Plant Wilting Quantification (Underwatering / Overwatering) | 植物萎蔫程度量化（缺水/水多）
基于AI视觉量化植物萎蔫程度，智能判断缺水或水涝原因。
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：Plant Wilting Quantification (Underwatering / Overwatering) | 植物萎蔫程度量化（缺水/水多）。 它的用途是：基于AI视觉量化植物萎蔫程度，智能判断缺水或水涝原因。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/plant-wilt-analyzer-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
‘分析一下我拍的这盆绿萝是不是该浇水了。’ 它会调用Skill分析你上传的植物图片，计算出当前的萎蔫程度百分比，并结合你设置的土壤湿度数据（如有），判断是缺水还是水多，最后给出‘建议立即浇水’或‘土壤过湿，请检查排水’的具体操作提示。
介绍
本Skill旨在解决植物养护中因浇水不当（缺水或水涝）导致植物萎蔫、生长不良的问题。传统养护依赖经验判断，难以精准量化植物缺水状态，更无法区分缺水与水涝这两种截然相反的原因。
通过智能花盆或固定摄像头拍摄植物整体图像，Skill利用AI视觉分析技术，自动检测叶片与茎秆的夹角（叶片下垂角度）、茎秆挺直程度以及叶片舒展度等多个关键生理指标，从而将植物的萎蔫程度量化为一个0-100%的直观数值。
它非常适合家庭园艺爱好者、温室大棚或植物工厂的专业种植人员、以及智能硬件（如智能花盆）的开发者使用。对于希望实现精准灌溉、降低养护门槛、提升植物存活率和生长质量的用户来说，这是一个得力助手。
使用建议：为确保分析准确，请尽量在光线均匀、背景简洁的环境下拍摄植物正面或侧面的整体图像。若需区分缺水与水涝，建议搭配土壤湿度传感器使用。对于叶片细小或形态特殊的植物，量化结果可能需结合人工观察进行校准。
常见问题
需要什么设备？
需要能拍摄植物整体图像的设备，如带摄像头的智能花盆、固定安装的监控摄像头或手机。为区分缺水/水涝，可选配土壤湿度传感器。
能识别所有植物吗？
主要针对常见绿叶植物优化，对形态特殊（如多肉、针叶）或叶片极小的植物，准确度可能受影响，建议先测试验证。
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/plant-wilt-analyzer-5/raw/index.md 读取 Plant Wilting Quantification (Underwatering / Overwatering) | 植物萎蔫程度量化（缺水/水多） 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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