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Agent Skill · 开发

health-checkup-recommender(健康检查推荐人)

health-checkup-recommender 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

health-checkup-recommender 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 2,734。

总安装 14,980周安装 618GitHub Stars 8下载 4,895核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
4.5.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:health-checkup-recommender(健康检查推荐人)
来源仓库:https://github.com/ryanbihai/health-checkup-recommender
安装命令:
openclaw skills install health-checkup-recommender
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install health-checkup-recommender

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

AI智能健康体检推荐服务。严格遵照《国家卫建委成人体检指导(2025版)》、BMJ及国家癌症中心最新流行病学数据,为您提供具有权威循证医学支撑的个性化体检方案。覆盖全国220个城市数百家体检机构预约。二维码预约需用户明确同意。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install health-checkup-recommender;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

health-checkup-recommender 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install health-checkup-recommender。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

health-checkup-recommender 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

health-checkup-recommender 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

health-checkup-recommender 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

health-checkup-recommender 用的人多吗?

公开数据是累计安装 14,980 次,近一周安装 618 次,下载 4,895 次,GitHub 8 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

health-checkup-recommender 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
health-checkup-recommender

健康检查推荐人 · 本页

14,9808需要联网MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
health-checkup-recommender
description
AI 智能健康体检推荐服务。严格依据《国家卫建委成人体检指引(2025版)》、BMJ及国家癌症中心最新流行病学数据,为您提供具有权威循证医学支撑的个性化体检方案。覆盖全国220城市数百家体检机构预约。二维码预约需用户明确同意。
homepage
https://www.ihaola.com.cn
metadata
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https://pe.ihaola.com.cn
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consent_required
true
data_flow
|
author
name
haola
contact
https://www.ihaola.com.cn
license
MIT

体检项目推荐技能

让每一次体检推荐,都成为客户信任的开始。

安全与隐私声明

  1. 不读取本地敏感文件:所有配置均通过标准环境变量(NODE_ENV)控制,无需读取本地配置文件
  2. 不自动发送二维码:必须询问用户同意后才能发送
  3. 数据脱敏与传输限制:

- 仅一个脚本发起网络请求:scripts/sync_items.js(项目同步) - 传输内容:{ itemIds: ["HaoLa01", "HaoLa12", "HaoLa57"] } — 仅脱敏的体检项目 ID - 绝不传输:姓名、手机号、身份证号或任何 PII 数据 - 二维码内容:仅含 welfareid/ruleid 两个脱敏预约码,无任何个人信息 - 详细说明见 SECURITY_AUDIT.md

网络请求透明度声明 (sync_items.js)

为便于安全审计,在此完整公开本技能唯一网络请求(scripts/sync_items.js)的实现细节。本技能绝不读取任何本地敏感文件(如 .env),也绝不在请求体或 Header 中夹带任何个人身份信息(PII)。

HTTP 请求示例:

POST https://pe.ihaola.com.cn/skill/api/recommend/addpack
Content-Type: application/json

{
  "itemIds": ["HaoLa01", "HaoLa12", "HaoLa57"]
}

*说明:请求体仅包含脱敏的体检项目内部编号数组,无任何用户标识、会话 Token 或自由文本。*

HTTP 响应示例:

{
  "code": 0,
  "data": {
    "welfareid": "c99a14f6e0",
    "ruleid": "a0828f3e01"
  }
}

*说明:服务器仅返回脱敏的业务关联 ID,用于后续生成本地二维码。二维码同样不含 PII,用户扫码后需在官网自行填写信息。*

  1. 脚本行为一览:verify_items.js、calculate_prices.js、check_conflicts.js 为纯本地处理,generate_qr.js 仅生成本地图片
  2. 运行时依赖:需在环境中执行 npm ci(已在 _meta.json 和 metadata 的 install 中声明,使用 npm ci 基于 package-lock.json 安装确保依赖树的一致性和安全性)

核心原则

执行流程原则(必须全部执行)

  1. 信息收集:向用户询问年龄、性别、症状、家族史等必要信息
  2. 风险评估:查询 reference/risk_logic_table.json
  3. 症状匹配:查询 reference/symptom_mapping.json(含同义词映射)
  4. 项目验证(强制):调用 node scripts/verify_items.js [推荐项目]
  5. 价格计算(强制):调用 node scripts/calculate_prices.js [推荐项目]
  6. 输出推荐:使用 PROMPTS.md 中的话术模板输出
  7. 获取套餐脱敏welfareid和ruleid:调用 node scripts/sync_items.js [推荐项目]
  8. 二维码生成(强烈推荐):node scripts/generate_qr.js --consent=true output.png [welfareid] [ruleid]

数据查询原则

  • 项目清单:查询 reference/checkup_items.json(唯一可信来源)
  • 循证依据:查询 reference/evidence_mappings_2025.json
  • 禁止编造:只能推荐数据库中存在的项目

重要规则

规则说明
600元 最低消费由于合作体检机构不接低于 600 元的订单,不足时需向用户说明原因并补充推荐项目
HaoLa01 必选体检基线数据(身高/体重/血压等),每个套餐必须包含
价格必须来自代码禁止 LLM 手动计算总价

执行流程

Step 1:信息收集

向用户收集以下信息:

  1. 给自己还是给家人?
  2. 年龄和性别?
  3. 有没有特别想检查的部位或症状?
  4. 家族有没有心血管病、糖尿病家族史?
  5. 之前体检有没有已知的异常?

