unisound-followup-reminder — Unisound 跟进提醒

随访复诊提醒 概述 本 skill 对应：病人端 / 慢病管理 / 随访复诊提醒。 要求：管理连续性能力。

来源核验 匹配来源：Simple 来源类型：公开开源慢病管理系统 来源链接：https://docs.simple.org/readme/simple-app-features 匹配结论：匹配。Simple 明确使用 appointment 作为 return-to-care 提醒，并有 overdue patients、SMS reminder、默认复诊周期等机制。

参考部分 只参考 Simple 的 appointments/overdue patients 部分： 复诊日期 默认复诊周期 逾期识别 回访提醒 回访状态记录

不参考部分 不参考医疗机构端完整工作流 不参考患者搜索、BP Passport、Secure Calling 不参考 Simple Dashboard 不扩展到医生排班系统

构建方式 OpenClaw 中应构建为一个独立的提醒型 skill： 输入上次就诊日期、复诊周期或医嘱复诊日期 生成复诊提醒 判断是否逾期 输出提醒状态和建议下一步动作

建议输入字段 last_visit_date：上次就诊日期 followup_date：复诊日期（与 followup_interval_days 二选一） followup_interval_days：复诊周期天数（与 followup_date 二选一） disease_type：疾病类型 note：备注

建议输出字段 skill：随访复诊提醒 followup_date is_overdue days_overdue reminder_status suggested_action

医疗边界 本 skill 只做随访复诊提醒，不判断是否必须就诊，不替代医生安排。

快速开始 从本 skill 目录执行： python3 scripts/run.py --input input.json --today 2026-04-29 --output output.json --appkey YOUR_KEY

最小输入示例 { "disease_type": "高血压", "last_visit_date": "2026-04-01", "followup_interval_days": 28, "note": "" }

参数说明 --input PATH：输入 JSON。 --today YYYY-MM-DD：用于判断是否逾期，默认当天。 --output PATH：输出 JSON；不传则输出到 stdout。

输出约定 输出 UTF-8 JSON，采用统一格式： { "skill": "技能名称", "status": "ok", "data": { / 结构化数据 / }, "text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容，OpenClaw 直接渲染给用户" } data：本地预处理得到的结构化数据 text：内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒，Markdown 格式

支持的输入格式 除 JSON 外，还支持以下格式（通过 --input-type 自动检测或手动指定）： 格式 说明 JSON 默认，直接读取结构化输入 CSV / XLSX / XLS 表格数据，按列头自动映射字段 TXT / MD key:value 文本格式（支持中文/英文字段名） PDF / DOC / DOCX 文档，提取文本后解析 PNG / JPG 等图片 OCR 提取文本后解析

文本格式示例 上次就诊：2026-04-01 间隔天数：28 疾病类型：糖尿病

CSV 格式示例 上次就诊,间隔天数,疾病类型 2026-04-01,28,糖尿病

统一入口附加参数 --input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json：输入类型；默认 auto。 --sheet STRING：读取 Excel 时指定 sheet（可选）。 --encoding STRING：txt/csv 编码（默认：utf-8）。 --save-prepared：保存预处理后的 JSON，便于调试。 --appkey STRING：必填。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配。

依赖 运行环境 Python 3.7+ Python 第三方包（可选，按输入格式需要） 包名 用途 必要条件 openpyxl 读取 .xlsx 文件 输入为 xlsx 时必须 pypdf 提取 PDF 文本 输入为 pdf 时必须 外部工具（可选，按输入格式需要） 工具 用途 必要条件 LibreOffice (soffice) 转换 .doc / .xls 输入为 doc/xls 时必须 pdftotext（poppler-utils） 提取 PDF 文本 输入为 pdf 且未安装 pypdf 时 tesseract（含 chi_sim+eng） 图片 OCR 输入为图片时必须

仅使用 JSON 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。

模型配置 本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理： endpoint：https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions model：u1-insuremed 协议：OpenAI Chat Completions（兼容标准 /v1/chat/completions） 鉴权：通过 --appkey 参数传入 Bearer token，由用户在 OpenClaw 中调用时提供 本 skill 强制走 API 推理，无本地透传模式。