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）
通过摄像头分析独居者行为，预警潜在抑郁风险。
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：通过摄像头分析独居者行为，预警潜在抑郁风险。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/depression-behavioral-markers-long-immobility-appetite-chang-x-6/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
“分析过去一周张爷爷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。”，它会调用摄像头数据，计算每日卧床时长和进食动作频率，与历史基线对比。若发现连续3天卧床超20小时且进食次数下降超50%，它将生成一份包含具体数据和行为趋势图的风险报告，供家属查看。
介绍
本技能旨在解决独居老人或独居者因缺乏日常照料，其抑郁或健康恶化风险难以及时被发现的问题。它通过分析家庭固定摄像头（卧室和餐厅）的连续多日视频数据，自动检测“长时间卧床”（如连续卧床超过20小时/天）和“进食行为骤减”（如进食动作次数低于个人历史基线的50%）这两类关键行为变化。
使用时，用户需要部署摄像头并运行本系统。系统会持续学习个人的行为基线，当检测到上述异常行为模式持续超过设定天数（例如3天）时，会自动生成一份行为变化报告。这份报告可以发送给指定的家属或社区医生，作为需要关注和干预的客观依据。
该技能特别适合关心独居长辈健康状况的子女家属、提供社区养老服务的机构工作人员，以及关注老年人心理健康的社区医生或社工使用。它提供了一种非侵入式的、数据驱动的早期风险预警手段。
使用建议方面，务必确保摄像头的安装位置合理，仅覆盖必要的公共区域（如卧室整体和餐厅），并提前告知被监测者，充分尊重其隐私和知情权。报告仅为行为异常提示，不能替代专业医疗诊断，后续仍需人工介入关怀和评估。
核心特点
与通用行为分析技能不同，它专门聚焦于“长时间不动”和“食欲改变”这两个与抑郁症高度相关的核心行为标记，并设定了明确的量化阈值（如>20小时卧床、低于基线50%进食）和持续天数判断，输出的是直接指向健康风险的结构化报告，而非泛泛的行为日志。
注意事项
不适合对隐私极度敏感、或居住环境无法安装固定摄像头的用户，且其预警准确性依赖于摄像头视野的完整性和光照等环境条件。
常见问题
这个技能会侵犯隐私吗？
技能设计需在告知和同意前提下，仅分析特定区域（卧室、餐厅）的宏观行为模式（如是否在床、是否进食），不进行人脸识别或记录具体活动细节，报告仅输出行为统计数据。
它如何区分“卧床休息”和“抑郁卧床”？
通过设定“连续卧床超过20小时/天”且“持续多日”的量化阈值，并结合“进食频率同时骤减”这一关联指标进行综合判断，以区分正常的短暂休息与异常的持续性行为改变。
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/depression-behavioral-markers-long-immobility-appetite-chang-x-6/raw/index.md 读取 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） 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。
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