前言¶

在室内养植物时，光照条件往往难以直观判断。光照不足会导致植物徒长、叶片变薄、颜色浅绿；光照过强则会引起叶片灼伤、焦边、卷曲甚至褪绿。传统方式需要人工定期观察、比对图片，效率有限。下面介绍一个专门用于识别植物光照胁迫的 Skill，它通过 AI 视觉分析，结合可选的光照传感器数据，给出光照调整建议。

这是什么¶

Indoor Plant Light Stress Detection（室内植物光照不足/过强识别）是一个用于室内植物光照胁迫检测的 Skill，由社区用户发布，版本为 1.0.0。它面向需要精细化养护室内植物的智能花盆、家庭园艺、办公室绿植等场景，通过分析植物整体图像或结合光照传感器数据，判断光照是否充足或过强，并输出调整建议。

核心功能¶

• 输入：植物整体图像（来自智能花盆或固定摄像头）和可选的光照传感器勒克斯值。
• 光照不足检测：识别因光照不足引起的形态异常，包括茎节间距拉长（徒长）、叶片变薄、颜色浅绿等。
• 光照过强检测：识别因光照过强引起的损伤，包括叶片灼伤斑、焦边、卷曲、褪绿等。
• 胁迫类型判断：结合图像和可选的勒克斯数据，综合判断当前光照胁迫类型（不足/过强/正常）。
• 调整建议输出：给出具体的调整建议，例如“增加光照，可移至窗边”“遮阴，避免直射光”“调整补光灯时长”等。

安装与启用¶

目前资料未提供具体的安装命令或配置字段。该 Skill 基于 SKILL.md 通用格式，通常可通过 SkillHub 平台进行安装与配置。

典型用法¶

• 将智能花盆或固定摄像头拍摄的植物图像输入该 Skill。
• 若配置了光照传感器，同时传入勒克斯值。
• Skill 返回当前光照胁迫类型及对应的调整建议，用于指导养护操作。

适用场景与注意¶

• 适合场景：智能花盆、室内绿植养护、家庭园艺、办公室植物等。
• 注意事项：需要稳定的图像采集环境；光照传感器为可选，但结合使用可提升判断准确性；判断结果需结合实际环境条件综合决策。

结尾¶

Indoor Plant Light Stress Detection 为室内植物养护提供了一种自动化的光照胁迫识别方式，适合需要精细化管理光照条件的场景。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_bb47e3e3/indoor-plant-light-stress-detect-analysis