联想药物提醒器（unisound-medication-reminder）

用药提醒 概述 本 skill 对应：病人端 / 慢病管理 / 用药提醒。 要求：提升慢病依从性。 来源核验 匹配来源：MedTimer 来源类型：公开开源 Android App 来源链接：https://f-droid.org/en/packages/com.futsch1.medtimer/ 匹配结论：匹配。MedTimer 明确支持 medication and pill reminder、服药确认/忽略、剂量历史、离线隐私等能力。 参考部分 只参考 MedTimer 的 medication reminder 部分： 用药提醒时间 重复规则 确认服药 延后提醒 漏服记录 不参考部分 不参考完整 Android 通知实现 不参考生物识别锁定 不参考库存管理 不扩展到药品知识库或处方审核 构建方式 OpenClaw 中应构建为一个独立的提醒型 skill： 输入药品名称、剂量、频次、提醒时间 生成结构化提醒计划 支持输出今日提醒清单 支持标记提醒状态 建议输入字段 medicine_name：药品名称 dose：剂量 frequency：频次 remind_times：提醒时间列表 start_date end_date status：启用或停用 建议输出字段 skill：用药提醒 reminder_type：medication medicine_name dose schedule status today_reminders 医疗边界 本 skill 只做提醒管理，不判断药物是否适合患者，不调整医嘱。 快速开始 从本 skill 目录执行： python3 scripts/run.py --input input.json --date 2026-04-29 --output output.json --appkey YOUR_KEY 最小输入示例 { "medicine_name": "二甲双胍", "dose": "0.5g", "frequency": "每日2次", "remind_times": ["08:00", "20:00"], "start_date": "2026-04-01", "end_date": "", "status": "active" } 参数说明 --input PATH：输入 JSON。 --date YYYY-MM-DD：生成哪一天的提醒，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 药品名称：二甲双胍 剂量：500mg 频次：每日2次 状态：active CSV 格式示例 药品名称,剂量,频次,状态 二甲双胍,500mg,每日2次,active 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。