Fish Flashing & Scraping Detection (Ectoparasite Warning) | 鱼类擦缸/蹭底行为识别（外寄）
通过摄像头监控鱼类异常摩擦行为，预警寄生虫感染风险。
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：Fish Flashing & Scraping Detection (Ectoparasite Warning) | 鱼类擦缸/蹭底行为识别（外寄）。 它的用途是：通过摄像头监控鱼类异常摩擦行为，预警寄生虫感染风险。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/fish-flashing-scraping-detection-ectoparasite-warning-鱼类擦缸-蹭-x-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
“帮我启动鱼类健康监控，分析过去一小时的鱼缸录像。”，它会自动处理视频，识别其中的异常摩擦行为，并生成一份报告，如果检测到频率超过阈值，会立即弹出“外寄风险提示”，并建议你检查鱼鳃和体表是否有白点或黏液增多等迹象。
介绍
该技能旨在解决水族爱好者难以实时、客观监测鱼类健康状态的痛点。传统上，鱼病（尤其是外寄生虫感染）的早期征兆（如频繁擦缸、蹭底）容易被忽视或误判，导致错过最佳治疗时机。
用户只需在鱼缸旁固定安装摄像头，并将视频流接入该系统。系统会持续分析视频，自动识别鱼类“擦缸”（侧身快速蹭缸壁）和“蹭底”（腹部或侧面摩擦底砂）这两种典型的异常摩擦行为，并精确统计每分钟的发生频次。
该技能非常适合观赏鱼养殖爱好者、水族馆管理员、鱼类繁育工作者以及任何希望借助科技手段精细化养护水族生物的用户。它尤其适合那些无法长时间守在鱼缸旁观察，或对早期病征识别缺乏经验的饲养者。
使用时，请确保摄像头位置固定且视野覆盖主要活动区域，光线充足稳定。系统默认阈值为每分钟5次异常接触且持续10秒以上触发预警，用户可根据鱼种和缸内环境微调。请注意，此工具为辅助预警，不能替代专业的兽医诊断，触发警报后仍需人工检查确认。
核心特点
与通用的动物行为分析工具不同，它专门针对水族箱场景，精准定义了“擦缸”和“蹭底”两种鱼类特异性异常行为，并内置了基于寄生虫感染早期症状（如小瓜虫、车轮虫）的预警阈值逻辑，实现了从行为识别到风险提示的端到端自动化。
注意事项
不适合用于混养大量鱼群、水体浑浊或造景复杂严重遮挡视线的鱼缸，行为识别准确率会下降。
常见问题
这个技能能识别哪些寄生虫？
技能本身不直接识别寄生虫，而是通过监测鱼类因体表瘙痒（常由小瓜虫、车轮虫、三代虫等外寄生虫引起）而导致的异常摩擦行为来预警感染风险。
需要什么样的摄像头？
普通的家用网络摄像头或监控摄像头即可，需能固定拍摄并稳定提供视频流。建议选择分辨率较高、夜视功能好的型号，以适应不同光照条件。
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-6/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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