name: "smyx-plant-leaf-disease-identification-analysis"
description: "AI-powered plant leaf disease identification from high-resolution leaf images. Detects disease lesion features (color, shape, distribution, surface deposits) such as white powdery patches (powdery mildew), rust-colored spore pustules (rust), brown necrotic spots (leaf spot), and outputs the most likely disease type with confidence score. Helps users quickly diagnose plant diseases and take timely measures. Scenarios: plant factories, greenhouses, home gardening, farm inspection. | 通过拍摄植物叶片的高清图像，利用AI视觉分析技术识别叶片上的病斑特征（颜色、形状、分布），检测是否有白色粉状物（白粉病）、锈色孢子堆（锈病）、褐色坏死斑（叶斑病）等典型症状，输出最可能的病害类型及置信度。帮助用户快速诊断植物病害，采取防治措施。应用场景：植物工厂、温室大棚、家庭盆栽、园艺养护。"
version: "1.0.3"
🍃 Plant Leaf Disease Identification | 植物叶片病害特征识别
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 |
植物叶片病害特征识别 |
| 🎯 核心目标 |
通过拍摄植物叶片的高清图像，利用AI视觉分析技术识别叶片上的病斑特征（颜色、形状、分布），检测是否有白色粉状物（白粉病）、锈色孢子堆（锈病）、褐色坏死斑（叶斑病）等典型症状，输出最可能的病害类型及置信度。帮助用户快速诊断植物病害，采取防治措施。应用场景：植物工厂、温室大棚、家庭盆栽、园艺养护。 |
| 🖼️ 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 |
SMYX_PLANT_LEAF_DISEASE_IDENTIFICATION_ANALYSIS |
AI-powered plant leaf disease identification from high-resolution leaf images. Detects disease lesion features (color, shape, distribution, surface deposits) such as white powdery patches (powdery mildew), rust-colored spore pustules (rust), brown necrotic spots (leaf spot), and outputs the most likely disease type with confidence score. Helps users quickly diagnose plant diseases and take timely measures. Scenarios: plant factories, greenhouses, home gardening, farm inspection.
通过拍摄植物叶片的高清图像，利用AI视觉分析技术识别叶片上的病斑特征（颜色、形状、分布），检测是否有白色粉状物（白粉病）、锈色孢子堆（锈病）、褐色坏死斑（叶斑病）等典型症状，输出最可能的病害类型及置信度。帮助用户快速诊断植物病害，采取防治措施。应用场景：植物工厂、温室大棚、家庭盆栽、园艺养护。
🤖 AI 角色 | AI Role
| 角色要点 |
说明 |
| 说明 1 |
假设你是一个专业的植物病理学AI。你的任务是分析植物叶片的图像，识别叶片上的病斑特征（颜色、形状、分布、表面附着物），与常见病害特征库比对，输出最可能的病害类型及置信度。不要提供化学防治具体方案，仅输出病害识别结果。 |
🎬 技能演示 | Skill Demo
▶️ 点击查看技能使用介绍
🎯 任务目标 | Goals
1. 🧩 技能用途
通过植物叶片高清图像进行病害特征识别，输出最可能的病害类型、置信度及通用防治方向建议
2. 🛠️ 能力范围
| 序号 |
具体能力 |
| 1 |
叶片病斑检测 |
| 2 |
病斑特征提取（颜色/形状/分布/表面附着物） |
| 3 |
常见病害比对（白粉病/锈病/叶斑病/霜霉病/炭疽病等） |
| 4 |
置信度评分 |
| 5 |
通用防治方向建议 |
3. ⚡ 触发条件
| 触发类型 |
触发规则 |
| ✅ 默认触发 |
默认触发：当用户提供植物叶片图像或视频需要分析时，默认触发本技能进行病害识别 |
| 🔎 明确分析意图 |
当用户明确需要植物病害诊断时，提及植物病害、叶片发黄、白粉、锈斑、烂叶、植物诊断等关键词，并且上传了图像或视频文件 |
| 📚 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 ：查看历史植物病害报告、历史叶片诊断报告、植物病害报告清单、显示所有植物报告、查询植物诊断记录 |
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.smyx_plant_leaf_disease_identification_analysis --list
| 类型 |
要求 |
| ✅ 必须 |
使用 python -m scripts.smyx_plant_leaf_disease_identification_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 |
