Fish Flashing & Scraping Detection (Ectoparasite Warning) | 鱼类擦缸/蹭底行为识别（外寄）
通过视频分析自动检测鱼类擦缸蹭底行为，预警外寄风险。
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：Fish Flashing & Scraping Detection (Ectoparasite Warning) | 鱼类擦缸/蹭底行为识别（外寄）。 它的用途是：通过视频分析自动检测鱼类擦缸蹭底行为，预警外寄风险。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/fish-flashing-scraping-detection-ectoparasite-warning-鱼类擦缸-蹭-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
“帮我分析过去一小时内鱼缸摄像头的视频，检查是否有异常摩擦行为。”，它会自动处理视频流，识别“擦缸”和“蹭底”动作，并统计频次。如果检测到每分钟超过5次且持续10秒以上的异常接触，它会立即提醒你：“检测到外寄风险，建议检查鱼体是否有白点或黏液增多。”
介绍
该技能旨在解决观赏鱼养殖中因寄生虫感染（如小瓜虫、车轮虫）导致鱼类皮肤不适，频繁摩擦缸体或底砂，而人工观察难以持续、易遗漏的问题。它通过分析鱼缸固定摄像头拍摄的视频，自动识别“擦缸”（鱼体侧身快速蹭缸壁）和“蹭底”（腹部或侧面贴底砂摩擦）两种典型异常行为。系统会统计每分钟的异常接触频次，当频率超过预设阈值（默认5次/分钟）且持续超过10秒时，会立即输出“外寄风险提示”，提醒饲主及时检查干预。
使用时，用户需在鱼缸旁部署一个固定视角的摄像头，确保能清晰拍摄到鱼群活动。将视频流接入该技能的分析系统，系统便会开始7x24小时的自动监测。用户无需时刻盯着鱼缸，只需关注系统发出的预警通知即可。该技能通常作为独立的后台服务运行，或集成到智能鱼缸管理系统中。
该技能非常适合观赏鱼爱好者、专业水族馆管理员、鱼类养殖场技术人员以及宠物健康监测领域的研究者。对于无法长时间守在鱼缸旁，但又担心爱鱼健康的饲主，或需要管理大量鱼缸、追求精细化养殖的专业人士，它能提供极大的便利和效率提升。
使用建议方面，为确保检测准确性，摄像头应安装在光线稳定、无强烈反光的位置，并确保拍摄范围覆盖鱼缸的主要活动区域。需注意，该技能主要针对由外寄生虫引起的摩擦行为进行预警，对于因水质突变、打架等其他原因导致的偶尔蹭缸，可能也会触发警报，因此用户收到提示后应结合观察鱼体表、鳃部等具体症状进行综合判断。此外，对于游速极快的小型鱼或群体密集的场景，检测精度可能略有下降。
核心特点
与通用的动物行为分析工具相比，它专门针对“擦缸”和“蹭底”这两种鱼类外寄典型行为进行高精度识别与量化统计，并内置了基于频次和持续时间的风险预警逻辑，直接输出可操作的养殖健康提醒。
注意事项
不适合用于游动轨迹极其复杂混乱的超高密度鱼群，或摄像头画面存在严重遮挡、频繁光影剧烈变化的场景。
常见问题
检测到异常行为就一定是寄生虫吗？
不一定，水质不适、打架等也可能导致类似行为，预警是提示需要人工介入检查。
对摄像头和安装位置有什么要求？
需要固定视角、光线稳定、覆盖鱼缸主要区域，避免水面强烈反光和遮挡。
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/fish-flashing-scraping-detection-ectoparasite-warning-鱼类擦缸-蹭-x-5/raw/index.md 读取 Fish Flashing & Scraping Detection (Ectoparasite Warning) | 鱼类擦缸/蹭底行为识别（外寄） 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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