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Family health and medical record management. Tracks members, visits, medications, lab results, daily metrics, reminders, health cards, and pre-visit summaries.
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/JuneYaooo/mediwise-health-suite --skill mediwise-health-tracker命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
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基于 SOC 职业分类
| name | mediwise-health-tracker |
| description | Family health and medical record management. Tracks members, visits, medications, lab results, daily metrics, reminders, health cards, and pre-visit summaries. |
健康档案与病程记录 Skill。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、健康记录卡片外，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。
当前公开版本只面向一个本地用户管理自己和多位家人的档案。安装 Agent 已负责配置个人模式；不要再让普通用户配置共享身份、群聊路由或 owner_id。
写入或查询前调用 resolve-member：
add-member 创建“姓名（本人）”。成员列表和确认回复始终显示“姓名（身份）”，例如“张建国（父亲）”“王丽（母亲）”。不得只展示内部 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-member | 创建家庭成员档案 | name、relation；可选 gender、birth_date、blood_type、allergies、medical_history、phone、emergency_contact、emergency_phone、timezone |
get-member / update-member / delete-member | 查看、更新或删除成员档案 | member_id；更新时只传需要修改的字段 |
resolve-member | 按姓名/身份解析目标成员 | 可选 name、relation；多成员时用于消歧 |
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 |
get-metrics / delete-metric | 按类型与日期范围查询或删除指标 | 查询可选 type/start_date/end_date/limit；删除传记录 id |
add-lab-result / add-imaging | 直接写入已确认的检验或影像结构化结果 | member_id、名称、日期与已确认内容 |
snapshot-save / snapshot-get / snapshot-history / snapshot-trend | 保存或查询每日健康快照 | member_id；查询单日时传 date，历史和趋势可传 days |
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>
python3 {baseDir}/scripts/quick_entry.py parse-and-save --text "血压130/85 心率72" --member-id <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 “已按医生原有交代完成处理”
待跟进的健康备注会自动出现在下一张健康记录卡片（health_advisor.py briefing）中，确保不遗漏。
处理图片或 PDF 时，先判断当前 Agent 是否已经能读取本次附件：
setup.py check，也不要求单独配置视觉模型。python3 {baseDir}/scripts/setup.py check，检查本地 PaddleOCR 或用户已经配置的视觉 fallback。只在直接读取不可用或用户主动要求独立识别路径时进入本流程。优先说明本地 OCR 与云端视觉服务的隐私差异，并询问地区/偏好：
本地 PaddleOCR 可以先处理图片和扫描 PDF 的文字。如果你还需要理解复杂表格或图表，我可以继续配置视觉模型。
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：
Qwen/Qwen3.6-35B-A3B 或 zai-org/GLM-4.5V，配置前确认当前支持图片输入由配置 Agent 完成设置。使用客户端提供的安全本地凭据输入或系统 keyring。当前客户端没有安全输入能力时停止配置；不得要求用户在聊天中粘贴 Key，也不得让普通用户复制配置命令。
配置完成后，由配置 Agent 验证 fallback：
python3 {baseDir}/scripts/setup.py test-vision
python3 {baseDir}/scripts/setup.py test-pdf
python3 {baseDir}/scripts/setup.py test-intake --input both
setup.py test-vision、setup.py test-paddleocr、setup.py test-pdf 和 setup.py test-intake 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。
附件直接读取优先，写入必须确认：当前 Agent 已收到并能读取图片或 PDF 时可直接提取；不可读时才走本地 OCR 或用户已配置的视觉 fallback。任何路径的提取结果都必须先展示给用户确认，再写入档案。
不提供医疗指导：只记录、整理、查询、展示和提醒。不得根据健康数据给出诊断、治疗建议、用药建议、营养治疗建议、临床判断或其他医疗指导；只可转述已有诊断、处方、报告明确标记、用户阈值和既有提醒。如需医学判断，只能提示用户咨询专业医疗人员。
药物安全问题必须先搜且只展示来源信息：通过 DDInter、openFDA 或网页搜索查询，不要凭记忆回答；不得据此指示用户开始、停止、更换或调整药物。
近期健康记录默认发图片卡片：优先调用 generate-report，传入用户要求的 days（默认 7）、语言和个人/家庭视图，不是把 JSON 或 HTML 发给用户。普通概览发送返回的 PNG；用户明确要“健康译报”“动态译报”“小视频”或“多维分析”时，个人版传 focus=story 和 format=mp4，发送 video_artifact.mp4_path，并可按需发送 video_artifact.scene_images 中的独立 PNG。若 video_artifact 不可用，只发送普通 PNG，并如实说明原因；不得把兼容 story_artifact.svg_path 冒充最终视频。
多张图片先收齐再处理：不要每到一张就立即确认录入。
只用于个人本地档案：不要引导群聊或多人共享部署；安装配置异常时交给具备本机权限的 Agent 修复，不让普通用户处理身份参数。
