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Family health and medical record management. Tracks members, visits, medications, lab results, daily metrics, reminders, briefings, and pre-visit summaries.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Get an email address without your human. Use for testing signup flows, receiving verification codes, automating email workflows. Free.
Automated cold email outreach pipeline using Resend API. Builds prospect lists from government databases or web scraping, enriches with contact info, sends personalized cold emails with drip follow-ups, and tracks responses. Use when setting up cold email campaigns, building lead lists, automating email outreach, prospecting businesses, sending drip sequences, or managing email deliverability.
Complete cold email system teaching research-driven personalization, "poke the bear" openers, custom signal hunting, and strict QA.
Writes personalized cold emails that actually get replies
Use when building email features, emails going to spam, high bounce rates, setting up SPF/DKIM/DMARC authentication, implementing email capture, ensuring compliance (CAN-SPAM, GDPR, CASL), handling webhooks, retry logic, or deciding transactional vs marketing.
Email marketing design with layout patterns, subject line formulas, and deliverability rules. Covers welcome sequences, promotional emails, transactional templates, and mobile optimization. Use for: email marketing, newsletter design, drip campaigns, email templates, transactional emails. Triggers: email design, email template, email marketing, newsletter design, email layout, email campaign, drip campaign, welcome email, promotional email, transactional email, email subject line, email header image, email banner
| name | mediwise-health-tracker |
| description | Family health and medical record management. Tracks members, visits, medications, lab results, daily metrics, reminders, briefings, and pre-visit summaries. |
家庭健康与病程记录管理技能。所有操作通过 {baseDir}/scripts/ 下的 Python 脚本完成，默认输出 JSON，再转成自然语言回复给用户。
当用户问”你可以做什么”时，记得主动提到：除了健康档案、指标记录、提醒、简报外，还可以根据最近的描述和历史记录先整理一段”就医前摘要”，并在需要时继续生成图片或 PDF，方便给医生快速了解病情。
从会话上下文获取当前发送者 ID，格式为 <channel>:<user_id>，用于所有脚本的 --owner-id 参数。例如：
feishu:ou_707461a1baa7790213d30230b88fb575qqbot:12345678后续所有脚本调用均以此 ID 作为 --owner-id，不得省略。
python3 {baseDir}/scripts/member.py list --owner-id "<sender_id>"
每次增删改查前先调用 list 查询现有成员，将结果展示给用户，明确询问"是为哪位成员操作？"，等待用户明确回复后再继续。
禁止以下行为：
成员不存在时的处理：
列表为空或未找到目标成员 → 告知用户 → 询问是否新建成员 → 等待用户确认姓名和关系 → 再调用 member.py add
# 用户确认后才执行创建
python3 {baseDir}/scripts/member.py add --name "张三" --relation "本人" --owner-id "<sender_id>"
quick_entry.pysmart_intake.py 或对应业务脚本log-health-note 动作记录并跟进python3 {baseDir}/scripts/query.py summary --member-id <id>
python3 {baseDir}/scripts/query.py timeline --member-id <id>
python3 {baseDir}/scripts/query.py active-medications --member-id <id>
python3 {baseDir}/scripts/query.py family-overview
不要把 JSON 原样贴给用户；改写成趋势、摘要、时间线和清晰列表。
结构化数据可直接调用对应动作写入：
| 动作 | 说明 | 关键参数 |
|---|---|---|
add-visit | 添加就诊记录 | member_id, visit_type, visit_date；可选 hospital/department/diagnosis |
add-symptom | 添加症状记录 | member_id, symptom；可选 severity/visit_id/onset_date |
