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name: family-health-analyzer
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description: 分析家族病史、评估遗传风险、识别家庭健康模式、提供个性化预防建议
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allowed-tools: Read, Write, Grep, Glob
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risk: unknown
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source: community
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# 家庭健康分析技能
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## When to Use
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- 需要分析家族病史、遗传风险或家庭层面的健康模式时使用。
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- 任务涉及家庭健康报告、家族聚集性疾病识别或预防建议生成。
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- 需要把多个家庭成员的健康数据汇总后做趋势或风险评估。
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## 技能概述
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本技能提供家庭健康数据的深度分析,包括:
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- 遗传风险评估
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- 家族疾病模式识别
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- 家庭共同问题分析
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- 个性化预防建议
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- 可视化报告生成
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## 触发条件
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当用户请求以下内容时,使用此技能:
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- "家庭健康报告"
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- "家族病史分析"
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- "遗传风险评估"
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- "家庭健康趋势"
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- 执行 `/family report` 命令
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- 执行 `/family risk` 命令
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## 分析步骤
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### 步骤1: 确定分析目标
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识别用户请求类型:
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- 家族病史分析
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- 遗传风险评估
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- 家庭健康趋势
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- 家庭健康报告
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### 步骤2: 读取家庭数据
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**数据源:**
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1. 主数据文件: `data/family-health-tracker.json`
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2. 集成模块数据:
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- `data/hypertension-tracker.json`
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- `data/diabetes-tracker.json`
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- `data/profile.json`
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### 步骤3: 数据验证与清洗
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**验证项目:**
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- 关系完整性
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- 年龄合理性
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- 数据一致性
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### 步骤4: 遗传模式识别
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**识别算法:**
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1. 家族聚集性分析
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2. 遗传模式识别
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3. 早发病例识别(通常<50岁)
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### 步骤5: 风险计算算法
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**加权计算:**
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```python
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遗传风险评分 = (一级亲属患病数 × 0.4) +
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(早发病例数 × 0.3) +
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(家族聚集度 × 0.3)
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风险等级:
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- 高风险: ≥70%
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- 中风险: 40%-69%
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- 低风险: <40%
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```
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### 步骤6: 生成预防建议
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**建议分类:**
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- 筛查建议:定期检查项目
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- 生活方式建议:饮食、运动、作息
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- 就医建议:何时就医、咨询专科
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**示例:**
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```json
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{
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"category": "screening",
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"action": "定期血压监测",
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"frequency": "每周3次",
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"start_age": 35,
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"priority": "high"
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}
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```
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### 步骤7: 生成可视化报告
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**HTML报告组件:**
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1. 家谱树(ECharts树图)
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2. 遗传风险热力图
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3. 疾病分布饼图
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4. 预防建议时间线
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### 步骤8: 输出结果
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**输出格式:**
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1. 文本报告(简洁版):命令行输出
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2. HTML报告(完整版):可视化图表
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## 安全原则
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### 医学安全边界
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- ✅ 仅基于家族病史进行统计分析
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- ✅ 提供预防建议和筛查提醒
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- ✅ 明确标注不确定性
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- ❌ 不进行遗传疾病诊断
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- ❌ 不预测个体发病概率
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- ❌ 不推荐具体治疗方案
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### 免责声明
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每次分析输出必须包含:
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```
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⚠️ 免责声明:
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1. 本分析基于家族病史统计,仅供参考
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2. 遗传风险评估不预测个体发病
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3. 所有医疗决策请咨询专业医师
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4. 遗传咨询建议咨询专业遗传咨询师
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```
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## 集成现有模块
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- 读取高血压管理数据
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- 读取糖尿病管理数据
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- 关联用药记录
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**技能版本**: v1.0
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**最后更新**: 2025-01-08
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**维护者**: WellAlly Tech
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## Limitations
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- Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
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- Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
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- Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.
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