Depression Behavioral Markers (Long Immobility & Appetite Change) | 抑郁症辅助行为标记（长时间不动、食欲改变）
通过摄像头分析行为模式，辅助识别老年人或独居者的抑郁倾向。
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：Depression Behavioral Markers (Long Immobility & Appetite Change) | 抑郁症辅助行为标记（长时间不动、食欲改变）。 它的用途是：通过摄像头分析行为模式，辅助识别老年人或独居者的抑郁倾向。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/depression-behavioral-markers-long-immobility-appetite-chang-x-5/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。
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使用示例
“分析过去一周张奶奶在卧室和餐厅的行为数据，检查是否有符合抑郁风险标记的异常模式。”，它会调用技能处理摄像头采集的匿名行为流数据，计算卧床时长和进食频率，并与历史基线对比。若连续3天检测到卧床超20小时且进食动作减少50%以上，则会生成一份详细的行为变化报告，指出异常时段和变化幅度，供您进一步核实。
介绍
本技能旨在解决独居老人或独居者因抑郁等健康问题导致的行为异常难以被及时发现的问题。传统的远程关怀往往依赖主动沟通或穿戴设备，存在隐私顾虑或依从性差的问题。
该技能通过部署在卧室和餐厅的固定摄像头（非持续录像，仅分析行为模式），连续多日分析用户的行为数据。它主要检测两个关键行为指标：一是每日卧床总时长是否超过20小时，二是每日进食动作的频率或时长是否相比个人历史基线骤降超过50%。
该技能特别适合关注独居长辈健康的子女、负责社区养老服务的社工或医护人员，以及希望为独居家人提供非侵入式健康监护的家庭。它提供了一种被动、持续的行为监测方案，作为主动关怀的补充。
使用时需注意，该系统输出的是“行为变化报告”而非医学诊断，仅作为风险提示。务必提前获得被监护人的知情同意，并妥善处理隐私和数据安全问题。报告触发后，仍需家属或专业人员上门进行面对面评估和关怀。
核心特点
与依赖可穿戴设备或主动上报的通用健康监测工具不同，本技能专注于通过非接触式的环境感知，量化分析“长时间卧床”和“食欲骤减”这两个与抑郁高度相关的核心行为标记，并基于个人历史基线进行个性化判断，更具针对性。
注意事项
不适合用于需要实时报警的紧急医疗场景，也无法替代专业的心理评估和诊断。
常见问题
这个技能会侵犯隐私吗？
技能设计为分析行为模式而非识别具体身份或记录音视频，并强调需获得用户知情同意。数据处理应在本地或受控环境下进行，以最大限度保护隐私。
检测到异常后怎么办？
技能会输出行为变化报告，提醒关注。收到报告后，家属或社区医生应第一时间进行线下探访、沟通，并建议寻求专业医生的帮助，切勿仅凭报告自行判断。
给 AI 助手的安装指引
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