add-medication | 添加用药记录 | member_id, name；可选 dosage/frequency/visit_id/purpose |
add-metric | 添加健康指标 | member_id, type, value；可选 measured_at/source/context |
自然语言或图片输入走 smart-extract → smart-confirm 流程；短文本指标走 quick-entry-save。
python3 {baseDir}/scripts/quick_entry.py parse --text "血压130/85 心率72" --member-id <id> --owner-id "<sender_id>"
python3 {baseDir}/scripts/quick_entry.py parse-and-save --text "血压130/85 心率72" --member-id <id> --owner-id "<sender_id>"
录入数据后若发现异常指标、新诊断或用药变化，用 log-health-note 动作记录并自动创建跟进提醒：
# action: log-health-note
python3 {baseDir}/scripts/health_memory.py log --member-id <id> --content "血压160/100，高于正常上限" --category observation --follow-up-days 3
当用户最近准备去看医生，可以先让用户用自然语言描述本次不适，默认先生成一段简短摘要：
python3 {baseDir}/scripts/doctor_visit_report.py text --member-id <id> --description “最近两周反复头晕，起床和翻身时更明显，偶尔恶心，担心是不是血压或者耳石问题”
生成完后，顺手问一句：
也可以更自然一点，比如：
如用户明确需要，再继续导出图片版或 PDF 版。
这份摘要会尽量汇总：
对于有明确就诊计划的场景，可以走完整就诊生命周期：
# 1. 创建就诊预约（status=planned），获取准备提醒
python3 {baseDir}/scripts/visit_lifecycle.py plan --member-id <id> --visit-date 2026-03-15 --hospital 协和医院 --department 心内科 --chief-complaint “反复胸闷”
# 2. 就诊前智能汇总：症状按身体系统分组 + 近期异常指标 + 在用药 + 药物相互作用警告
python3 {baseDir}/scripts/visit_lifecycle.py prep --member-id <id> [--days 30]
# 3. 就诊后引导录入：诊断、处方、复诊安排（自动创建复诊提醒）
python3 {baseDir}/scripts/visit_lifecycle.py outcome --visit-id <vid> --diagnosis “高血压” \
--follow-up-date 2026-06-15 \
--medications '[{“name”:”氨氯地平”,”dosage”:”5mg”,”frequency”:”每日一次”}]'
# 4. 查看待处理就诊（planned / 未填结果 / 复诊提醒）
python3 {baseDir}/scripts/visit_lifecycle.py pending --member-id <id>
当用户随口提到健康问题时，及时记录并自动跟进：
# 记录随口提到的健康问题，自动创建 N 天后的跟进提醒
python3 {baseDir}/scripts/health_memory.py log --member-id <id> --content “最近睡眠很差，经常半夜醒” --category symptom --follow-up-days 5
# 查看未解决的健康备注和到期跟进
python3 {baseDir}/scripts/health_memory.py list --member-id <id>
# 标记已解决
python3 {baseDir}/scripts/health_memory.py resolve --note-id <nid> --resolution-note “医生建议减少咖啡因摄入，已执行”
待跟进的健康备注会自动出现在每日简报（health_advisor.py briefing）中，确保不遗漏。
当用户首次使用、或表示"图片识别不工作""无法识别报告"时，先在后台运行配置检查：
python3 {baseDir}/scripts/setup.py check
若输出中 vision_configured 为 false，不要在聊天中索要 API Key，而是引导用户在终端完成配置：
第一步：询问地区/偏好
检测到图片和 PDF 识别功能还没配置，需要接入一个视觉模型才能用。
你用的是国内网络还是海外网络？或者想完全在本地离线运行？
根据回答推荐方案，并给出对应的注册链接：
第二步：引导在终端配置（不在聊天中收集密钥）
告知用户在终端执行以下命令（sk-xxx 替换为实际 Key）：
# 示例：硅基流动
python3 {baseDir}/scripts/setup.py set-vision --provider siliconflow --api-key sk-xxx
# 示例：Google Gemini
python3 {baseDir}/scripts/setup.py set-vision --provider gemini --api-key AIza-xxx
# 示例：本地 Ollama
python3 {baseDir}/scripts/setup.py set-vision --provider ollama
⚠️ API Key 请在终端输入，不要通过聊天发送。 在终端执行完成后告诉我一声，我来帮你验证是否配置成功。
第三步：用户告知完成后，验证配置
python3 {baseDir}/scripts/setup.py test-vision
setup.py test-vision 等验证命令在后台完成，不要把 JSON 输出贴给用户。不要直接展示 JSON：查询结果必须转成自然中文。
不要用自身视觉能力读医疗图片：图片/PDF 只能走外部视觉模型。
药物安全问题必须先搜：通过 DDInter、openFDA 或网页搜索查询，不要凭记忆回答。
发简报默认发图片版：优先 briefing_report.py screenshot，不是纯文本。
多张图片先收齐再处理：不要每到一张就立即确认录入。
每次调用脚本必须携带 --owner-id（强制）：从当前会话上下文获取发送者 ID，格式为 <channel>:<user_id>（如 feishu:ou_707461a1baa7790213d30230b88fb575 或 qqbot:12345），作为所有脚本的 --owner-id 参数。这是多用户数据隔离的核心机制，任何脚本调用都不得省略。不知道 owner_id 时，先停下来确认，不要在没有 owner_id 的情况下写入数据。
就医前摘要默认先短文版：先用 doctor_visit_report.py text 生成；用户需要时，再导出图片或 PDF。
