Orchid Growth Status Detection (Shoots / Spike / Roots) | 兰花新芽/花梗/根系状态识别
AI视觉识别兰花新芽、花梗与根系健康状态，提供精准养护建议。
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：AI视觉识别兰花新芽、花梗与根系健康状态，提供精准养护建议。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/orchid-health-detector/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
‘请分析这张我养的蝴蝶兰照片，看看它最近长得怎么样。’ 它会识别图像中的新芽数量、花梗长度，并重点分析透明盆内根系的颜色分布，最后告诉你：‘检测到2个新芽，花梗生长缓慢，部分根系呈褐色老化。整体活力评估为正常，建议适当控水，并补充一次稀薄的均衡肥。’
介绍
兰花养护的难点在于难以精准判断其生长状态，尤其是根系健康与否，往往需要经验丰富的花友才能准确评估。这导致新手容易因浇水、施肥不当而烂根，而老手也可能错过最佳换盆或催花时机。
本Skill通过AI视觉分析技术，解决了这一痛点。用户只需使用手机或专用摄像头，拍摄兰花植株（包括透明盆内的根系）的高清照片，上传后即可获得详细的生长状态报告。系统会自动识别并计数新芽、测量花梗长度，并分析根系颜色（白色为健康、褐色为老化、黑色为腐烂），最终综合评估植株活力为“旺盛”、“正常”或“衰弱”，并给出针对性的养护指导。
它非常适合兰花爱好者、家庭园艺养护者、以及兰花大棚或园艺工作室的专业人士使用。无论是想提升养护水平的个人玩家，还是需要批量管理、科学记录的专业机构，都能从中受益，让兰花养护从“凭感觉”走向“数据化”。
使用建议：为确保识别准确，请在光线充足的环境下拍摄，并尽量让根系在透明盆内清晰可见。对于根系严重腐烂的植株，AI的评估结果可作为重要参考，但最终处理方案仍需结合实际情况。定期（如每月一次）拍摄记录同一株兰花，可以形成生长曲线，更有助于掌握其长期生长节奏。
常见问题
需要什么样的兰花摄像头？
普通智能手机摄像头即可，但专用兰花摄像头通常带有补光和固定支架，在弱光环境下表现更稳定。
根系颜色判断准确吗？
在光线良好、根系清晰可见的条件下准确率较高，但土壤介质反光、水渍或藻类附着可能影响判断，结果需结合实际情况参考。
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-health-detector/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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