Flowering & Fruit Set Rate Analysis | 番茄/辣椒开花坐果率分析
AI视觉分析番茄/辣椒开花坐果率，辅助种植管理。
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：Flowering & Fruit Set Rate Analysis | 番茄/辣椒开花坐果率分析。 它的用途是：AI视觉分析番茄/辣椒开花坐果率，辅助种植管理。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/flowering-fruit-set-rate-analysis-番茄-辣椒开花坐果率分析-x-7/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
‘请分析这张我阳台番茄的照片，看看开了多少花，坐了几个果，算一下坐果率。’ 它会调用视觉模型，在图片上框出识别到的花朵和幼果，并给出各自的数量统计，最后计算出百分比形式的坐果率，帮助你判断是否需要人工辅助授粉。
介绍
该技能旨在解决家庭种植者、阳台菜园爱好者或小型温室管理者难以精确评估番茄、辣椒等作物授粉成效和生长状况的问题。传统上，种植者需要人工观察并估算花朵和幼果数量，过程繁琐且易出错。
用户只需使用手机或种植箱摄像头拍摄植株的花穗或果实区域照片，上传给AI。技能内置的目标检测模型会自动识别并统计照片中完全开放的花朵（花冠展开、雄蕊可见）和已成功坐果的幼果（子房膨大，直径约0.5-1cm的绿色小果），并自动计算出坐果率（幼果数/花朵数×100%）。
该技能非常适合家庭智能种植箱用户、阳台蔬菜种植爱好者、小型温室或农场的技术人员，以及任何对精细化园艺管理感兴趣的人。它降低了专业种植分析的门槛，让非专业人士也能获得科学的种植数据。
使用建议：拍摄时请确保光线充足，聚焦于花果簇，避免背景过于杂乱。注意，该模型主要针对番茄和辣椒的特定生长阶段（开花至幼果期），对于其他作物或果实过大、颜色变化明显的阶段，识别准确率可能下降。定期使用有助于跟踪植株生长趋势。
核心特点
专注于番茄和辣椒这两种常见果蔬在家庭种植场景下的开花与幼果期识别，模型针对花果簇的特定形态（如完全开放花朵的雄蕊、0.5-1cm绿色幼果）进行了优化，而非通用的果实识别。直接输出坐果率这一关键农艺指标，为种植决策提供即时量化依据。
注意事项
不适合识别其他种类作物、果实成熟期（颜色形状变化大）或图像质量极差（严重模糊、过暗）的场景。
常见问题
这个技能能识别其他蔬菜吗？
目前模型主要针对番茄和辣椒优化，识别其他蔬菜效果可能不佳。
坐果率多少算正常？
受品种、环境影响，一般番茄坐果率在60%-90%较为理想，过低可能需检查授粉或水肥。
给 AI 助手的安装指引
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