成员确认必须等用户明确回复：先调用 member.py list 展示已有成员，问清楚"是为哪位成员操作"，等待用户回复后再继续。不得自动创建成员（包括"本人"），不得在成员未确认的情况下写入任何数据。
记录饮食前必须先查食物数据库：通过 diet-tracker 的 food_lookup.py search 查每种食物的营养数据，用查询结果填写 --items。禁止凭 AI 自身知识估算营养值后直接写入。
对话中的健康提及必须实时记录（强制）：用户在对话中随口提到任何健康相关内容（症状、不适、用药感受、睡眠、情绪等），必须在当次对话结束前调用 health_memory.py log 将其写入健康备注。这是夜间做梦机制的原始素材来源——dream.py gather 会专门读取当日记录的对话提及，未被记录的提及将永久丢失。
触发关键词示例（不限于此）：
触发时机：每日早晨 8:00，由 OpenClaw agent 自动执行。
1. wearable-sync: sync-all → 同步手表数据（若有绑定设备）
2. health-monitor: check-all → 检测异常指标，写入 alerts 表
3. health_advisor.py briefing → 获取全家简报数据（提醒 + 建议 + 风险等级）
4. briefing_report.py screenshot → 生成图片版简报（PNG），同时自动保存当日快照
5. 推送给用户（见下方推送规则）
触发时机：每晚 22:00，由 OpenClaw agent 自动执行，调用 DREAM skill。
做梦机制负责在夜间回顾当日健康素材，提炼规律和隐患，将有价值的洞察写入健康备注，供次日简报展示。详见 mediwise-health-tracker/DREAM.md。
dream.py status → 检查是否满足触发条件（≥20h 间隔）
dream.py lock → 获取做梦锁（防止并发）
dream.py gather → 收集当日健康素材
↓ agent 深度分析（逐成员回顾指标/告警/备注趋势）
health_memory.py log → 写入值得记录的发现（有发现才写，最多3条/成员）
dream.py unlock → 释放锁，标记完成
| 情况 | 推送什么 |
|---|---|
| 有 alert 级告警 | 图片简报 + 文字摘要，文字中明确点出告警项 |
| 只有 warning 或 info | 图片简报，文字一句话概括（"今日整体正常，有 N 项提醒"） |
| 完全正常 | 只发一句"今日健康状况良好，无待处理事项" + 可选图片简报 |
| 同步失败（无手表数据） | 注明"今日手表数据未能同步，以下数据基于上次同步结果" |
briefing_report.py screenshot 生成 PNG，作为图片消息发送当用户说"给我看今天的健康简报"、"健康小报"、"今天身体怎么样"等时，立即执行步骤 3-5（不重复同步），发送图片简报。
每次生成简报时自动保存当日快照，agent 可在对话中直接引用历史状态，无需每次重新计算。
| 用户说 | agent 调用 | 说明 |
|---|---|---|
| "昨天状态怎么样" | daily_snapshot.py get --date <昨天> | 返回单日摘要 |
| "这周身体趋势" | daily_snapshot.py history --days 7 | 最近7天列表 |
| "这个月有几天出现告警" | daily_snapshot.py trend --days 30 | 逐日风险等级 |
| "上周五血压有没有异常" | daily_snapshot.py get --date <日期> + 若需要细节查 health_metrics | 快照 + 原始指标 |
daily_snapshot.py，有结果就直接用，不需要重新跑 health_advisor.pyhealth_metrics# 查昨天快照
python3 {baseDir}/scripts/daily_snapshot.py get --member-id <id> --date 2026-04-05 --owner-id <oid>
# 查最近7天
python3 {baseDir}/scripts/daily_snapshot.py history --member-id <id> --days 7 --owner-id <oid>
# 查30天趋势（用于描述"这个月整体状况"）
python3 {baseDir}/scripts/daily_snapshot.py trend --member-id <id> --days 30 --owner-id <oid>
当用户问“你可以做什么”“你能帮我做什么”时，可以优先用自然中文这样回答：
我可以帮你做这些和健康相关的事情：
- 记录和整理健康档案：症状、诊断、用药、检验、影像、血压血糖等
- 查询和总结病程：帮你把最近变化、既往史、在用药整理清楚
- 做提醒和健康简报：比如用药提醒、复查提醒、每日简报
- 识别报告图片或化验单：把图片/PDF里的信息提取出来录入
- 在你准备去看医生前，先生成一段”就医前摘要”：自动整理最近的关键情况、相关病史、过敏史、在用药和需要注意的事项；如果你需要，我再继续整理成图片或 PDF
- 就诊全程管理：提前规划预约 → 就诊前智能汇总症状/指标/用药 → 就诊后记录诊断和处方 → 自动追踪复诊提醒
- 健康记忆：随时告诉我你注意到的健康问题（如”最近膝盖有点疼”），我会记下来并在几天后主动提醒你跟进
如果你愿意，现在就可以直接告诉我：
“帮我整理最近的情况”
或
“帮我整理最近的就医摘要”
或
“帮我生成一张给医生看的摘要图”
如果用户已经明确说最近要去医院、复诊、看专科，优先提“就医前摘要图”，不要把它埋在能力列表最后。
当用户需要换设备、换环境，或者迁移到新的小龙虾实例时，使用以下命令打包和恢复数据：
# 备份：将所有数据库和配置打包到一个文件
python3 {baseDir}/scripts/setup.py backup --output mediwise-backup.tar.gz
# 恢复：在新环境中还原数据（Schema 自动升级到最新版本）
python3 {baseDir}/scripts/setup.py restore --input mediwise-backup.tar.gz
备份文件包含：medical.db、lifestyle.db、config.json（以及旧版 health.db，如存在）。
迁移流程：
setup.py backup --output xxx.tar.gz，将文件发给用户setup.py restore --input xxx.tar.gz，数据恢复并自动完成 Schema 迁移按需读取，不要一次全读：
mediwise-health-tracker/references/intake-query-vision.md:1mediwise-health-tracker/references/drug-briefing.md:1mediwise-health-tracker/references/cycle-attachments-multitenancy.md:1mediwise-health-tracker/references/visit-prep.md:1<qqimg> 发送。