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Analyze skin health data, identify skin problem patterns, assess skin health status. Supports correlation analysis with nutrition, chronic diseases, and medication data.
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/techwavedev/agi-agent-kit --skill skin-health-analyzer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。
Answer questions about Claude Code / Anthropic agent design patterns (CLAUDE.md layering, skills anatomy, progressive disclosure, memory-first, orchestration, sub-agents, worktree isolation, Karpathy loop). Primary backend is a NotebookLM RAG over Anthropic design notebooks; falls back to bundled references when the notebook is not registered.
INTERNAL ONLY. Forked write-capable variant of the public notebooklm skill. Adds programmatic source ingestion (add_source) for the X/YouTube → NotebookLM pipeline (#119). Headless, non-interactive, cron-driven. NEVER ship publicly.
Documentation harvesting agent for crawling and extracting content from documentation websites. Use for crawling documentation sites and extracting all pages about a subject, building offline knowledge bases from online docs, harvesting API references, tutorials, or guides from documentation portals, creating structured markdown exports from multi-page documentation, and downloading and organizing technical docs for embedding or RAG pipelines. Supports recursive crawling with depth control, content filtering, and structured output.
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | skin-health-analyzer |
| description | Analyze skin health data, identify skin problem patterns, assess skin health status. Supports correlation analysis with nutrition, chronic diseases, and medication data. |
| risk | unknown |
| source | community |
本技能提供全面的皮肤健康数据分析功能，包括趋势识别、风险评估、问题诊断和个性化建议生成。特别强调痣的监测和皮肤癌预防。
⚠️ 重要提示：本技能提供的数据分析和建议仅供参考，不构成医学诊断或治疗建议。
输出内容：
输出内容：
输出内容：
输出内容：
基于以下因素进行综合评估：
风险等级：
输出内容：
基于以下因素进行综合评估：
严重程度分级：
输出内容：
基于以下因素进行综合评估：
输出内容：
基于以下因素进行综合评估：
输出内容：
营养素对皮肤健康的影响：
食物对皮肤问题的影响：
营养缺乏的皮肤表现：
输出内容：
糖尿病与皮肤：
自身免疫病与皮肤：
甲状腺疾病与皮肤：
肝脏疾病与皮肤：
输出内容：
药物疹（药物过敏）：
光敏性药物：
药物引起的色素沉着：
药物引起的皮肤干燥：
输出内容：
激素变化对皮肤的影响：
多囊卵巢综合征（PCOS）：
库欣综合征：
输出内容：
根据皮肤类型定制：
根据主要问题定制：
输出内容：
饮食调整：
睡眠管理：
压力管理：
环境调整：
输出内容：
皮肤癌预防：
痤疮预防：
湿疹预防：
光老化预防：
输出内容：
成分知识：
产品选择原则：
阅读产品标签：
输出内容：
常见目标类型：
基于以下因素计算：
评分范围：0-100分
预警级别：
用户请求：分析最近6个月的皮肤健康状况
分析流程：
输出内容：
用户请求：我发现背部有个痣有些变化，帮我评估一下
分析流程：
输出内容：
用户请求：我想改善痤疮问题，制定一个管理计划
分析流程：
输出内容：
用户请求：我的防晒习惯不好，帮我制定改进计划
分析流程：
输出内容：
用户请求：我有糖尿病，这对我的皮肤有什么影响？
分析流程：
输出内容：
用户请求：我想预防皮肤老化，从现在开始应该注意什么？
分析流程：
输出内容：
版本: v1.0.0 最后更新: 2025-01-06 维护者: WellAlly Tech
Use this skill when tackling tasks related to its primary domain or functionality as described above.
Adapted for @techwavedev/agi-agent-kit Original source: antigravity-awesome-skills
Cache data schemas, transformation rules, and query patterns. BM25 excels at finding specific column names, table references, and SQL patterns.
# Check for prior data engineering context before starting
python3 execution/memory_manager.py auto --query "data processing patterns and pipeline configurations for Skin Health Analyzer"
After completing work, store data engineering decisions for future sessions:
python3 execution/memory_manager.py store \
--content "Data pipeline: ETL from PostgreSQL to Qdrant, 50K records/batch, incremental sync via updated_at" \
--type technical --project <project> \
--tags skin-health-analyzer data
Share data schema changes with backend and frontend agents so they update their models accordingly.
python3 execution/cross_agent_context.py store \
--agent "<your-agent>" \
--action "Data pipeline implemented — ETL processing with validation, deduplication, and error recovery" \
--project <project>