前言¶
企业要在工作时间规范办公秩序，往往依赖人工巡查或事后抽查，成本高、覆盖面有限，也难以连续记录「何时、多久、多频繁」使用手机。若要在现有监控或巡检流程里接入自动化判断，又需要一套可复用的检测与统计能力，而不是每次从零写视觉模型与报表逻辑。
下面介绍 SkillHub 上的 Workplace Phone Usage Smart Monitoring Skill | 职场玩手机智能监测技能：基于计算机视觉，在工作时段识别员工玩手机行为，并支持对使用时长与频次做统计。
这是什么¶
该技能坐标为 @user_bb47e3e3/phone-usage-monitoring-analysis，当前版本 1.0.4，来源为 community，分类为 business-ops，由发布者 user_bb47e3e3 维护。SkillHub 页面标注 requires_api_key=false，即按平台说明安装使用时不依赖额外 API Key 配置。
一句话定位：在办公场景下，用视觉方式自动发现「工作时间玩手机」，并面向 实时视频流 与 静态图片 两种输入做检测，同时汇总玩手机时长与次数，服务于规范办公秩序、提升管理可见性（具体部署与合规边界需企业自行把握）。
官方入口：
- SkillHub 展示页：https://www.skillhub.cn/skills/user_bb47e3e3/phone-usage-monitoring-analysis
- API 索引地址：https://api.skillhub.cn/user_bb47e3e3/phone-usage-monitoring-analysis
核心功能¶
以下能力均来自 SkillHub 简介与页面说明，未在资料中出现的接口名、配置项不作延伸。
- 行为检测：基于计算机视觉，自动检测工作时间员工玩手机（playing with phones during work hours）。
- 输入形态：支持 实时视频流（real-time video stream） 与 图片（image） 检测。
- 统计维度：统计玩手机 时长（duration） 与 频次（frequency）。
- 目标场景：帮助企业规范办公秩序、提升工作效率（效果取决于摄像头布置、模型阈值与企业制度，资料未提供量化案例）。
平台侧数据（以已抓取 SkillHub 元数据为准）：评分 100000，下载 707 次，安装 4 次。
安装与启用¶
SkillHub 官方推荐两种方式：用自然语言让 AI 按安装文档操作，或在本机使用 skillhub CLI。技能包为通用 SKILL.md 格式，装到当前 Agent 能识别的 skills 目录后才会被加载（部分客户端需重启）。
1、安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时可执行完整安装（CLI + 默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅安装 CLI：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
安装说明全文：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
2、安装本技能¶
安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/ 可能无法被识别。
skillhub install user_bb47e3e3/phone-usage-monitoring-analysis --dir <skills 目录>
也可将下列意图交给支持 SkillHub 的 AI，由其按官方安装文档执行：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_bb47e3e3/phone-usage-monitoring-analysis`。
3、各客户端 skills 目录（摘自官方安装文档）¶
| 客户端 | 常见 skills 路径 |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ 或项目下的 .agents/skills/ |
其他 OpenClaw 系客户端路径以 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 第四节为准。资料中未单独列出 Codex CLI 与 Claude Code 在本技能上的行为差异，安装后均以各自 Agent 读取技能包内说明为准。
典型用法¶
官方 SkillHub 页面未提供独立的命令行检测示例或样例配置文件；可复现的安装步骤即上一节中的 skillhub install 或 按 skillhub.md 安装坐标。经过上面的步骤，Agent 加载 @user_bb47e3e3/phone-usage-monitoring-analysis 后，应按技能包内 SKILL.md 的指引，对你提供的 视频流 URL / 视频源 或 图片 发起玩手机检测，并输出时长与频次类统计结果。具体调用句式、参数名以安装后的技能文档为准，本文不臆造示例请求体。
若你已在 Cursor 等环境中启用该技能，可向 Agent 明确说明输入类型（流或图）与统计需求，让其按技能说明执行检测与汇总。
适用场景与注意¶
适合谁
- 需要在办公区、产线、前台等已有或计划部署摄像头的场景，做 玩手机类分心行为 的自动发现与统计。
- 希望把「巡查」变成可记录、可汇总的指标（时长、频次），而不是单次人工记录。
限制与注意
- 技能描述聚焦 视觉检测与统计，未说明与具体 NVR、国标平台、隐私脱敏、员工告知与同意的集成方式；落地前须符合当地劳动与个人信息保护要求。
- requires_api_key=false 仅表示 SkillHub 侧标签；若实际推理依赖外部算力或第三方服务，以技能包内文档为准。
- 社区来源（community）技能，版本与维护节奏以 SkillHub 页面 v1.0.4 及发布者更新为准；升级可用
skillhub对同一坐标做更新（目录规则同安装文档第三节）。
结尾¶
职场玩手机智能监测技能把「工作时间玩手机」的识别、视频流/图片双通道输入，以及时长与频次统计收拢为一个可安装的 Agent Skill，适合作为企业办公秩序类视觉能力的起点。安装与目录配置以 SkillHub 官方文档为准；技能详情与坐标见：https://www.skillhub.cn/skills/user_bb47e3e3/phone-usage-monitoring-analysis
