Elderly Hand Resting-Tremor Detection | 老年人手部震颤（静止性）识别
通过AI视频分析，居家检测老年人手部静止性震颤。
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：Elderly Hand Resting-Tremor Detection | 老年人手部震颤（静止性）识别。 它的用途是：通过AI视频分析，居家检测老年人手部静止性震颤。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/elderly-hand-resting-tremor-detection-老年人手部震颤-静止性-识别-x-2/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
“请分析这段我爷爷手部的视频，看看有没有静止性震颤。”，它会处理视频，并输出一份报告，指出是否检测到周期性抖动，以及抖动的频率和大致幅度。你可以根据这个结果，决定是否需要带老人去医院进行进一步检查。
介绍
本技能旨在解决老年人神经系统疾病（如帕金森病）早期筛查不便的问题。通过分析家庭摄像头拍摄的手部静止视频，AI能自动检测是否存在周期性抖动。
使用时，只需将摄像头对准老年人自然放置于桌面或扶手的手部，录制一段视频，然后调用本技能进行分析。系统会输出震颤的频率、幅度等量化指标。
该技能非常适合家中有年长者的家庭成员、社区护理人员以及关注老年人健康的个人使用，可作为初步的健康观察工具。
建议在光线充足、背景稳定的环境下拍摄，并确保手部处于完全放松的静止状态，避免主动运动干扰。分析结果仅供参考，不能替代专业医疗诊断，若发现异常应及时就医。
核心特点
与同类健康监测技能相比，它专注于非接触式的视频运动分析，无需穿戴设备，利用普通家用摄像头即可实现，降低了使用门槛和成本。同时，它提供具体的震颤频率（Hz）和幅度（像素位移）量化数据，而非简单的“是/否”判断。
注意事项
不适合用于诊断疾病或评估非静止状态（如动作性）的震颤。
常见问题
这个技能能诊断帕金森病吗？
不能。本技能仅用于检测静止性震颤的存在和量化其特征，是一种筛查工具，不能替代医生的专业诊断。
需要什么样的摄像头？
普通的家用固定摄像头或智能手机摄像头即可，需保证画面清晰稳定，能看清手部细节。
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/elderly-hand-resting-tremor-detection-老年人手部震颤-静止性-识别-x-2/raw/index.md 读取 Elderly Hand Resting-Tremor Detection | 老年人手部震颤（静止性）识别 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/elderly-hand-resting-tremor-detection-老年人手部震颤-静止性-识别-x-2/raw/index.md（查看排版版本）