饮食记录 (diet-log)#

⚠️ 首次使用：下载食物营养数据#

本 Skill 需要下载食物营养数据库文件（约 3.7MB），请在 GitHub 仓库中下载 references/food_data.json 放置到本 Skill 的 references/ 目录下：

• GitHub 仓库： https://github.com/sj13818161942/diet-log
• 直接下载：点击 references/food_data.json → 点击 Download 按钮

下载后确保文件路径为：

text

diet-log/references/food_data.json

数据来源#

• 文件： references/food_data.json（1643条食物记录， 需手动下载）
• 原始数据来自 foodwake.com，通过 LuckyHookin/foodwake 项目获取（Apache-2.0 授权）
• 食物分类：谷类/薯类/豆类/蔬菜/菌类/藻类/水果/坚果/畜肉/禽肉/乳类/蛋类/河海鲜/茶类/酒类/油类/调味品类/零食饮料

食物匹配策略（三级）#

当用户输入食物名称时，按以下顺序处理：

第一级：精确匹配#

在数据库中搜索名字或别名 包含 用户输入的食物名称的记录，取第一条结果。

第二级：同类参考#

若精确匹配无结果，在 同一类别 中查找最接近的食物作为参考，并在记录中标注「参考值」。

常见类别映射：

• 用户说"鸡腿/鸡肉" → 参考数据库中畜肉/禽肉类的鸡肉数据
• 用户说"猪肉/排骨" → 参考畜肉类
• 用户说"河鱼/草鱼" → 参考河海鲜类

第三级：提问确认#

若同类参考也无法找到（如罕见食材），向用户提问：

"我没有找到【XXX】的精确数据。请问它的类别是？例如：肉类/鱼类/蔬菜/豆制品/主食/其他？"或"你说的XXX是指YYY吗？"

营养分析维度（全字段）#

分析并记录以下所有可用营养素（若数据缺失则记为0）：

宏量营养素（核心）#

字段说明单位energy_kcal能量千卡 (kcal)protein_g蛋白质克 (g)fat_g脂肪克 (g)carbs_g碳水化合物克 (g)fiber_g粗纤维克 (g)

脂肪酸#

字段说明saturated_fat_g饱和脂肪酸monounsaturated_fat_g单不饱和脂肪酸polyunsaturated_fat_g多不饱和脂肪酸trans_fat_g反式脂肪酸

矿物质#

字段说明calcium_mg钙 (mg)magnesium_mg镁 (mg)sodium_mg钠 (mg)potassium_mg钾 (mg)phosphorus_mg磷 (mg)iron_mg铁 (mg)zinc_mg锌 (mg)selenium_mg硒 (mg)copper_mg铜 (mg)manganese_mg锰 (mg)

维生素#

字段说明vitamin_a_mcg维生素A (μg)vitamin_c_mg维生素C (mg)vitamin_d_mcg维生素D (μg)vitamin_e_mg维生素E (mg)vitamin_k_mcg维生素K (μg)vitamin_b1_mg维生素B1 硫胺素 (mg)vitamin_b2_mg维生素B2 核黄素 (mg)vitamin_b3_mg维生素B3 烟酸 (mg)vitamin_b5_mg维生素B5 泛酸 (mg)vitamin_b6_mg维生素B6 (mg)vitamin_b7_mcg维生素B7 生物素 (μg)vitamin_b9_mcg维生素B9 叶酸 (μg)vitamin_b12_mcg维生素B12 (μg)

工作流程#

流程一：记录饮食 & 全营养分析#

触发：用户输入饮食内容并请求记录或分析。

1. 解析食物列表：从用户输入中提取所有食物名称和估计份量。
2. 检查数据文件：确认 references/food_data.json 已存在，若缺失提示用户下载。
3. 匹配食物数据：按三级匹配策略查询每种食物。
4. 计算份量营养：将食物营养数据按用户估计的份量进行比例换算。
5. 汇总全部营养素：分别求和各宏量、微量营养素的总和。
6. 输出完整分析报告（格式见下方）。
7. 保存记录：追加写入 references/meal_log.json。

