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Featured分析职业健康数据、识别工作相关健康风险、评估职业健康状况、提供个性化职业健康建议。支持与睡眠、运动、心理健康等其他健康数据的关联分析。
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Skill Content
# 职业健康分析技能
## When to Use
- 需要评估工作相关健康风险、人机工程问题或职业健康趋势时使用。
- 任务涉及久坐、视屏终端、倒班、重复性劳损或工作压力等职业风险分析。
- 用户请求职业健康评估、工作环境改进建议或职业病风险预警时使用。
## 核心功能
职业健康分析技能提供全面的职业健康数据分析功能,帮助用户追踪工作相关健康问题、识别职业健康风险、评估工作环境人机工程水平和优化职业健康。
**主要功能模块:**
1. **职业健康风险评估** - 久坐、视屏终端、倒班工作、重复性劳损、工作压力等多维度风险评估
2. **工作相关问题追踪** - 颈肩腰腿痛、眼疲劳、腕管综合征等症状监测
3. **人机工程评估** - 工作站、椅子、显示器、键盘、环境等全方位评估
4. **职业病筛查** - 基于工作类型的职业病风险评估和筛查建议
5. **趋势分析** - 症状发展、改善效果、风险变化趋势
6. **关联分析** - 与睡眠、运动、心理健康、慢性病模块的关联分析
7. **个性化建议** - 工作姿势、休息提醒、设备建议、环境优化
8. **预警系统** - 高风险模式、症状恶化、职业病风险预警
## 触发条件
技能在以下情况下自动触发:
1. 用户使用 `/work trend` 查看职业健康趋势
2. 用户使用 `/work status` 查看综合健康状态
3. 用户使用 `/work recommend` 获取改进建议
4. 用户使用 `/work assess` 进行综合评估
5. 用户使用 `/work issue` 记录问题后的分析
6. 用户使用 `/work ergonomic` 进行人机工程评估后的分析
## 医学安全边界
**本技能不能做的事:**
- ❌ 不进行职业病诊断
- ❌ 不出具职业病诊断证明
- ❌ 不替代工作场所健康监护
- ❌ 不预测疾病发展
- ❌ 不处理急性健康危机
**本技能能做的事:**
- ✅ 职业健康风险评估和筛查
- ✅ 工作相关症状识别和追踪
- ✅ 人机工程评估和改进建议
- ✅ 职业病风险预警
- ✅ 工作环境改善建议
- ✅ 健康记录保存(就医时参考)
- ✅ 与其他健康数据的关联分析
## 执行步骤
### 第1步:数据读取
读取职业健康数据文件:
- `data-example/occupational-health-tracker.json` - 主职业健康档案
**数据验证:**
- 检查文件是否存在
- 验证数据结构完整性
- 确认有足够的数据点进行分析
### 第2步:职业健康风险评估
#### 久坐风险评估(Sedentary Risk Score)
**评分维度(每个维度0-10分)**:
1. **每天久坐时间** (sedentary_time_daily)
- >8小时:10分
- 6-8小时:7分
- 4-6小时:4分
- <4小时:1分
2. **休息频率** (break_frequency)
- 无休息:10分
- 每3小时+:8分
- 每2小时:5分
- 每小时:2分
3. **每周运动时间** (weekly_exercise_minutes)
- 0分钟:10分
- <60分钟:7分
- 60-150分钟:4分
- >150分钟:1分
4. **现有症状** (existing_symptoms_severity)...
Details
- Author
- sickn33
- Repository
- sickn33/antigravity-awesome-skills
- Created
- 4 months ago
- Last Updated
- today
- Language
- Python
- License
- MIT
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