Plant Nutrition Diagnosis Skill | 植物营养诊断技能
通过叶片图像诊断植物营养状况并提供精准施肥建议
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：Plant Nutrition Diagnosis Skill | 植物营养诊断技能。 它的用途是：通过叶片图像诊断植物营养状况并提供精准施肥建议 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/leaf-nutrient-diagnosis/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
‘请帮我诊断一下这棵番茄苗的叶片，看看是不是缺肥了。’ 它会引导你上传叶片照片，分析后告诉你可能是缺钾，并建议你施用适量的硫酸钾，同时提醒注意灌溉和光照配合。或者，你可以说：‘我的黄瓜叶子发黄，帮我分析一下营养状况并给个施肥方案。’ AI会综合叶片特征，判断是氮素缺乏的可能性大，并推荐使用尿素或复合肥的用量与方法。
介绍
本技能旨在解决农业生产中难以精准判断植物营养状况、导致施肥不当（过量或不足）的问题。它利用计算机视觉技术分析用户上传的植物叶片图像，结合植物生理学知识模型，快速识别氮、磷、钾及微量元素缺乏或过剩的典型症状。 用户只需拍摄并上传植物叶片的清晰照片，技能即可自动分析并生成诊断报告。报告不仅指出具体的营养问题，还会提供针对性的施肥建议，包括建议的肥料类型、用量和施用方法，帮助用户实现精准营养管理。 该技能非常适合需要管理作物健康的农业从业者，如农场主、种植户、农业技术员，以及对家庭园艺、阳台种植感兴趣的个人用户。它降低了专业植物营养诊断的门槛，让非专业人士也能获得科学的种植指导。 使用建议：为确保诊断准确性，请尽量在自然光下拍摄叶片正面和背面的高清、无遮挡照片。注意，本技能主要基于叶片外观特征进行诊断，对于由病虫害、极端气候或土壤理化性质等其他复杂因素引起的类似症状，诊断结果可能存在局限性，建议结合实际情况综合判断。
常见问题
诊断植物营养需要拍什么照片？
建议拍摄植物典型症状叶片（如新叶、老叶）的正面和背面高清照片，背景简洁，光线均匀。
诊断结果准确吗？
基于计算机视觉和植物生理学模型，对典型营养缺乏/过剩症状有较高识别率，但复杂情况建议咨询农艺师实地确认。
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/leaf-nutrient-diagnosis/raw/index.md 读取 Plant Nutrition Diagnosis Skill | 植物营养诊断技能 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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