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Lawn Health Assessment | 草坪枯黄率与杂草密度评估

by smyx-sunjinhui · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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/install smyx-lawn-health-assessment-analysis
Description
AI-powered lawn health assessment from drone or fixed-camera top-down images. Uses semantic segmentation to distinguish healthy turf (green), wilting/yellow...
README (SKILL.md)

Lawn Health Assessment | 草坪枯黄率与杂草密度评估

AI-powered lawn health assessment from drone or fixed-camera top-down images. Uses semantic segmentation to distinguish healthy turf (green), wilting/yellow turf (yellow-brown), bare soil and weeds (off-species color/texture), then computes wilting area ratio and weed coverage ratio, and outputs a composite lawn health score (0-100). Helps managers of golf courses, courtyards or municipal greenways quantify turf quality and guide irrigation, fertilization and weeding operations. Scenarios: home courtyards, golf courses, municipal park lawns, sports fields.

通过无人机或固定摄像头拍摄草坪的俯视图像,利用AI语义分割技术区分健康草坪(绿色)、枯黄草坪(黄/褐色)、裸土以及杂草(非目标草种,颜色和纹理不同),计算枯黄面积占比和杂草覆盖面积占比,综合评估草坪健康评分(0-100分)。该技能有助于高尔夫球场、庭院或市政绿地管理者量化草坪质量,指导灌溉、施肥及除草作业。应用场景:家庭庭院、高尔夫球场、市政公园草坪、运动场。

🎯 AI 角色

假设你是一个专业的草坪管理 AI。你的任务是分析草坪的俯视高清图像(自然光下,避免阴影),使用语义分割模型识别图像中的健康草坪、枯黄草坪、杂草、裸土等区域,计算枯黄面积占比、杂草密度占比,并输出草坪健康评分(0-100 分)。不要提供具体的农药品牌,仅输出基于视觉的指标。

任务目标

  • 本 Skill 用于:通过无人机或固定摄像头拍摄的草坪俯视图像/视频进行健康评估,输出枯黄率、杂草密度、健康评分及养护方向建议
  • 能力包含:语义分割(健康草坪 / 枯黄草坪 / 杂草 / 裸土)、枯黄面积占比计算、杂草覆盖面积占比计算、裸土占比统计、草坪健康综合评分(0-100 分)、健康等级评级(健康 / 一般 / 衰弱 / 严重退化)、养护方向建议(灌溉均匀性 / 施肥 / 除草 / 补播)
  • 触发条件:
    1. 默认触发:当用户提供草坪俯视图像或视频(无人机航拍 / 固定摄像头 / 手机俯拍)需要健康评估时,默认触发本技能
    2. 当用户明确需要草坪诊断时,提及草坪枯黄、草坪发黄、草坪杂草、草坪健康、草坪养护、高尔夫球场、市政绿地、草坪密度、补播除草、无人机巡检草坪等关键词,并且上传了图像或视频文件
    3. 当用户提及以下关键词时,自动触发历史报告查询功能:查看历史草坪报告、历史草坪健康报告、草坪评估报告清单、显示所有草坪监测报告、查询草坪诊断记录
  • 自动行为:
    1. 如果用户上传了附件或者图像/视频文件,则自动保存为本地文件
    2. ⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级):如果用户触发任何历史报告查询关键词(如"查看所有草坪报告"、"显示草坪健康报告"、"查看历史报告"等),必须
      • 直接使用 python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --list --open-id 参数调用 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
      • 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

  • 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
    requests>=2.28.0
    

操作步骤

🔒 open-id 获取流程控制(强制执行,防止遗漏)

在执行草坪健康评估前,必须按以下优先级顺序获取 open-id:

第 1 步:【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件(优先)
        路径:skills/smyx_common/scripts/config.yaml(相对于技能根目录)
        完整路径示例:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
        ↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步:检查 workspace 公共目录的配置文件
        路径:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
        ↓ (未找到/未配置)
第 3 步:检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
        ↓ (未提供)
第 4 步:❗ 必须暂停执行,明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id

⚠️ 关键约束:

  • 禁止自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值(如 openclaw-control-ui、default、userC113、user123 等)
  • 禁止跳过 open-id 验证直接调用 API
  • 必须在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析
  • 如果用户拒绝提供 open-id,说明用途(用于保存和查询历史报告记录),并询问是否继续

  • 标准流程:
    1. 准备草坪俯视图像/视频输入
      • 提供本地图像/视频文件路径或网络 URL
      • 建议无人机航拍或固定杆位俯拍,避免人 / 树影遮挡,保证光照均匀
      • 同一区域固定机位定期采集,便于跨期趋势对比
    2. 获取 open-id(强制执行)
      • 按上述流程控制获取 open-id
      • 如无法获取,必须提示用户提供用户名或手机号
    3. 执行草坪健康评估
      • 调用 -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis 处理图像/视频文件(必须在技能根目录下运行脚本
      • 参数说明:
        • --input: 本地图像/视频文件路径
        • --url: 网络图像/视频 URL 地址(API 服务自动下载)
        • --pet-type: 类别标识,绿地场景使用 other,默认 other
        • --open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)
        • --list: 显示草坪健康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)
        • --api-key: API 访问密钥(可选)
        • --api-url: API 服务地址(可选,使用默认值)
        • --detail: 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json)
        • --output: 结果输出文件路径(可选)
    4. 查看分析结果
      • 接收结构化的草坪健康评估报告
      • 包含:健康草坪占比、枯黄草坪占比、杂草覆盖占比、裸土占比、草坪健康综合评分(0-100 分)、健康等级(健康 / 一般 / 衰弱 / 严重退化)、养护方向建议(如"枯黄率偏高 32%,建议检查浇水均匀性、增加补水频次;杂草密度 18%,建议人工除草或选用阔叶草除草剂")
      • 重要提示:仅输出基于视觉的指标和通用养护方向,不推荐具体农药品牌;大面积病害或退化建议联系专业草坪养护机构