| 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 |
⚙️ 执行病害识别 |
调用 -m scripts.smyx_plant_leaf_disease_identification_analysis 处理输入（必须在技能根目录下运行脚本） |
| 4 |
📊 查看识别结果 |
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 |
本地植物叶片图像/视频文件路径 |
适用于本地文件分析 |
--url |
网络植物叶片图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载） |
API 服务自动下载网络资源 |
--pet-type |
对象类型，植物场景默认 other |
按需填写 |
--list |
显示植物病害识别历史报告列表清单 |
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 |
🌿 常见叶片病害特征对照
| 病害名称 |
典型特征 |
易发植物 |
| ⚪ 白粉病 |
叶面/叶背覆盖白色粉状物 |
月季、葡萄、黄瓜、瓜类 |
| 🟠 锈病 |
叶背出现锈黄色/橙色孢子堆 |
玫瑰、小麦、菊花、豆科 |
| 🟤 叶斑病 |
褐色/黑色坏死斑，常带同心轮纹 |
番茄、辣椒、苹果、月季 |
| 🟡 霜霉病 |
叶面黄斑，叶背灰白色霉层 |
葡萄、黄瓜、十字花科 |
| ⚫ 炭疽病 |
暗褐色凹陷斑，中央有橙红色孢子盘 |
草莓、芒果、辣椒 |
| 🟢 病毒病 |
叶片花叶/卷曲/畸形，无明显斑点 |
番茄、黄瓜、烟草 |
| 💧 细菌性叶斑 |
水浸状斑点，边缘有黄晕 |
番茄、辣椒、白菜 |
🔍 病斑特征识别维度
| 维度 |
观察重点 |
| 颜色 |
白/黄/橙/褐/黑/紫色等 |
| 形状 |
圆形/椭圆/不规则/多角形 |
| 边缘 |
清晰/模糊/有/无晕圈 |
| 分布 |
散生/聚集/沿叶脉/全叶 |
| 表面附着物 |
粉状/绒毛状/孢子堆/水浸状 |
| 病斑组合 |
是否同心轮纹、凹陷、穿孔 |
📊 病情严重程度分级
| 等级 |
病叶占比 |
处置建议 |
| 🟢 轻度 |
<10% |
加强通风、摘除病叶、监测扩散 |
| 🟡 中度 |
10%-30% |
隔离病株、调整环境湿度、考虑生物防治 |
| 🟠 重度 |
30%-50% |
立即隔离、咨询植保专家、必要时使用药剂 |
| 🔴 严重 |
>50% |
严重感染，建议销毁病株防止扩散 |
💡 通用防治方向参考
| 防治方向 |
适用场景 |
| 🌬️ 加强通风 |
白粉病、霜霉病等高湿度诱发病害 |
| ✂️ 摘除病叶 |
早期所有病害，减少病原基数 |
| 💧 调整浇水 |
避免叶面长期湿润，改为根部浇水 |
| ☀️ 增加光照 |
弱光环境下植株易感病 |
| 🛡️ 隔离病株 |
防止健康植株感染 |
| 🌱 选用抗病品种 |
长期解决方案 |
| 🔬 咨询植保专家 |
重度病害需专业指导 |
⚠️ 本技能仅提供通用防治方向，不提供具体化学药剂方案；专业用药需根据植物种类、病害类型、当地法规咨询植保专家。
🗂️ 资源索引 | Resource Index
⚠️ 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 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |
| 🔎 使用提醒 |
拍摄要求：近距离、光线充足、病斑清晰；模糊/逆光/距离过远的图像无法得出可靠结果 |
| 🧑⚖️ 结果性质 |
识别结果仅供病害诊断参考，不提供具体化学防治方案；专业用药请咨询植保专家 |
| 🔎 使用提醒 |
部分病害症状相似（如细菌性与真菌性叶斑），AI 识别可能存在不确定性，建议结合植物种类与环境综合判断 |
| 🔎 使用提醒 |
同一叶片可能存在多种病害混合感染，需结合症状综合判定 |
| 🚫 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 |
| 📜 报告输出 |
当显示历史识别报告清单的时候，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 |
| 📜 报告输出 |
表格输出示例 |
🧰 使用示例 | Examples
# 分析本地植物叶片图像
python -m scripts.smyx_plant_leaf_disease_identification_analysis --input /path/to/leaf.jpg
# 分析网络植物叶片图像
python -m scripts.smyx_plant_leaf_disease_identification_analysis --url https://example.com/leaf.jpg
# 显示历史识别报告/显示报告清单列表
python -m scripts.smyx_plant_leaf_disease_identification_analysis --list
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_plant_leaf_disease_identification_analysis --input leaf.jpg --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_plant_leaf_disease_identification_analysis --input leaf.jpg --output result.json
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