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AI驱动的综合健康分析系统，整合多维度健康数据、识别异常模式、预测健康风险、提供个性化建议。支持智能问答和AI健康报告生成。
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Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | ai-analyzer |
| description | AI驱动的综合健康分析系统，整合多维度健康数据、识别异常模式、预测健康风险、提供个性化建议。支持智能问答和AI健康报告生成。 |
| allowed-tools | Read, Grep, Glob, Write |
| risk | unknown |
| source | community |
基于AI技术的综合健康分析系统，提供智能健康洞察、风险预测和个性化建议。
当用户提到以下场景时，使用此技能：
通用询问:
风险预测:
智能问答:
报告生成:
const aiConfig = readFile('data/ai-config.json');
const aiHistory = readFile('data/ai-history.json');
检查AI功能是否启用，验证数据源配置。
const profile = readFile('data/profile.json');
获取基础信息：年龄、性别、身高、体重、BMI等。
根据配置的数据源读取相关数据：
// 基础健康指标
const indexData = readFile('data/index.json');
// 生活方式数据
const fitnessData = readFile('data-example/fitness-tracker.json');
const sleepData = readFile('data-example/sleep-tracker.json');
const nutritionData = readFile('data-example/nutrition-tracker.json');
// 心理健康数据
const mentalHealthData = readFile('data-example/mental-health-tracker.json');
// 医疗历史
const medications = exists('data/medications.json') ? readFile('data/medications.json') : null;
const allergies = exists('data/allergies.json') ? readFile('data/allergies.json') : null;
整合所有数据源，进行数据清洗、时间对齐和缺失值处理。
相关性分析: 计算睡眠↔情绪、运动↔体重、营养↔生化指标等关联
趋势分析: 使用线性回归、移动平均等方法识别趋势方向
异常检测: 使用CUSUM、Z-score算法检测异常值和变化点
基于Framingham、ADA、ACC/AHA等标准进行风险预测：
根据分析结果生成三级建议：
文本报告: 包含总体评估、风险预测、关键趋势、相关性发现、个性化建议
HTML报告: 调用 scripts/generate_ai_report.py 生成包含ECharts图表的交互式报告
记录分析结果到 data/ai-history.json
| 数据源 | 文件路径 | 数据内容 |
|---|---|---|
| 用户档案 | data/profile.json | 年龄、性别、身高、体重、BMI |
| 医疗记录 | data/index.json | 生化指标、影像检查 |
| 运动追踪 | data-example/fitness-tracker.json | 运动类型、时长、强度、MET值 |
| 睡眠追踪 | data-example/sleep-tracker.json | 睡眠时长、质量、PSQI评分 |
| 营养追踪 | data-example/nutrition-tracker.json | 饮食记录、营养素摄入、RDA达成率 |
| 心理健康 | data-example/mental-health-tracker.json | PHQ-9、GAD-7评分 |
| 用药记录 | data/medications.json | 药物名称、剂量、用法、依从性 |
| 过敏史 | data/allergies.json | 过敏原、严重程度 |
/ai analyze - AI综合分析/ai predict [risk_type] - 健康风险预测/ai chat [query] - 自然语言问答/ai report generate [type] - 生成AI健康报告/ai status - 查看AI功能状态此Skill仅使用以下工具：
Version 2.35.0 | PRD to Production | Zero Human Intervention > Research-enhanced: OpenAI SDK, DeepMind, Anthropic, AWS Bedrock, Agent SDK, HN Production (2025)
Enforces a strict input boundary protocol (detect, classify, filter, verify) to ensure untrusted data never reaches business logic raw.
Security audit, hardening, threat modeling (STRIDE/PASTA), Red/Blue Team, OWASP checks, code review, incident response, and infrastructure security for any project.
A user may ask you to create, edit, or analyze the contents of a .docx file. A .docx file is essentially a ZIP archive containing XML files and other resources that you can read or edit. You have different tools and workflows available for different tasks.
Train or fine-tune TRL language models on Hugging Face Jobs, including SFT, DPO, GRPO, and GGUF export.
Scaffold, build, sign, and package SwiftPM macOS apps without Xcode projects.