流程二：阶段性营养统计#

触发：用户请求"最近N天"、"上周"、"本月"等时间段的统计。

1. 确定日期范围：根据当前日期和用户指定周期。
2. 读取记录：从 references/meal_log.json 筛选日期范围内所有记录。
3. 计算周期总计+日均：对全部营养字段进行汇总。
4. 与参考标准对比：给出偏离度评价。
5. 输出统计报告。

---

输出格式模板#

单餐全营养分析#

text

🍽️ 【{meal} · {date}】

食物列表：
• {food_name}（{type}，{weight}）…… 能量 {energy}kcal
  蛋白 {protein}g | 脂肪 {fat}g | 碳水 {carbs}g | 纤维 {fiber}g
  维A {vitA}μg | 维C {vitC}mg | 铁 {iron}mg | 钙 {calcium}mg | ...
• ...

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
合计摄入（当日 {meal}）：
⚡ 能量：{total_energy} kcal
💪 蛋白质：{total_protein} g
🧈 脂肪：{total_fat} g
🍞 碳水化合物：{total_carbs} g
🌾 膳食纤维：{total_fiber} g

🧪 矿物质：
钙 {calcium}mg | 铁 {iron}mg | 锌 {zinc}mg | 钾 {potassium}mg | 钠 {sodium}mg

💊 维生素：
维A {vitA}μg | 维C {vitC}mg | 维E {vitE}mg | 维B1 {vitB1}mg | 维B2 {vitB2}mg

💡 营养评估与建议：{基于各营养素平衡的专业建议}

阶段性统计报告（按营养类别分组）#

text

📊 【{period} 全营养统计 · {start_date}~{end_date}】
总天数：{days} 天

━━━ 🔥 宏量营养素 ━━━
⚡ 能量：{total_energy} kcal（日均 {avg_energy} kcal）
💪 蛋白质：{total_protein} g（日均 {avg_protein} g）
🧈 脂肪：{total_fat} g（日均 {avg_fat} g）
🍞 碳水：{total_carbs} g（日均 {avg_carbs} g）

━━━ 🧪 关键矿物质 ━━━
钙 {calcium} mg | 铁 {iron} mg | 锌 {zinc} mg

━━━ 💊 关键维生素 ━━━
维A {vitA} μg | 维C {vitC} mg | 维E {vitE} mg

━━━ 📅 每日能量明细 ━━━
Day 1（{date}）：{energy} kcal
...

💡 综合评估：{对比参考标准的营养摄入评价与建议}

---

参考标准（成年人日常基础需求）#

营养素日推荐量备注能量18002400 kcal取决于性别、活动量蛋白质5080 g占总热量 1520%脂肪4070 g占总热量 2030%碳水200300 g占总热量 5065%钙8001000 mg铁1220 mg女性高于男性锌1215 mg维生素A700800 μg维生素C80100 mg维生素E14 mg

记录文件格式#

references/meal_log.json 每条记录格式：

json

{
  "date": "2026-04-14",
  "meal": "breakfast",
  "foods": [
    {
      "name": "面条（富强粉）",
      "energy_kcal": 283, "protein_g": 8.5, "fat_g": 1.6, "carbs_g": 59.5,
      "fiber_g": 0.5, "calcium_mg": 13, "iron_mg": 2.6, "zinc_mg": 1.07,
      "vitamin_a_mcg": 0, "vitamin_c_mg": 0, "vitamin_e_mg": 0.47,
      "vitamin_b1_mg": 0.35, "vitamin_b2_mg": 0.1, ...
    }
  ],
  "total": {
    "energy_kcal": 678, "protein_g": 51.6, "fat_g": 24.2, "carbs_g": 62.4,
    "fiber_g": 3.1, "calcium_mg": 95, "iron_mg": 5.8, ...
  },
  "note": "鸡腿为参考估算值"
}

注意事项#

• 首次使用必须下载 food_data.json（太大无法嵌入到 ClawHub 包中）
• 食物数据为 2020年快照，来自 foodwake.com，可能与中国最新食物成分表有差异
• 营养计算为 估算值，实际摄入因烹饪方式、食材产地等因素可能有偏差
• 对于无匹配食物， 必须向用户确认同类替代方案，不能擅自使用不相关数据
• 数据授权为 Apache-2.0，可商用但需标注来源