Reptile Tail Loss (Autotomy) Detection | 守宫/蜥蜴尾巴断尾识别
利用AI视觉监控爬宠断尾事件的智能检测工具。
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：利用AI视觉监控爬宠断尾事件的智能检测工具。 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-2/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
“启动断尾检测监控。”，它会配置摄像头定时拍摄任务并开始分析。当检测到异常时，AI会主动通知你：“检测到断尾事件，发生于[时间]，请查看记录。”，并附上相关的图像对比或事件日志。
介绍
该Skill旨在解决爬宠饲养中难以实时发现和记录断尾事件的问题。断尾是守宫、蜥蜴等爬行动物常见的应激反应或受伤表现，但人工观察存在盲区，可能错过最佳观察和处理时机。
通过安装在饲养箱内的固定摄像头，系统会定期自动拍摄宠物的尾部图像。利用AI视觉分析技术，系统将当前尾巴图像与历史记录或基于体长的参考值进行对比，同时检测尾部尖端是否存在伤口、结痂或异常短缩。
当检测到尾巴长度突然明显缩短（例如超过20%）、尾部断端可见伤口或结痂时，系统会自动输出“断尾事件”提示，并精确记录事件发生的时间。这为宠物健康状况的追踪和异常行为的分析提供了数据支持。
该Skill特别适合需要长时间、非接触式监控爬宠健康状况的饲养者或研究者。使用建议包括确保摄像头安装位置能清晰拍摄到尾部，并保持饲养箱内光照相对稳定以获得更准确的图像分析结果。需要注意的是，该工具依赖视觉分析，对于被垫材或躲避物完全遮挡的尾部可能无法有效检测。
核心特点
与通用宠物监控摄像头不同，本Skill专门针对爬行动物的尾部形态进行AI视觉分析，能自动量化对比尾巴长度变化并识别断端伤口特征，实现断尾事件的主动告警与记录，而非仅提供视频流。
注意事项
不适合用于尾巴被完全遮挡、或需要检测除尾部伤口和长度变化之外其他健康指标（如皮肤感染、行为异常）的场景。
常见问题
这个Skill支持哪些种类的爬宠？
主要针对守宫、蜥蜴等具有明显尾巴的常见爬行动物。
需要什么样的摄像头？
需要能够固定安装在饲养箱内、可定期拍摄清晰尾部图像的摄像头，具体型号无强制要求。
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-2/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-2/raw/index.md（查看排版版本）