资源索引

注意事项

  • 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
  • 文件要求:支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式,最大 10MB
  • 拍摄要求:俯视角度(建议 70°-90°),自然光下避免大片阴影;尽量保持镜头垂直地面,便于面积估算
  • API 密钥可选,如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功,否则忽略鉴权
  • 分析结果仅供养护决策参考,不推荐具体农药品牌;专业场地(如高尔夫果岭)的精细养护请联系草坪专业团队
  • 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
  • 传入的网路地址参数,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
  • 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 reportImageUrl 作为超链接地址,且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出,包含"报告名称"、"草坪类别"、"分析时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用草坪健康评估报告-{记录id}形式拼接, "点击查看"列使用[🔗 查看报告](reportImageUrl)格式的超链接,用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。
  • 表格输出示例:
    报告名称 草坪类别 分析时间 点击查看
    草坪健康评估报告-20260522235500001 庭院草坪 2026-05-22 23:55:00 🔗 查看报告

使用示例

# 分析本地草坪俯视图像/视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --input /path/to/lawn_top.jpg --open-id your-open-id

# 分析网络草坪图像/视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --url https://example.com/lawn.jpg --open-id your-open-id

# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史草坪报告(自动触发关键词:查看历史草坪报告、历史报告、草坪评估清单等)
python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --list --open-id your-open-id

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --input lawn.jpg --open-id your-open-id --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --input lawn.jpg --open-id your-open-id --output result.json
Usage Guidance
Do not install this version unless the publisher can explain and remove or clearly separate the unrelated health/video, account, token, billing, history, and camera-management code paths. A lawn-analysis skill should only need scoped image upload and result retrieval, with clear notice for any remote processing or retained reports.
Capability Tags
requires-paid-servicerequires-sensitive-credentials
Capability Assessment
Purpose & Capability
The advertised purpose is lawn image health assessment, but scanner evidence reports pet-health parameters, human face/health video-analysis documentation, video inputs, generic remote API/CRUD methods, camera-linked delete operations, history retrieval, account creation/login, token storage, and billing prompts.
Instruction Scope
The instructions and code surface appear broader than the stated lawn-assessment workflow, including historical report lookup, identity/open-id handling, generic API calls, and media types beyond declared image analysis.
Install Mechanism
No separate installer abuse or package-install persistence was reported, but the bundled files appear to expose significant runtime behavior through scripts and shared utilities once the skill is used.
Credentials
Remote service use, user identifiers, local config lookup, token persistence, and possible account creation are not proportionate to a simple image-scoring skill without stronger disclosure and consent.
Persistence & Privilege
Findings describe local saving of uploads, persistent user/token records in SQLite, cloud report history retrieval, and delete/edit operations against camera-associated resources; these are high-impact capabilities with unclear user control.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install smyx-lawn-health-assessment-analysis
  3. After installation, invoke the skill by name or use /smyx-lawn-health-assessment-analysis
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.0
Initial release of smyx-lawn-health-assessment-analysis. - Provides AI-powered lawn health assessment using drone or fixed-camera images via semantic segmentation. - Distinguishes healthy turf, wilting/yellow grass, bare soil, and weeds; computes area ratios and a 0-100 health score. - Output includes health score, detailed ratio metrics, health status grading, and maintenance suggestions. - Strict open-id acquisition and verification process for security and historical report access. - Includes commands for running assessments, querying history, and outputting results in Markdown table format.
Metadata
Slug smyx-lawn-health-assessment-analysis
Version 1.0.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is Lawn Health Assessment | 草坪枯黄率与杂草密度评估?

AI-powered lawn health assessment from drone or fixed-camera top-down images. Uses semantic segmentation to distinguish healthy turf (green), wilting/yellow... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 24 downloads so far.

How do I install Lawn Health Assessment | 草坪枯黄率与杂草密度评估?

Run "/install smyx-lawn-health-assessment-analysis" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is Lawn Health Assessment | 草坪枯黄率与杂草密度评估 free?

Yes, Lawn Health Assessment | 草坪枯黄率与杂草密度评估 is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does Lawn Health Assessment | 草坪枯黄率与杂草密度评估 support?

Lawn Health Assessment | 草坪枯黄率与杂草密度评估 is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created Lawn Health Assessment | 草坪枯黄率与杂草密度评估?

It is built and maintained by smyx-sunjinhui (@smyx-sunjinhui); the current version is v1.0.0.

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