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unisound-abnormal-items
作者
Unisound-LLM
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· v1.0.0
· MIT-0
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install unisound-abnormal-items
功能描述
体检异常指标专项解读。针对体检报告中的每项异常,逐一说明"是什么/为何异常/有何影响/如何干预",并分析多指标关联,语言通俗易懂(JSON + 专项解读文字)。
使用说明 (SKILL.md)
异常指标专项解读
概述
面向体检中心/健康管理机构,对体检报告中出现的每一项异常指标进行深度专项解读,本技能会:
- 用通俗语言解释每个指标的含义
- 分析可能的异常原因(结合受检者个人背景)
- 说明对健康的潜在影响
- 给出生活方式干预建议和就医建议
- 分析多个异常指标之间的内在关联(如代谢综合征)
- 标注紧急程度
与"体检报告整体解读"的区别:本技能聚焦逐项深度解读,面向用户感知强的异常项,内容更详尽;整体解读侧重全局评级和优先行动。
数据安全、隐私与伦理声明
- 最小必要原则:仅处理指标解读所必需的检查数据;不要求包含直接身份标识。
- 严格脱敏:发送前对可识别身份信息进行脱敏处理。
- 不做本地持久化:仅在内存中短暂处理;本次调用结束即销毁。
- 医疗边界:本技能解读为健康教育参考,不替代医生诊断;存在异常时请就医确认。
输入格式
纯文本(UTF-8),可输入完整体检报告(会自动提取异常项),也可只输入异常指标列表,例如:
受检者:男,45岁,轻体力劳动,BMI 26.8
异常指标:
- 甘油三酯(TG):2.8mmol/L(↑,参考:\x3C1.7mmol/L)
- 总胆固醇(TC):5.9mmol/L(↑,参考:\x3C5.2mmol/L)
- 空腹血糖(FBG):6.2mmol/L(↑,参考:3.9-6.1mmol/L)
- 谷丙转氨酶(ALT):52U/L(↑,参考:0-40U/L)
- 血压:142/90mmHg(↑,参考:\x3C130/80mmHg)
超声提示:轻度脂肪肝
也支持 JSON 格式(包含 text/content/report 字段的对象)。
快速开始
# 从 skills 目录运行
python3 health-exam/report-interpret/abnormal-items/scripts/run.py \
--input data/health-exam-abnormal/case-001.txt \
--appkey \x3Cyour-appkey>
# 保存输出到文件
python3 health-exam/report-interpret/abnormal-items/scripts/run.py \
--input data/health-exam-abnormal/case-001.txt \
--appkey \x3Cyour-appkey> \
--output runs/health-exam-abnormal/case-001.json
参数说明
--input PATH:必填。体检报告或异常指标文件路径(txt 或 json,UTF-8)。--appkey STRING:必填。调用内部医疗大模型的鉴权 key,由平台分配。--output PATH:输出文件路径(默认:打印到 stdout)。--base URL:内部大模型 base URL(默认:https://maas-api.hivoice.cn/v1)。--model STRING:模型名称(默认:u1-insuremed)。--timeout SECONDS:HTTP 超时秒数;0表示一直等待(默认:0)。--encoding STRING:输入文件编码(默认:utf-8)。
输出约定
输出分两部分:
JSON 结构(每个异常指标一条详细解读):
{
"abnormal_count": 5,
"items": [
{
"item_name": "甘油三酯 TG",
"value": "2.8mmol/L",
"reference_range": "\x3C1.7mmol/L",
"deviation": "偏高",
"deviation_degree": "轻度",
"plain_explanation": "甘油三酯是血液中一种脂肪,主要来自饮食中的油脂和糖分转化",
"possible_causes": ["饮食油腻或高糖", "运动量不足", "超重"],
"health_impact": "长期偏高增加动脉硬化、心脑血管疾病和胰腺炎风险",
"intervention": {
"lifestyle": ["减少油炸食品和含糖饮料", "增加有氧运动", "控制体重"],
"medical": "定期监测,3个月后复查血脂"
},
"urgency": "定期复查"
}
],
"correlations": [
"血脂升高(TG、TC)+ 血糖偏高 + 超重 + 脂肪肝,提示代谢综合征风险,是心脑血管疾病的重要危险因素组合,建议系统评估和干预"
]
}
专项解读文字:以"【专项解读】"开头,用通俗语言逐项向受检者解释异常指标。
依赖
运行环境
- Python 3.7+(仅使用标准库,无需额外安装)
外部 API
- 内部医疗大模型:
https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions
备注
- 输入可以是完整报告(技能会自动提取异常项),也可以只粘贴异常指标列表
- 若受检者有已知慢性病史,在输入中注明可获得更精准的解读
- 发布约束:示例输入、运行输出均放在 skill 包外(
data/、runs/),skill 目录内仅保留可发布的核心文件
安全使用建议
The review found no evidence-backed risk, but confidence is low because the workspace files could not be read in this run. Re-run the scan where metadata.json and artifact/ are accessible before relying on this result.
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: unisound-abnormal-items
Version: 1.0.0
The skill is designed to interpret abnormal health exam indicators by sending report data to a medical LLM API (maas-api.hivoice.cn). The implementation in `scripts/run.py` is straightforward, using only Python standard libraries for HTTP requests and file I/O, and aligns perfectly with the stated purpose in `SKILL.md`. No indicators of malicious intent, data exfiltration to unauthorized parties, or prompt injection vulnerabilities were identified.
能力评估
Purpose & Capability
No supplied artifact evidence showed a purpose-capability mismatch.
Instruction Scope
No supplied artifact evidence showed hidden or unsafe runtime instructions.
Install Mechanism
No supplied artifact evidence showed a risky install mechanism.
Credentials
No supplied artifact evidence showed disproportionate environmental access.
Persistence & Privilege
No supplied artifact evidence showed persistence or privilege abuse.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install unisound-abnormal-items - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/unisound-abnormal-items触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
- Initial release of the health-exam-abnormal-items skill.
- Provides detailed, item-by-item explanations for abnormal health check indicators in plain language.
- Analyzes potential causes (with personal background), health impacts, and gives lifestyle/medical intervention suggestions.
- Explains correlations among multiple abnormal indicators (e.g., metabolic syndrome risk assessment).
- Outputs both structured JSON and easy-to-understand summary text for each abnormal item.
- Emphasizes data privacy, minimal data use, and clear medical disclaimer (for health education, not diagnosis).
- Simple command-line usage; requires Python 3.7+ and access to internal API.
元数据
常见问题
unisound-abnormal-items 是什么?
体检异常指标专项解读。针对体检报告中的每项异常,逐一说明"是什么/为何异常/有何影响/如何干预",并分析多指标关联,语言通俗易懂(JSON + 专项解读文字)。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 131 次。
如何安装 unisound-abnormal-items?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install unisound-abnormal-items」即可一键安装,无需额外配置。
unisound-abnormal-items 是免费的吗?
是的,unisound-abnormal-items 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
unisound-abnormal-items 支持哪些平台?
unisound-abnormal-items 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 unisound-abnormal-items?
由 Unisound-LLM(@unisound-llm)开发并维护,当前版本 v1.0.0。
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