": "ok",
  "data": { /* 结构化数据 */ },
  "text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容,OpenClaw 直接渲染给用户"
}
  • data:本地预处理得到的结构化数据
  • text:内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒,Markdown 格式

支持的输入格式

除 JSON 外,还支持以下格式(通过 --input-type 自动检测或手动指定):

格式 说明
JSON 默认,直接读取结构化输入
CSV / XLSX / XLS 表格数据,按列头自动映射字段
TXT / MD key:value 文本格式(支持中文/英文字段名)
PDF / DOC / DOCX 文档,提取文本后解析
PNG / JPG 等图片 OCR 提取文本后解析

文本格式示例

主题:糖尿病饮食
关键词:血糖,饮食

CSV 格式示例

主题,关键词
糖尿病饮食,血糖

统一入口附加参数

  • --input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json:输入类型;默认 auto
  • --sheet STRING:读取 Excel 时指定 sheet(可选)。
  • --encoding STRINGtxt/csv 编码(默认:utf-8)。
  • --save-prepared:保存预处理后的 JSON,便于调试。
  • --appkey STRING必填。调用内部医疗大模型的鉴权 key,由平台分配。

依赖

运行环境

  • Python 3.7+

Python 第三方包(可选,按输入格式需要)

包名 用途 必要条件
openpyxl 读取 .xlsx 文件 输入为 xlsx 时必须
pypdf 提取 PDF 文本 输入为 pdf 时必须

外部工具(可选,按输入格式需要)

工具 用途 必要条件
LibreOffice (soffice) 转换 .doc / .xls 输入为 doc/xls 时必须
pdftotext(poppler-utils) 提取 PDF 文本 输入为 pdf 且未安装 pypdf 时
tesseract(含 chi_sim+eng) 图片 OCR 输入为图片时必须

仅使用 JSON 输入时,无需安装任何第三方包或外部工具。

模型配置

本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理:

  • endpoint:https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions
  • model:u2-med
  • 协议:OpenAI Chat Completions(兼容标准 /v1/chat/completions)
  • 鉴权:通过 --appkey 参数传入 Bearer token,由用户在 OpenClaw 中调用时提供

本 skill 强制走 API 推理,无本地透传模式。

🤖 AI 评测

这个健康科普工具整体质量不错,文档写得很清楚,功能比较实用,支持多种文件格式输入,使用起来比较方便。优点是处理灵活、说明详细、科普边界清晰。不足是代码有个小bug(导入缺失),缺少测试验证。普通用户使用时建议按文档示例准备输入数据即可。总体推荐使用,但建议开发者修复已知问题。

📊 多维度评分

适应性4.3
规范性4
有效性4.3
可靠性4.4
可信度5

📁 包含文件 (4 个)

📄 SKILL.md 4.8 KB
📄 _meta.json 144 B
📄 scripts/preprocess.py 8.5 KB
📄 scripts/run.py 10.9 KB