就医前摘要只整理资料：默认先用 doctor_visit_report.py text 生成短文版；用户需要时，再导出图片或 PDF。摘要不得包含诊断判断或诊疗建议。
成员按姓名和身份解析：只有唯一“本人”档案时允许默认本人；出现多位家庭成员后，写入必须明确姓名。每次写入前复述“姓名（身份）”，同名时必须进一步消歧。
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，也不得把营养数据解释为治疗建议。
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）：
建议触发时机：每日早晨 8:00。此任务不会随 MediWise 安装自动创建；只有当前 Agent 确实支持定时任务、已经完成任务注册并通过一次触发测试时，才可声称会自动执行。OpenClaw 可使用其定时任务，其他 Agent 使用等效机制；不具备定时能力时由用户手动请求。
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 → 获取卡片数据（提醒 + 明确标记 + 状态汇总）
4. briefing_report.py screenshot → 生成健康记录卡片（PNG），同时自动保存当日快照
5. 推送给用户（见下方推送规则）
建议触发时机：每晚 22:00。与早间卡片相同，必须由当前 Agent 显式注册、持久化并测试定时任务；MediWise 本身不包含后台守护进程。
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，供次日健康记录卡片展示。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 | 健康记录卡片 + 文字摘要，文字中明确点出告警项 |
| 只有 warning 或 info | 健康记录卡片，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" + 可选健康记录卡片 |
| 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；明确请求个人动态健康译报时，传 --story-video，发送同一结果里的 video_artifact.mp4_path，并可单独发送 video_artifact.scene_images 中的 PNG；story_artifact.svg_path 只保留为最佳单域兼容产物当用户说“帮我生成最近 7 天的健康记录卡片”“给我看近期健康简报”“今天身体怎么样”等口语表达时，统一按“健康记录卡片”能力处理：
resolve-member。只有唯一“本人”档案时可以默认本人；有多位成员且用户未说明姓名时必须先询问。明确请求家庭版时跳过单成员解析。generate-report，传入已确认的 member_id、days、view=personal 和对话语言对应的 locale；未指定时间时默认 7 天。用户明确问指标趋势、饮食运动、医疗记录、用药或个性化健康译报时，再分别传 focus=metrics|lifestyle|care|medications|story；要求动态译报、小视频或多维分析时同时传 format=mp4；普通概览保持 focus=auto。video_artifact.mp4_path 对应的 MP4，并可同时发送 video_artifact.scene_images 中任一 1080×1440 PNG。两种情况都只用一句自然语言概括最重要的提醒，不粘贴 JSON 或 HTML。story_artifact.svg_path 是最佳单域的兼容中间产物，不是最终小视频。generate-report 并传入 view=family，不要传 member_id。家庭版用于一个本地用户管理本人及家人的概览，不代表多人共享服务。locale=en-US，中文请求使用 locale=zh-CN。个人版对外名称统一为 “Health Record Card” / “健康记录卡片”，家庭版统一为 “Family Health Record Card” / “家庭健康记录卡片”。“健康简报”“健康小报”等只作为意图触发词，不作为回复或卡片标题。个人版按真实记录展示指标趋势、饮食摄入、运动消耗、步数、睡眠和在用药，并用个人健康时间轴按日期倒序合并指标更新、饮食、运动、睡眠、就医、检验和检查，最多展示 10 条，同一天内医疗事件优先。个人健康译报作为第五类板块接入共享故事引擎：该静态板块从当前有记录的体重、睡眠、生命体征、摄入和活动中确定性选择一域；多维 MP4 则串联其中所有有有效记录的域。两者复用各域 adapter 的同日折叠、Signal Frame、稳健趋势和模板选择；没有可读记录时省略，不补零、不自行推断。video_artifact 包含竖屏 MP4、全部独立分镜 PNG、manifest 和 QA 路径；story_artifact.svg_path 作为最佳单域兼容产物保留；家庭版不生成个人故事产物。focus=auto 必须使用生成器返回的确定性布局：先按 alert / warning、明确标记异常和到期提醒决定安全优先级，再按各模块的实际记录量决定主模块；重点模块前置，重点指标、数据最多的生活方式面板或健康译报可放大，空且与本次问题无关的模块省略。不得让模型根据数值自行推断异常，也不得仅因记录多就把明确异常压到后面。
家庭版是成员状态看板，不展示时间轴，也不纵向拼接多张个人卡片。每位成员只展示当前状态、有限的最新指标、在用药及服药计划、提醒和明确注意事项。成员顺序由生成器自动决定：有 alert 的成员最优先，其次是 warning、明确标记异常或到期提醒；均无风险时，再优先展示有在用药、计划提醒或近期记录的成员。检验异常仅认原始数据中的明确标记。详细布局规则见 mediwise-health-tracker/references/drug-safety-health-card.md。
每次生成健康记录卡片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
# 查最近7天
python3 {baseDir}/scripts/daily_snapshot.py history --member-id <id> --days 7
# 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
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
- 做提醒和健康记录卡片：比如用药提醒、复查提醒、最近 7 天健康记录卡片
- 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”），我会记下来并创建后续跟进待办；当前 Agent 已配置并验证调度时可到点主动通知
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）和 SHA-256 manifest.json。备份使用 SQLite 一致性快照，支持配置在自定义路径中的数据库；恢复会先校验白名单、哈希和数据库完整性。旧版无 manifest 的官方备份仍兼容恢复，但无法进行哈希校验。manifest 未签名，不提供来源真实性保证。
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-safety-health-card.md:1mediwise-health-tracker/references/cycle-attachments-local-scope.md:1mediwise-health-tracker/references/visit-prep.md:1<qqimg> 发送。