Orchid Growth Status Detection (Shoots / Spike / Roots) | 兰花新芽/花梗/根系状态识别
用AI识别兰花新芽、花梗、根系状态并给出养护建议
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：Orchid Growth Status Detection (Shoots / Spike / Roots) | 兰花新芽/花梗/根系状态识别。 它的用途是：用AI识别兰花新芽、花梗、根系状态并给出养护建议 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/orchid-growth-status-detection-shoots-spike-roots-兰花新芽-花梗-根系-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。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请帮我检测这张兰花照片中的新芽、花梗和根系状态。” AI会分析图像，输出新芽数量、花梗长度、根系颜色，并给出活力评估和养护建议，例如“新芽萌发3个，根系健康，可适当增加磷钾肥促进花梗生长。” 也可以上传多张照片，让AI批量生成各株的生长状态报告。
介绍
兰花养护中，新芽数量、花梗长度和根系健康是判断植株活力的关键指标，但普通爱好者很难持续、精准地观察这些细节。本Skill通过AI视觉分析技术，从高清照片（包括透明兰盆内的根系）中自动检测新芽萌发数量、花梗生长长度以及根系颜色（白色健康、褐色老化、黑色腐烂），综合输出活力评估（旺盛/正常/衰弱）和具体养护建议，帮助用户告别凭经验猜测的模糊管理。
使用非常简单：只需用手机或兰花专用摄像头拍摄植株正面及盆底根系照片，上传给AI即可。系统会返回检测结果，例如“新芽萌发3个，根系健康，可适当增加磷钾肥促进花梗生长”。支持单株检测，也支持批量处理大棚多盆照片。无需任何硬件改造，透明盆效果最佳，非透明盆也可检测地上部分。
适合兰花家庭养护者、兰花大棚管理人员、兰花园艺工作室从业人员，以及园艺类内容创作者。无论你是刚入门的兰花爱好者，还是管理数百盆兰花的专业种植者，都能通过本Skill快速掌握每株兰花的生长节奏，及时调整水肥、决定是否换盆或增施催花肥。
使用时建议保持拍摄光线均匀、对焦清晰，确保根系区域可见。若使用非透明盆，根系检测将无法进行，但新芽和花梗检测仍可正常输出。建议定期（如每周）拍摄同一植株，对比历史数据，追踪生长趋势，从而更精准地优化养护方案。
核心特点
同类植物检测技能多以物种分类或病害识别为主，本Skill专为兰花设计，可同时检测新芽、花梗、根系三个维度，并通过颜色量化根系健康程度，输出综合活力评估和针对性的水肥调整建议，而非简单标签。
注意事项
需要高清图像，根系检测要求使用透明盆，非透明盆无法评估根系状态；光照过暗或过曝会影响检测精度。
常见问题
支持哪些兰花品种？
支持常见兰花品种，如蝴蝶兰、文心兰、春兰、蕙兰等，模型在多种兰花上训练过。
手机拍照够用吗？
可以，只要像素在800万以上、光线均匀、对焦清晰即可，建议使用微距模式拍摄根系。
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/orchid-growth-status-detection-shoots-spike-roots-兰花新芽-花梗-根系-x-5/raw/index.md 读取 Orchid Growth Status Detection (Shoots / Spike / Roots) | 兰花新芽/花梗/根系状态识别 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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