Fish Flashing & Scraping Detection (Ectoparasite Warning) | 鱼类擦缸/蹭底行为识别（外寄）
通过视频分析检测鱼类异常摩擦行为，预警寄生虫感染风险。
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：通过视频分析检测鱼类异常摩擦行为，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-4/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的视频，检查是否有异常摩擦行为。”，它会调用技能处理视频流，统计行为频次，并生成一份报告，如果超过阈值则会醒目提示“检测到外寄风险，建议检查”。或者，你可以设置自动监控任务：“持续监控我的鱼缸摄像头，一旦发现异常摩擦行为就通知我。”
介绍
该技能旨在解决观赏鱼养殖中因寄生虫感染导致鱼类不适，但人工观察难以持续、易遗漏的痛点。它通过分析鱼缸固定摄像头拍摄的视频，自动识别鱼类的两种典型异常摩擦行为：“擦缸”（鱼体侧身快速蹭过缸壁）和“蹭底”（鱼体腹部或侧面贴底砂摩擦），并统计每分钟的异常接触频次。
使用时，用户需在鱼缸旁部署摄像头并确保拍摄范围覆盖鱼缸主体区域。系统将实时或定时分析视频流，当检测到每分钟异常摩擦次数超过预设阈值（默认5次）且持续时间超过10秒时，会主动发出“外寄风险提示”。
该技能特别适合观赏鱼养殖爱好者、水族馆管理员、鱼类繁育场技术人员以及相关领域的研究者使用。他们无需时刻守在鱼缸旁，即可获得客观、持续的行为监测数据，及时发现潜在健康问题。
建议用户在安装后，根据鱼缸大小和鱼类密度调整摄像头的角度和清晰度，确保能清晰捕捉鱼体动作。初期可结合人工观察进行校准，以优化检测准确性。注意，该技能主要基于行为模式分析，不能替代专业的兽医诊断，当收到预警后，仍需结合水质检测、体表观察等手段综合判断。
核心特点
专注于鱼类特定异常行为（擦缸、蹭底）的视觉识别与量化统计，而非通用的动物行为分析；通过设定明确的频率与持续时间阈值，将行为数据转化为可直接行动的健康风险提示。
注意事项
不适合用于水质恶化、细菌感染等不表现为典型摩擦行为的鱼类健康问题诊断。
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种类，而是通过检测异常摩擦行为来预警可能存在寄生虫感染（如小瓜虫、车轮虫、三代虫等）或皮肤不适的风险。
需要什么样的摄像头？
需要一个固定位置、能清晰拍摄鱼缸内鱼类活动的摄像头，普通家用监控摄像头或网络摄像头即可，需保证视频流稳定。
给 AI 助手的安装指引
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