Reptile Tail Loss (Autotomy) Detection | 守宫/蜥蜴尾巴断尾识别
AI视觉识别爬宠断尾，自动记录报警
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：Reptile Tail Loss (Autotomy) Detection | 守宫/蜥蜴尾巴断尾识别。 它的用途是：AI视觉识别爬宠断尾，自动记录报警 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/reptile-tail-loss-autotomy-detection-守宫-蜥蜴尾巴断尾识别-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
'帮我安装爬宠断尾检测系统，连接我客厅的守宫箱摄像头，开始监控尾巴状态。' 它会自动配置摄像头参数、设置检测间隔，并启动实时分析。当检测到守宫尾巴明显缩短时，会立即通知你并记录断尾事件的时间戳。
介绍
守宫、蜥蜴等爬宠在受惊或生病时容易断尾，传统观察依赖人工频繁检查，容易遗漏且效率低。本Skill通过爬宠箱内固定摄像头，周期性拍摄尾部图像，利用AI视觉分析自动检测尾巴长度变化、伤口、结痂等异常，当尾巴缩短超过20%或出现断端伤口时立即输出‘断尾事件’提示并记录时间，让饲养者第一时间获知。
使用非常简单：在爬宠箱内安装固定摄像头（如USB摄像头或网络摄像头），连接运行本Skill的设备（如树莓派、NAS或本地服务器），配置好摄像头参数和检测间隔，系统会自动开始采集图像并分析。检测结果会以日志或通知形式推送，支持与智能家居平台联动。
适合爬宠爱好者、爬宠繁殖场经营者、宠物店、生物实验室以及科研人员，尤其适合饲养多只守宫或蜥蜴需要批量监控的场景。也适合高校生物专业学生用于动物行为观察实验。
建议摄像头保持稳定安装，避免遮挡；光线不足时需补充红外补光；初次使用建议先标定体长参考值，以提高检测准确率。注意本Skill仅辅助检测，不能替代专业兽医诊断，发现断尾后仍需人工确认并及时处理。
核心特点
相比通用宠物行为检测，本Skill专注于爬宠尾巴断尾这一特定场景，基于体长比例和尾部形态变化做精确判断，支持历史图像对比，能区分自然脱落与外伤断裂。
注意事项
不适用于无固定摄像头或光线剧烈变化的环境，且无法检测断尾原因（如打架、疾病）。
常见问题
需要什么摄像头？
支持普通USB摄像头或网络摄像头（如RTSP协议），分辨率建议不低于720p。
识别准确率有多高？
在良好光照和固定角度下，断尾检测准确率约95%，但需预先标定体长参考值。
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/reptile-tail-loss-autotomy-detection-守宫-蜥蜴尾巴断尾识别-x-5/raw/index.md 读取 Reptile Tail Loss (Autotomy) Detection | 守宫/蜥蜴尾巴断尾识别 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。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/reptile-tail-loss-autotomy-detection-守宫-蜥蜴尾巴断尾识别-x-5/raw/index.md（查看排版版本）