Identifies bird species in images/videos of target areas. Supports recognition of no less than 500 common bird species, supports customized model training, suitable for ecological observation, garden bird watching and other scenarios. | 鸟类识别技能,识别目标区域图片/视频中的鸟类种类,支持不低于500种常见鸟类识别,支持定制化模型训练,适用于生态观测、庭院观鸟等场景
This capability supports automatic bird identification in images or video streams, covering over 500 common species and capable of distinguishing between similar species and subspecies. Powered by deep learning visual models, the system can be deployed in ecological observation stations, nature reserves, or home backyards to enable real-time monitoring and recording of bird species. It also supports customized model training to optimize recognition performance based on specific regional or species requirements, providing intelligent assistance for bird diversity surveys, birdwatching hobbies, and ecological conservation.
本技能支持对图片或视频流中的鸟类进行自动识别,覆盖不低于500种常见鸟类,可区分相似种与亚种。系统基于深度学习视觉模型,可部署于生态观测站、自然保护区或家庭庭院等场景,实现鸟种实时监测与记录。同时支持定制化模型训练,根据特定区域或物种需求优化识别效果,为鸟类多样性调查、观鸟爱好及生态保护提供智能辅助。
本技能明确约定:
memory/YYYY-MM-DD.md、MEMORY.md 等本地文件python -m scripts.bird_recognition_analysis --list --open-id 参数调用
API
查询云端的历史报告数据requests>=2.28.0
为了获得准确的鸟类识别,请确保:
在执行鸟类识别分析前,必须按以下优先级顺序获取 open-id:
第 1 步:【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件(优先)
路径:skills/smyx_common/scripts/config.yaml(相对于技能根目录)
完整路径示例:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步:检查 workspace 公共目录的配置文件
路径:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置)
第 3 步:检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
↓ (未提供)
第 4 步:❗ 必须暂停执行,明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id
⚠️ 关键约束:
-m scripts.bird_recognition_analysis 处理输入(必须在技能根目录下运行脚本)--input: 本地图片/视频文件路径(使用 multipart/form-data 方式上传)--url: 网络图片/视频 URL 地址(API 服务自动下载)--open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)--list: 显示历史鸟类识别分析报告列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围)--api-key: API 访问密钥(可选)--api-url: API 服务地址(可选,使用默认值)--detail: 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json)--output: 结果输出文件路径(可选)鸟类识别报告-{记录id}形式拼接, "点击查看"列使用
[🔗 查看报告](reportImageUrl)
格式的超链接,用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。| 报告名称 | 识别鸟类数 | 识别时间 | 点击查看 |
|---|---|---|---|
| 鸟类识别报告 -20260329005000001 | 3种 | 2026-03-29 00:50 | 🔗 查看报告 |
# 识别本地鸟类图片(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.bird_recognition_analysis --input /path/to/bird.jpg --open-id openclaw-control-ui
# 识别本地视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.bird_recognition_analysis --input /path/to/forest.mp4 --open-id openclaw-control-ui
# 识别网络图片(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.bird_recognition_analysis --url https://example.com/bird.jpg --open-id openclaw-control-ui
# 显示历史识别报告/显示识别报告清单列表/显示历史鸟类识别(自动触发关键词:查看历史识别报告、历史报告、识别报告清单等)
python -m scripts.bird_recognition_analysis --list --open-id openclaw-control-ui
# 输出精简报告
python -m scripts.bird_recognition_analysis --input bird.jpg --open-id your-open-id --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.bird_recognition_analysis --input bird.jpg --open-id your-open-id --output result.json