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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)...

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Author
sickn33
Repository
sickn33/antigravity-awesome-skills
Created
4 months ago
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today
Language
Python
License
MIT

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