Reptile Tail Loss (Autotomy) Detection | 守宫/蜥蜴尾巴断尾识别
AI视觉监控爬宠断尾事件，及时预警守护宠物健康。
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视觉监控爬宠断尾事件，及时预警守护宠物健康。 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-3/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
‘启动今天的爬宠健康巡检’，它会自动调取摄像头最新拍摄的尾部图像，与昨日数据对比分析。如果发现某只豹纹守宫的尾巴长度缩短了25%且末端有新鲜伤口，它会立即标记为‘断尾事件’，并推送警报：‘检测到断尾，发生时间：今天上午10:15，请及时处理。’
介绍
本技能旨在解决爬宠饲养者难以实时监控宠物健康，特别是断尾等应激或受伤事件的痛点。通过安装在饲养箱内的固定摄像头，系统可以定期自动拍摄守宫、蜥蜴等爬行动物的尾部图像，并利用AI视觉分析技术进行自动检测。
使用时，用户只需按照指引完成摄像头部署和系统配置，技能便会开始周期性工作。它会将每次拍摄的尾部图像与历史记录或基于体长的参考值进行对比，分析尾巴长度变化，并识别尾部尖端是否存在伤口、结痂或异常短缩。
该技能非常适合需要长时间离家、无法时刻看护宠物的爬宠爱好者、繁育者或宠物店主，帮助他们远程掌握宠物状态。对于从事相关研究的学术人员，它也能提供客观、连续的观察数据。
建议将摄像头安装在能清晰拍摄宠物全身尤其是尾部的角度，并确保光照稳定。系统主要依赖视觉分析，因此保持饲养箱玻璃清洁、避免反光干扰图像质量至关重要。对于颜色与背景高度融合的个体，检测准确率可能会受到影响。
核心特点
与通用的宠物监控摄像头不同，本技能专注于爬宠尾部形态的AI量化分析与异常事件（断尾）的自动识别与报警，提供了针对性的健康监测解决方案，而非简单的视频流查看。
注意事项
不适合监控非爬行类宠物，或在环境光线剧烈变化、尾部被完全遮挡的情况下使用。
常见问题
这个技能支持哪些种类的蜥蜴或守宫？
理论上支持大多数常见宠物蜥蜴和守宫，但检测效果可能因物种体型、尾部特征及环境而异。
检测到断尾事件后，我会收到什么通知？
技能会输出‘断尾事件’提示，并记录发生时间，具体通知方式取决于集成的平台或应用。
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-3/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。
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