如何利用 AI 快速查询食物营养成分与计算膳食数据

解决手动查表繁琐的痛点：通过集成结构化食物数据库，让 AI 实现食物营养素的秒级查询、多项指标对比以及基于实际分量的营养总量自动计算。

为什么需要这个技能

在进行健康管理或健身饮食计划时，用户经常需要查询食物的卡路里、蛋白质、GI 值等数据。传统的做法是在各种 App 或网页中手动搜索，效率低下且难以进行横向对比。

本技能通过为 AI 提供标准化的食物数据库（含宏量与微量营养素），使其能够将自然语言描述（如“一个鸡蛋”）直接转化为精确的营养数值，并能根据用户的健康状况（如糖尿病、高血压）提供数据驱动的食物建议，而非模糊的经验之谈。

适用场景

• 饮食记录：输入“早餐：燕麦粥 1 杯 + 鸡蛋 1 个”，自动汇总全餐营养总量。
• 食物对比：对比“鸡胸肉”与“三文鱼”在蛋白质和 Omega-3 上的差异，决定选择哪种食材。
• 精准推荐：搜索“高蛋白且低 GI 的谷物类食物”，快速筛选符合条件的食材。
• 健康干预：为特定人群（如贫血者）推荐富含铁质的食物列表。

核心工作流

1. 语义解析与匹配：AI 接收输入，通过别名匹配或模糊搜索算法（如编辑距离）在 food-database.json 中定位标准食物项。
2. 分量标准化转换：将自然语言描述的份量（如“1 片”、“1 杯”）转换为标准克数。
3. 数值计算：利用公式 (每100g营养素 * 实际克数) / 100 计算出该份量的实际营养值。
4. 结果聚合与输出：将计算结果与 RDA（每日推荐摄入量）对照，以表格或清单形式输出营养汇总及健康亮点。

# 核心计算逻辑示例
def calculate_nutrition(food, portion_grams):
    nutrition = {}
    for nutrient, value_per_100g in food.nutrition_per_100g.items():
        # 按100g比例计算实际摄入量
        nutrition[nutrient] = (value_per_100g * portion_grams) / 100
    return nutrition

下载和安装

下载 food-database-query 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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