- name
- lc_scene_analysis_http
- description
- 工地隐患分析模型技能，默认处理施工现场静态图片的隐患识别；仅在用户明确要求时调用数据整理或交叉验证接口。
- version
- 1.0.0
- homepage
- https://clawhub.ai/chenqu108/lc-scene-analysis-http
- user-invocable
- true
- metadata
- openclaw
- os
- requires
- bins
- config
LC Scene Analysis HTTP
这是一个工地隐患分析模型技能，用于处理施工现场静态图片的安全隐患识别任务。
何时使用
当用户提供施工现场图片或图片 URL，并希望：
- 识别图片中的安全隐患
- 获取模型分析结果
- 输出隐患结论或简要说明
此时使用本技能。
不要使用
以下情况不要调用本技能：
- 视频流分析
- 摄像头实时拉流
- 本地模型推理
- PLC、机器人、设备控制
- 非施工现场图片分析
- 与工地隐患识别无关的任务
前置要求
需要存在 auth profile：
lc_scene_http:default
该 profile 需提供以下字段：
api_base：服务基地址api_key：接口认证信息flow_id：默认 flowIdalgorithm_id：默认 algorithmId，可为空
如果用户本次请求显式提供了 flow_id 或 algorithm_id，优先使用用户输入；否则使用默认配置。
不要向用户展示任何密钥、token、profile 内容或本地认证文件内容。
接口说明
1. 默认接口：智能巡检
接口：
POST /api/chat/agent/chatOnceNew
用途：
- 默认图片隐患分析
- 工地安全隐患识别
- 普通分析请求优先走该接口
2. 数据整理接口
接口：
POST /api/chat/agent/chatOnceRaw
用途：
- 用户明确要求数据整理
- 用户明确要求结构化结果、原始结果、JSON 结果时调用
3. 交叉验证接口
接口：
POST /api/chat/agent/crossVerify
用途：
- 用户明确要求交叉验证、复核、二次校验时调用
- 当前会结合 CV 小模型对输出结果进行二次校验
选择规则
按以下规则选择接口：
- 用户明确要求“交叉验证 / 复核 / 二次校验 / 再确认” →
crossVerify - 用户明确要求“数据整理 / 原始结果 / 结构化结果 / JSON 结果” →
chatOnceRaw - 其他普通工地隐患分析请求 →
chatOnceNew
如果无法判断，默认使用 chatOnceNew。
输入要求
优先接受以下输入：
- 单张图片 URL
- 多张图片 URL
- 用户额外提供的
flow_id - 用户额外提供的
algorithm_id
如果没有图片或图片 URL，不要调用接口，应明确告知缺少输入。
请求要求
调用时：
- 从
lc_scene_http:default读取默认配置 - 使用其中的
api_base、api_key、flow_id、algorithm_id - 若用户显式传入
flow_id/algorithm_id，则覆盖默认值 - 默认调用
chatOnceNew - 仅在用户明确要求时调用
chatOnceRaw或crossVerify
输出要求
- 默认返回核心隐患识别结果
- 如用户要求原始结果或结构化结果，尽量保留关键字段
- 可以做简洁总结，但不要篡改关键结论
- 不确定内容不要说成确定事实
错误处理
以下情况要明确报错，不要伪造结果：
- auth profile 不存在
- profile 缺少必要字段
- 图片输入缺失
- 服务返回 4xx / 5xx
- 服务超时
- 返回结构异常
安全要求
- 不要输出密钥、token、Authorization 信息
- 不要输出认证文件内容
- 对外部图片 URL 保持谨慎
- 如果任务明显超出工地隐患分析范围，不要强行调用本技能
示例
示例 1：默认分析
用户： “帮我分析这张施工现场图片有哪些隐患：https://example.com/a.jpg”
处理：
- 调用
chatOnceNew
示例 2：数据整理
用户： “把这张图按结构化结果返回：https://example.com/b.jpg”
处理：
- 调用
chatOnceRaw
示例 3：交叉验证
用户： “这张图再帮我做一次交叉验证：https://example.com/c.jpg”
处理：
- 调用
crossVerify