Orchid Growth Status Detection (Shoots / Spike / Roots) | 兰花新芽/花梗/根系状态识别
兰花新芽/花梗/根系AI视觉检测
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：兰花新芽/花梗/根系AI视觉检测 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-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
'这是我养的蝴蝶兰近期照片，请帮我检测新芽数量、花梗长度和根系颜色，并给出当前活力评估和养护建议。' 它会分析图像后输出：'新芽：2个，花梗：5.2cm，根系：白色健康占比85%，褐色老化15%，综合评估：旺盛。建议：增加光照时长，每7天施一次磷钾肥，促进花梗继续生长。'
介绍
兰花爱好者常常苦恼于无法准确判断植株的生长状态：新芽是否萌发？花梗生长到什么程度？根系是否健康？传统目测依赖经验，且难以观察透明盆内的根系颜色变化。本技能通过AI视觉分析技术，从高清图像中自动检测兰花新芽数量、花梗长度以及根系颜色（白色健康、褐色老化、黑色腐烂），并综合评估植株活力等级（旺盛/正常/衰弱），帮助用户科学掌握养护时机。
使用非常简单：用手机或兰花专用摄像头拍摄兰花的高清照片（建议包含透明盆内的根系），将图片输入给AI，即可获得一份详细的生长状态报告。报告不仅包含新芽个数、花梗长度、根系颜色描述，还会给出针对性的养护建议，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”，帮助用户精准调整水肥和换盆时间。
本技能适用于各类兰花养护场景：家庭阳台养兰爱好者、兰花大棚的专业种植户、兰花园艺工作室的日常管理，以及植物学相关教学演示。无论你是新手还是资深兰友，都能通过直观的数据反馈快速了解兰花当前状态，避免盲目浇水施肥导致的烂根或僵苗问题。
使用建议：为保证根系检测准确，请尽量使用透明兰盆拍摄，并确保图像清晰、光线充足。本技能仅基于照片分析，无法替代土壤湿度、温度等环境传感器数据，建议结合其他监测手段综合判断。对于根系被黑色兰盆完全遮挡的情况，根系状态将无法检测，但新芽和花梗分析仍可正常进行。
核心特点
市面上大多数植物识别工具仅能识别品种或判断病虫害，本技能专门针对兰花生长状态进行量化检测（新芽数、花梗长度、根系颜色分级），并融合三者给出综合活力评估和可执行的养护建议，尤其支持透明盆内根系的颜色识别，这是其他通用植物AI检测工具所不具备的。
注意事项
需要高清图像且根系部分必须通过透明盆可见，否则无法检测根系颜色；不支持非透明盆或根系完全遮挡的情况。
常见问题
是否支持所有兰花品种？
支持常见兰花品种如蝴蝶兰、春兰、蕙兰、墨兰等，模型经过多种品种训练，但极罕见品种可能准确率略低。
需要什么设备？
普通智能手机或兰花专用摄像头均可，建议至少800万像素，保证光线充足，根系清晰可见。
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-6/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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