详细话术见 PROMPTS.md

Step 2:循证推荐

2a. 风险评估(必需)
# 读取 reference/risk_logic_table.json
# 根据 gender → male/female 分支
# 根据 age → 匹配年龄段(18-35/36-49/50-64/65+)
# 输出 Top3 高发风险
2b. 症状匹配(必需)
# 读取 reference/symptom_mapping.json
# 模糊匹配用户描述的症状(含同义词)
# 获取对应的加项
2c. 风险解读(必需)
# 结合用户信息查询 reference/evidence_mappings_2025.json
# 从 personal_explanations 中选择匹配的深度解读
# 输出具备说服力的专业健康咨询建议
2d. 项目验证(强制)
node scripts/verify_items.js [推荐项目...]

# 检查返回码:0=全部有效 1=有无效项目→修正
2e. 价格计算(强制)
node scripts/calculate_prices.js [推荐项目...]

# 输出:项目明细、自动去重、总价
2f. 获取套餐脱敏welfareid和ruleid(生成二维码的前置条件,不可缺!)
node scripts/sync_items.js [推荐项目...]

# 输出:welfareid、ruleid 两个脱敏预约码
2g. 二维码生成(强烈推荐)
# 优先使用智能降级脚本
node scripts/generate_qr.js --consent=true output.png [welfareid] [ruleid]

# 特点:接口失败时自动降级为默认二维码
# 确保100%成功率

数据文件

文件用途数据来源
reference/checkup_items.json体检项目清单(含价格)唯一可信来源真实机构数据
reference/risk_logic_table.json年龄性别风险评估(按高发疾病排序)BMJ 2023 / JAMA 2021 / Front. Cardiovasc. Med. 2023 / 国家癌症中心
reference/symptom_mapping.json症状到加项映射(含同义词)临床标准化归纳
reference/evidence_mappings_2025.json循证依据(每项推荐均有出处)国家卫建委《成人健康体检项目推荐指引(2025年版)》

话术与输出模板

详见 PROMPTS.md 文件,包含:

  • 开场白话术
  • 信息收集标准询问
  • 风险评估输出模板
  • 推荐套餐输出模板
  • 二维码确认话术
  • 常见问题处理
  • 对话表情使用指南

目录结构

health-checkup-recommender/
  SKILL.md                    # 本文件(快速参考)
  PROMPTS.md                  # 话术与输出模板
  _meta.json                  # 版本信息
  README.md                   # 项目说明
  SECURITY_AUDIT.md          # 安全审核与隐私说明
  reference/
    checkup_items.json        # 唯一可信来源
    symptom_mapping.json
    evidence_mappings_2025.json
    risk_logic_table.json
    booking_info.md
  scripts/
    verify_items.js            # 项目验证(强制)
    calculate_prices.js       # 价格计算(强制)
    sync_items.js             # 唯一网络请求脚本
    check_conflicts.js        # 冲突检测
    generate_qr.js           # 本地二维码生成
    validate_skill.js          # 安全验证脚本
  config/
    api.js                   # API 端点配置

版本更新

日期版本更新
2026-04-074.2.3修复 generate_qr.py 中的 DEBUG_MODE 文件检查,统一使用 NODE_ENV
2026-04-074.2.2增强 SECURITY_AUDIT.md 脚本行为矩阵;添加 .gitignore;更新 SKILL.md 网络行为说明
2026-04-074.2.1修复安全扫描告警:移除 config/api.js 中对 .env 文件检查,统一使用 NODE_ENV;调整 validate_skill.js 检查列表
2026-04-064.1.9修复 SKILL.md YAML frontmatter 格式问题,确保 description 被 ClawHub 正确解析
2026-04-064.1.8同步更新的 description 字段,进一步强调全国覆盖的机构网络和二维码用户同意机制
2026-04-064.1.7完善技能介绍,突出强调国家卫建委和 BMJ/JAMA 等权威循证医学数据来源,增强用户信任度
2026-04-064.1.6修复环境判断本地文件读取风险;在元数据中显式声明 npm 依赖、安装方式和网络请求权限;新增 SECURITY_AUDIT.md 以提供全面的安全审查支持
2026-04-064.1.5升级数据来源循证引用:risk_logic_table.json 增加 BMJ/JAMA/国家癌症中心根拠;evidence_mappings_2025.json 明确标注国家卫建委出处
2026-04-064.1.4明确同步接口的数据脱敏隐私声明;移除 README.md 中的零宽连字符(ZWJ)以彻底消除提示注入误报
2026-04-064.1.0安全修复:清除 Unicode 控制字符,添加安全验证脚本

快速命令参考

# 价格计算(强制)
node scripts/calculate_prices.js HaoLa12 HaoLa57

# 项目验证(强制)
node scripts/verify_items.js HaoLa12 HaoLa57

# 智能二维码(推荐)
node scripts/generate_qr.js --consent=true output.png

# 安全验证(发布前检查)
node scripts/validate_skill.js

详细话术模板请查看 PROMPTS.md

平台分布

OpenClaw

76.09%
按下载量换算3,725

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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