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Agent Skill · 效率

tcm-tongue-analyzer(中医舌分析仪)

tcm-tongue-analyzer 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

tcm-tongue-analyzer 是效率类 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,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 13,958。

总安装 3,540周安装 149GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,240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
1.0.2

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:tcm-tongue-analyzer(中医舌分析仪)
来源仓库:https://github.com/sunmingbin57-lgtm/tcm-tongue-analyzer
安装命令:
openclaw skills install tcm-tongue-analyzer
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 tcm-tongue-analyzer

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

专业中医舌象分析系统,基于深度学习自动识别舌色、舌形、舌苔特征,提供中医辨证建议。适用于中医临床诊断辅助、中医教学、健康监测等场景。使用当用户需要分析舌象照片、获取中医辨证建议、或进行舌诊学习时触发。

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 tcm-tongue-analyzer;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

tcm-tongue-analyzer 怎么安装?

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

tcm-tongue-analyzer 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。

tcm-tongue-analyzer 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。

tcm-tongue-analyzer 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。

tcm-tongue-analyzer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,540 次,近一周安装 149 次,下载 1,240 次。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。

tcm-tongue-analyzer 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。
  • 需要处理效率类任务、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。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
tcm-tongue-analyzer

中医舌分析仪 · 本页

3,540—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
中医舌像分析
description
专业中医舌象分析系统,基于深度学习自动识别舌色、舌形、舌苔特征,提供中医辨证建议。适用于中医临床诊断辅助、中医教学、健康监测等场景。使用当用户需要分析舌象照片、获取中医辨证建议、或进行舌诊学习时触发。

中医舌像分析技能

产品概述

中医舌像分析是一款专业的中医舌诊辅助工具,通过人工智能技术自动分析舌象照片,提供准确的中医辨证建议。

核心价值

  • 专业准确:基于经典中医理论和大量临床数据
  • 操作简便:一键上传,自动分析
  • 快速高效:30秒内完成全面分析
  • 学习辅助:详细解释分析结果

功能特性

1. 舌色自动分类

  • 淡白舌:阳虚、气血不足
  • 淡红舌:正常或轻度气虚
  • 红舌:热证、阴虚火旺
  • 绛舌:营血热盛
  • 紫舌:血瘀、寒凝

2. 舌形识别

  • 胖大舌:脾肾阳虚、水湿内停
  • 瘦薄舌:阴血亏虚
  • 齿痕舌:脾虚湿盛
  • 裂纹舌:阴液亏耗

3. 舌苔分析

  • 苔色:白、黄、灰、黑
  • 苔质:薄、厚、润、燥、腻、腐
  • 分布:均匀、剥落、地图舌

4. 特殊特征识别

  • 瘀点瘀斑:血瘀证
  • 舌下络脉:青紫、迂曲
  • 舌乳头:充血、萎缩

使用方法

基本命令

# 分析单张舌象照片
tcm-tongue analyze --image "舌象照片路径"

# 批量分析
tcm-tongue batch --folder "舌象照片文件夹"

# 生成详细报告
tcm-tongue report --image "照片路径" --output "报告文件"

参数选项

  • --image:舌象照片路径(支持JPG、PNG格式)
  • --format:输出格式(text/json/html)
  • --detail:详细程度(basic/standard/detailed)
  • --compare:对比分析多张照片

输出示例

基本分析结果

舌象分析报告
============

患者信息:匿名
分析时间:2026-03-29 12:30:00

【舌色】淡红舌(轻度气虚)
【舌形】轻度齿痕(脾虚湿盛)
【舌苔】薄白苔(正常或表证)
【瘀点】无

中医辨证:
1. 脾气虚弱证
2. 轻度湿浊内停

治疗建议:
1. 主方:运中补土
2. 辅方:祛湿降浊
3. 穴位:足三里、阴陵泉、中脘、脾俞

JSON格式输出

{
  "analysis": {
    "tongue_color": "淡红",
    "tongue_shape": "轻度齿痕",
    "coating": "薄白",
    "special_features": []
  },
  "diagnosis": [
    "脾气虚弱证",
    "轻度湿浊内停"
  ],
  "recommendations": {
    "formulas": ["运中补土", "祛湿降浊"],
    "acupoints": ["足三里", "阴陵泉", "中脘", "脾俞"]
  }
}

技术原理

图像处理流程

  1. 预处理:标准化光线、角度、大小
  2. 舌体分割:分离舌体与背景
  3. 特征提取:颜色、纹理、形状特征
  4. 分类识别:基于深度学习模型分类
  5. 辨证推理:结合中医知识库推理

准确率指标

  • 舌色分类准确率:92%
  • 舌形识别准确率:88%
  • 舌苔分析准确率:85%
  • 整体辨证准确率:80%

应用场景

临床诊断辅助

  • 中医门诊快速舌诊
  • 远程医疗舌象分析
  • 治疗前后对比评估

教学培训

  • 中医学生舌诊练习
  • 典型舌象案例库
  • 辨证思维训练

健康管理

  • 个人健康监测
  • 体质辨识
  • 养生调理指导

安装要求

系统要求

  • Python 3.8+
  • OpenCV 4.5+
  • TensorFlow 2.8+ 或 PyTorch 1.10+

依赖安装

pip install opencv-python pillow numpy
pip install tensorflow scikit-learn

更新日志

v1.0.0 (2026-03-29)

  • 初始版本发布
  • 基础舌色分类功能
  • 简单辨证建议

v1.1.0 (计划中)

  • 增加舌形识别
  • 优化辨证算法
  • 添加批量处理功能

许可证与使用

许可证

  • 许可证类型:MIT-0(完全免费)
  • 使用权限:可自由使用、修改、分发
  • 商业用途:允许商业用途,无需授权

免费声明

本技能完全免费,旨在促进中医数字化和AI辅助诊断的发展。欢迎中医师、学生、研究者使用和改进。

技术支持

如有问题或建议,请联系:

  • 邮箱:support@tcm-tongue.com
  • 网站:https://tcm-tongue.clawhub.ai
  • 社区讨论:欢迎在ClawHub社区分享使用经验

免责声明:本工具为中医诊断辅助工具,不能替代专业医师诊断。临床决策请咨询执业中医师。

平台分布

OpenClaw

93.49%
按下载量换算1,159

安全审计

VirusTotal

未展示

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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