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birdfolio鸟群集

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作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.0
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birdfolio

Birdfolio

Birdfolio 将鸟类照片转化为个人生命清单。用户在野外拍摄鸟类照片,将照片发送给您,您通过 Vision 识别物种。You.com 提供实时稀有度和区域数据。每次目击记录都会存入生命清单,并附带宝可梦风格的稀有度等级(常见/稀有/超稀有),通过 Telegram 返回一张视觉化的交易卡。

数据存储位置: Railway PostgreSQL(通过 API)+ 本地 birdfolio/ 文件夹(卡片、鸟类、配置)
脚本存储位置: {baseDir}/scripts/
API: https://api-production-d0e2.up.railway.app(初始化后也会保存到 birdfolio/config.json)
模式参考: {baseDir}/references/data-schema.md
搜索查询: {baseDir}/references/you-search-queries.md

关于 --workspace 和 --api-url 的说明: 每个数据脚本都接受 --workspace(birdfolio/ 的绝对路径)和 --api-url(API 基础 URL)。运行 init_birdfolio.py 后,API URL 和 Telegram ID 都会保存到 birdfolio/config.json 并自动读取——后续脚本只需 --workspace。
Telegram ID: 从入站消息元数据(senderid)中读取。首次设置时作为 --telegram-id 传递给 initbirdfolio.py。


1. 设置流程

触发条件: 用户说设置我的 Birdfolio、设置我的区域,或在设置完成前发送照片。

先检查: 如果工作区中存在 birdfolio/config.json,说明设置已完成——跳转到相关流程。

步骤:

  1. 1. 询问:您的家乡区域是哪里?(例如:加利福尼亚、德克萨斯、英国)
  1. 2. 运行以下命令创建工作区文件夹结构并在 API 中注册用户:

exec: python {baseDir}/scripts/init_birdfolio.py \
--telegram-id {senderTelegramId} \
--region {region} \
--api-url https://api-production-d0e2.up.railway.app \
--workspace <工作区中 birdfolio/ 的绝对路径>

  1. 3. 搜索 You.com(运行全部三个):

{region} most common backyard birds eBird species list
{region} uncommon seasonal rare birds eBird checklist
{region} rare vagrant endangered birds eBird

  1. 4. 从结果中构建一个包含 10 种常见、5 种稀有、1 种超稀有 物种的清单。使用 {baseDir}/references/you-search-queries.md 中的分类信号。
  1. 5. 将填充好的清单写入工作区中的 birdfolio/checklist.json:
json { {region}: { common: [ { species: American Robin, slug: american-robin, found: false, dateFound: null } ], rare: [...], superRare: [...] } }
  1. 6. 回复欢迎消息和清单预览:

🦅 Birdfolio 已为 {region} 设置完成!

您的清单:
常见(10 种):American Robin、House Sparrow、...
稀有(5 种):Great Blue Heron、...
超稀有:California Condor

发送一张鸟类照片开始收集吧!



2. 鸟类识别流程

触发条件: 用户发送照片。

获取照片文件路径: 当用户通过 Telegram 发送照片时,OpenClaw 会下载该照片,并将本地文件路径提供在消息附件元数据中。捕获此路径——您将在步骤 5 中用于生成卡片。如果 OpenClaw 内联提供图像但没有路径,请使用 exec 在 OpenClaw 的临时/媒体文件夹中找到最近下载的文件,或在 Windows 上检查 %APPDATA%\openclaw\media\。将照片保存到 birdfolio/birds/{slug}-{timestamp}.jpg 以永久存储:

exec: copy birdfolio/birds/-.jpg

步骤 1 — 使用 Vision 识别

提交的照片直接在您的上下文中可见。分析它(如果不是内联的,则使用 image 工具):

识别此照片中的鸟类物种。仅返回 JSON:
{
commonName: ...,
scientificName: ...,
confidence: high|medium|low,
features: [可见特征 1, 可见特征 2]
}

稀有度规则:

  • - 鸟类在清单上 → 使用其等级:common、rare 或 superRare
  • 鸟类不在清单上 → 使用 bonus(显示中性的额外发现徽章,不分配稀有度)

置信度规则:

  • - high → 自动继续,无需确认
  • medium → 询问:我认为这可能是 [物种]——基于 [特征]。您觉得对吗? → 等待确认后再继续
  • low → 回复:这张照片不够清晰,我无法确定。您能发送一张更清晰的照片吗? → 停止,不记录任何内容

步骤 2 — 稀有度查询

搜索 You.com:

{commonName} {homeRegion} eBird frequency how common rare

使用以下信号进行分类:

等级脚本值信号
常见 🟢common丰富、广泛分布、全年留鸟、>50% 的清单
稀有 🟡
rare | 不常见、季节性、迁徙性、偶见、5–50% 的清单 |
| 超稀有 🔴 | superRare | 稀有、迷鸟、偶遇、濒危、<5% 的清单 |

不确定时 → 默认为 rare。在将 --rarity 传递给任何脚本时,始终使用脚本值(例如 superRare,而不是 Super Rare)。

步骤 3 — 获取趣味事实

搜索 You.com:

{commonName} bird interesting facts habitat behavior

提取一个简洁的事实(1–2 句话)。

步骤 4 — 记录目击

将目击记录保存到工作区中的 birdfolio/lifeList.json:

exec: python {baseDir}/scripts/log_sighting.py \
--species {commonName} \
--scientific-name {scientificName} \
--rarity {rarity} \
--region {homeRegion} \
--notes \
--workspace <工作区中 birdfolio/ 的绝对路径>

从输出中捕获:isLifer、totalSightings、totalSpecies。

步骤 5 — 更新清单

在 birdfolio/checklist.json 中将该物种标记为已发现:

exec: python {baseDir}/scripts/update_checklist.py \
--species {commonName} \
--region {homeRegion} \
--workspace <工作区中 birdfolio/ 的绝对路径>

步骤 6 — 生成交易卡

卡片采用两栏设计:用户的照片填充左面板(280px),右侧为纯色深色信息面板。始终使用用户实际提交的照片——而不是库存图片。

步骤 6a — 使用 Vision 检测鸟类位置:
在提交的照片上使用 image 工具:

这张照片中鸟类的水平位置在哪里?请告诉我鸟类中心距离左边缘的大致百分比(0–100)。

将答案转换为 CSS 值:40% center、60% center、center center 等。将其用作 --object-position。

步骤 6b — 使用嵌入的照片生成卡片 HTML:

exec: python {baseDir}/scripts/generate_card.py \
--species {commonName} \
--scientific-name {scientificName} \
--rarity {rarity} \
--region {homeRegion} \
--date {YYYY-MM-DD} \
--fun-fact {funFact} \
--image-path <提交照片的绝对路径> \
--object-position {objectPosition} \
--life-count {totalSpecies} \
--workspace <工作区中 birdfolio/ 的绝对路径>

--image-path 将用户的实际照片以 base64 格式直接嵌入到 HTML 中。无需单独的嵌入步骤。

如果照片路径不可用的备用方案: 省略 --image-path,改为传递 --image-url <库存照片 URL>(通过 You.com 查找 URL:{commonName} bird photo wildlife)。

从输出中捕获 cardPath。

步骤 6c

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 birdfolio-1776419957 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 birdfolio-1776419957 技能

通过命令行安装

skillhub install birdfolio-1776419957

下载

⬇ 下载 birdfolio v1.0.0(免费)

文件大小: 23.41 KB | 发布时间: 2026-4-17 20:02

v1.0.0 最新 2026-4-17 20:02
Initial release — AI bird ID, life list tracking, trading cards, PWA, Cloudflare R2, Railway API

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