Baby Blanket Kick Monitoring Skill | 婴儿蹬被监测技能
婴儿蹬被监测，实时提醒家长盖被保暖
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Baby Blanket Kick Monitoring Skill | 婴儿蹬被监测技能。 它的用途是：婴儿蹬被监测，实时提醒家长盖被保暖 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/baby-blanket-monitor-10/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'请分析我上传的婴儿睡眠视频，检测宝宝是否踢开了被子，并生成一份监测报告。' 它会自动保存视频文件，调用后端脚本进行分析，返回包含踢被次数、暴露时长、风险等级的结构化报告，并附上云端历史报告链接供后续查看。
介绍
这个Skill解决了新手父母夜间无法实时监控宝宝是否踢被的痛点。实际生活中，婴儿在睡眠中频繁蹬开被子，容易导致身体裸露而着凉感冒，但家长无法整夜保持清醒。该技能通过AI视觉分析，自动识别婴儿踢被行为和身体裸露情况，并立即推送警报，让家长及时盖被保暖。
使用方式很简单，你只需要将婴儿床区域的监控视频（本地文件或网络URL）提供给AI助手，系统会自动调用底层脚本进行分析。它支持图片和视频输入，输出结构化分析报告，包含识别结果、风险提示和建议。同时，通过--list参数可以查询云端历史监测报告，所有报告数据都从云端API获取，确保信息准确。
它非常适合需要夜间监护婴儿的家庭用户，尤其是新手父母或保姆。对于开发智能家居产品的团队，也可以将此技能集成到自己的婴儿监护系统中，作为AI Agent的一个功能模块。已拥有智能摄像头的用户，只需将视频流接入即可获得智能分析能力。
建议在安装前确保摄像头固定且覆盖婴儿床整体区域，夜视/红外功能正常。需要注意的是，该技能依赖Python环境（requests库），且需要网络连接以调用云端API查询历史报告。脚本自动处理用户身份，无需用户手动输入任何身份标识。
常见问题
如何安装这个技能？
从ClawHub平台获取技能包后，安装依赖 `pip install requests`，然后将脚本放置在合适目录，通过 `python -m scripts.infant_blanket_kick_monitoring_analysis` 调用。
是否可以查询历史监测记录？
可以，使用 `--list` 参数即可从云端API获取历史报告列表，输出为Markdown表格。注意报告数据只从云端读取，不会从本地记忆获取。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/baby-blanket-monitor-10/raw/index.md 读取 Baby Blanket Kick Monitoring Skill | 婴儿蹬被监测技能 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/baby-blanket-monitor-10/raw/index.md（查看排版版本）