前言¶
做智能寵物管家、家庭監控聯動或寵物檔案類產品時，常見需求不只是「畫面裏有沒有貓狗」，還要回答品種是什麼、同幀裏多隻寵物分別是誰。純靠通用多模態模型口頭描述，往往缺少結構化報告、歷史清單和可復現的調用路徑。下面介紹 SkillHub 社區技能 Pet Breed & Individual Identification Skill（寵物品種個體識別技能）：把識別流程寫進 Agent Skill，通過官方腳本對接雲端分析接口，輸出品種、個體區分與報告鏈接。
這是什麼¶
Pet Breed & Individual Identification Skill 是面向 Agent 的 SKILL.md 技能包，座標爲 @user_bb47e3e3/pet-breed-individual-recognition-analysis，由社區發佈者 user_bb47e3e3 維護，在 SkillHub 分類爲 life-service，當前版本 1.0.9，來源爲 community。
官方簡介：精準識別貓狗寵物品種，支持多寵家庭區分不同獨立個體，可作爲智能寵物管家場景下的識別助手。SkillHub 頁面標註 requires_api_key=false（安裝側無需單獨配置 API Key）；實際分析由技能包內腳本調用雲端 API 完成，用戶身份在腳本內部自動關聯，無需在對話中填寫用戶名或手機號。
- SkillHub 展示頁：https://www.skillhub.cn/skills/user_bb47e3e3/pet-breed-individual-recognition-analysis
- 資料接口地址（頁面同源）：https://api.skillhub.cn/user_bb47e3e3/pet-breed-individual-recognition-analysis
截至資料抓取時，SkillHub 顯示評分 100000，下載 687 次，安裝計數 0（以商店頁面統計爲準）。
核心功能¶
結合 SkillHub 簡介與技能包 SKILL.md 說明，已覈實能力包括：
- 輸入：本地圖片/視頻路徑，或公網圖片/視頻 URL；支持
jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，單文件最大 10MB。 - 檢測與品種：識別畫面中的貓、狗等常見寵物，進行品種判定（文檔稱覆蓋主流與稀有品種庫，並基於 DCNN 相關能力描述）。
- 個體區分：面向多寵家庭，在同一畫面中區分不同個體，輸出寵物數量、每隻的品種與個體區分結果、置信度等結構化信息。
- 歷史報告：通過
--list從雲端分頁查詢歷史「寵物品種個體識別」分析報告，禁止用本地 memory 或人工彙總冒充清單。 - Agent 觸發：用戶上傳寵物圖/視頻並提出品種或個體識別需求時默認適用；提及歷史報告類關鍵詞時應走
--list查詢雲端數據。
分析結果僅供寵物愛好參考；文檔註明純種鑑定應以專業機構爲準。技能演示頁：https://lifeemergence.com/sample.html
安裝與啓用¶
1、安裝 SkillHub CLI（若尚未安裝）¶
command -v skillhub && skillhub --version
未安裝時可按 SkillHub 官方安裝文檔執行（完整安裝或僅 CLI）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
安裝說明全文：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
2、安裝本技能¶
安裝時必須用 --dir 指向當前 Agent 的 skills 目錄，否則默認落到 ./skills/ 可能無法被識別。
Cursor 常用目錄爲 ~/.cursor/skills/：
skillhub install pet-breed-individual-recognition-analysis \
--namespace user_bb47e3e3 \
--dir ~/.cursor/skills/
等價座標寫法：@user_bb47e3e3/pet-breed-individual-recognition-analysis。
也可將下面提示詞交給 AI，讓其按官方安裝文檔完成安裝：
請根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安裝 @user_bb47e3e3/pet-breed-individual-recognition-analysis。
Claude Code、Codex 等客戶端目錄不同（例如 ~/.claude/skills/、~/.codex/skills/ 或項目下 .agents/skills/），只需把 --dir 換成對應路徑，安裝命令結構相同。詳見 SkillHub 安裝文檔第四節。
3、腳本依賴¶
技能包 scripts 目錄依賴：
requests>=2.28.0
在技能根目錄（含 SKILL.md 與 scripts/ 的目錄）下執行後續命令。
典型用法¶
以下示例來自技能包 SKILL.md，需在技能根目錄執行模塊 scripts.pet_breed_individual_recognition_analysis。
識別本地圖片：
python -m scripts.pet_breed_individual_recognition_analysis --input /path/to/pets.jpg
識別網絡圖片（由 API 側拉取，無需先下載到本地）：
python -m scripts.pet_breed_individual_recognition_analysis --url https://example.com/dogs.jpg
查詢雲端歷史報告清單：
python -m scripts.pet_breed_individual_recognition_analysis --list
常用可選參數：--detail 取 basic / standard / json（默認 json）；--output 寫入結果文件；--api-url 覆蓋默認 API 地址。更細的接口路徑見包內 references/api_doc.md（如 OPEN_PET_BREED_INDIVIDUAL_RECOGNITION_ANALYSIS 場景碼及分頁、導出報告等端點）。
標準流程可概括爲：準備清晰、寵物完整出鏡的素材 → 在技能根目錄運行上述命令 → 閱讀返回中的寵物數量、品種、個體區分與報告鏈接；查歷史時統一 --list 並以 Markdown 表格展示報告名稱、寵物數量、分析時間與查看鏈接。
適用場景與注意¶
適合：多寵家庭的監控回看、寵物活動記錄、智能管家對話裏「這是什麼品種」「這幾隻分別是誰」；需要可查詢的歷史識別報告列表的產品原型。
注意：
- 畫質與構圖會影響效果：光線充足、關鍵特徵少遮擋，多寵同框時適當拉開間距。
- 歷史報告只能通過
--list讀雲端；不要從本地會話記憶拼湊列表。 - 腳本僅限技能包自帶實現，文檔禁止臨時手寫替代腳本。
- 上傳媒體會經 HTTPS 發往雲端分析；技能聲明分析完成後雲端不持久化原始視頻，具體以運營方政策與
SKILL.md隱私章節爲準。 references/api_doc.md中仍寫有 API Key 鑑權方式，與 SkillHub「無需 API Key」標籤並存時，以你當前安裝包內scripts/config.py默認配置爲準。
結尾¶
Pet Breed & Individual Identification Skill 把貓狗品種識別與多寵個體區分封裝成可安裝的 Agent 技能，用固定腳本對接雲端分析並支持歷史報告查詢，適合智能寵物管家類需求。安裝與詳情見 SkillHub：https://www.skillhub.cn/skills/user_bb47e3e3/pet-breed-individual-recognition-analysis
