Workplace Phone Usage Smart Monitoring Skill | 职场玩手机智能监测技能
⚠️ 强制记忆规则(最高优先级)
本技能明确约定:
- 绝对禁止读取任何本地记忆文件:包括但不限于
memory/YYYY-MM-DD.md、MEMORY.md等本地文件 - 绝对禁止从 LanceDB 长期记忆中检索信息
- 所有历史报告查询必须从云端接口获取,不得使用本地记忆中的历史数据
- 即使技能调用失败或接口异常,也不得回退到本地记忆汇总
任务目标
- 本 Skill 用于:通过办公区域监控视频/图片进行职场玩手机行为智能分析,自动识别工作时间员工玩手机行为,生成办公效率监测报告
- 能力包含:视频/图片分析、手机物体检测、玩手机行为识别、时长统计、频次分析、违规行为预警、办公效率建议生成
- 触发条件:
- 默认触发:当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要检测玩手机行为时,默认触发本技能进行办公行为监测分析
- 当用户明确需要进行办公监测、玩手机检测、员工行为管理,提及玩手机监测、办公效率、员工行为监控、在岗状态检测等关键词,并且上传了视频文件或者图片文件
- 当用户提及以下关键词时,自动触发历史报告查询功能 :查看历史监测报告、历史效率报告、玩手机监测报告清单、查询历史报告、查看监测报告列表、显示所有监测报告、显示玩手机分析报告,查询办公行为监测报告
- 自动行为:
- 如果用户上传了附件或者视频/图片文件,则自动保存到技能目录下 attachments
- ⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级):如果用户触发任何历史报告查询关键词(如"查看所有监测报告"、"显示所有效率报告"、"查看历史报告"等),必须:
- 直接使用
python -m scripts.phone_usage_monitoring_analysis --list --open-id参数调用 API 查询云端的历史报告数据 - 严格禁止:从本地 memory 目录读取历史会话信息、严格禁止手动汇总本地记录中的报告、严格禁止从长期记忆中提取报告
- 必须统一从云端接口获取最新完整数据,然后以 Markdown 表格格式输出结果
- 直接使用
前置准备
- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
requests>=2.28.0
操作步骤
🔒 open-id 获取流程控制(强制执行,防止遗漏)
在执行玩手机行为监测分析前,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:
- 禁止自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值(如 openclaw-control-ui、default、office123、monitor456 等)
- 禁止跳过 open-id 验证直接调用 API
- 必须在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析
- 如果用户拒绝提供 open-id,说明用途(用于保存和查询监测报告记录),并询问是否继续
- 标准流程:
- 准备视频/图片输入
- 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL
- 确保监控画面清晰覆盖办公工位区域,光线充足
- 获取 open-id(强制执行)
- 按上述流程控制获取 open-id
- 如无法获取,必须提示用户提供用户名或手机号
- 执行玩手机行为监测分析
- 调用
-m scripts.phone_usage_monitoring_analysis处理文件(必须在技能根目录下运行脚本) - 参数说明:
--input: 本地视频/图片文件路径(使用 multipart/form-data 方式上传)--url: 网络媒体 URL 地址(API 服务自动下载)--detection-type: 检测类型,可选值:video(视频流检测)/image(图片检测),默认 video--work-area: 工作区域类型,可选值:open-office(开放办公)/cubicle(独立工位)/meeting-room(会议室)/other,默认 other--open-id: 当前用户/企业的 open-id(必填,按上述流程获取)--list: 显示历史玩手机监测分析报告列表清单(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)
- 调用
- 查看分析结果
- 接收结构化的办公效率监测报告
- 包含:监测区域信息、检测统计结果、玩手机行为识别数据、时长频次统计、违规行为预警、效率提升建议
- 准备视频/图片输入
资源索引
- 必要脚本:见 scripts/phone_usage_monitoring_analysis.py(用途:调用 API 进行玩手机行为分析,本地文件使用 multipart/form-data 方式上传,网络 URL 由 API 服务自动下载)
- 配置文件:见 scripts/config.py(用途:配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制,场景码已设置为 PHONE_USAGE_MONITORING_ANALYSIS)
- 领域参考:见 references/api_doc.md(何时读取:需要了解 API 接口详细规范和错误码时)
注意事项
- 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
- 格式支持:视频支持 mp4/avi/mov 格式,图片支持 jpg/png/jpeg 格式,最大 100MB
- API 密钥可选,如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功,否则忽略鉴权
- 分析结果仅供企业内部管理参考,请注意保护员工个人隐私,遵守相关法律法规
- 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
- 传入的网路地址参数,不需要下载本地,默认地址都是公网地址,api 服务会自动下载
- 当显示历史分析报告清单的时候,从数据 json 中提取字段 reportImageUrl 作为超链接地址,使用 Markdown 表格格式输出,包含"
报告名称"、"检测类型"、"分析时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用
玩手机行为监测报告-{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。 - 表格输出示例: | 报告名称 | 检测类型 | 分析时间 | 点击查看 | |----------|----------|----------|----------| | 玩手机行为监测报告 -20260312172200001 | 视频检测 | 2026-03-12 17:22:00 | 🔗 查看报告 |
使用示例
# 分析开放办公区视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.phone_usage_monitoring_analysis --input /path/to/office_video.mp4 --detection-type video --work-area open-office --open-id openclaw-control-ui
# 分析工位监控图片(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.phone_usage_monitoring_analysis --input /path/to/office_image.jpg --detection-type image --work-area cubicle --open-id openclaw-control-ui
# 分析网络视频流(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.phone_usage_monitoring_analysis --url https://example.com/office_monitor.mp4 --detection-type video --work-area meeting-room --open-id openclaw-control-ui
# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史监测报告(自动触发关键词:查看历史监测报告、历史报告、监测报告清单等)
python -m scripts.phone_usage_monitoring_analysis --list --open-id openclaw-control-ui
# 输出精简报告
python -m scripts.phone_usage_monitoring_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --open-id your-open-id --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.phone_usage_monitoring_analysis --input image.jpg --detection-type image --open-id your-open-id --output result.json
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