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skills/FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills/nutrition-analyzer

nutrition-analyzer

1
FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills·Biology Medicine and Bioinformatics·Audit pending·Snapshot 95e029f0761e

Summary

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SKILL.md

营养分析器技能

分析饮食和营养数据,识别营养模式,评估营养状况,并提供个性化营养改善建议。

功能

1. 营养趋势分析

分析营养素摄入的变化趋势,识别改善或需要关注的方面。

分析维度:

  • 宏量营养素趋势(蛋白质、碳水、脂肪、纤维、卡路里)
  • 微量营养素趋势(维生素、矿物质)
  • 热量来源分布变化
  • 餐食模式(饮食时间、频率)
  • 食物类别偏好

输出:

  • 趋势方向(改善/稳定/下降)
  • 变化幅度和百分比
  • 趋势显著性
  • 改进建议

2. 营养素摄入评估

评估营养素摄入是否达到推荐标准(RDA/AI)。

评估内容:

  • 宏量营养素评估:

    • 蛋白质摄入量和质量
    • 碳水化合物类型分布(精制 vs 复杂碳水)
    • 脂肪类型分布(饱和/单不饱和/多不饱和/反式脂肪)
    • 膳食纤维摄入量
  • 维生素评估:

    • 维生素A、C、D、E、K
    • 维生素B族(B1、B2、B3、B6、B12、叶酸、泛酸、生物素)
    • 与RDA对比
    • 缺乏风险评估
  • 矿物质评估:

    • 常量矿物质:钙、磷、镁、钠、钾、氯、硫
    • 微量矿物质:铁、锌、铜、锰、碘、硒、铬、钼
    • 与RDA对比
    • 缺乏风险评估
  • 特殊营养素评估:

    • Omega-3脂肪酸(EPA、DHA、ALA)
    • 胆碱
    • 辅酶Q10
    • 植物化学物(类黄酮、类胡萝卜素等)

输出:

  • 每种营养素的达成率
  • 缺乏/不足/充足/过量分级
  • 缺乏风险识别
  • 优先改善建议

3. 营养状况评估

综合评估用户的营养状况。

评估内容:

  • 整体营养质量评分:

    • 营养密度评分
    • 食物多样性评分
    • 均衡饮食评分
  • 营养模式识别:

    • 饮食模式类型(地中海式、DASH、素食等)
    • 饮食时间模式(进食频率、进食窗口)
    • 零食和加餐模式
  • 营养风险识别:

    • 营养缺乏风险(如维生素D缺乏、铁缺乏)
    • 营养过量风险(如维生素A过量、钠过量)
    • 不健康饮食习惯(高糖、高脂、高钠)
  • 输出:

    • 营养状况等级(优秀/良好/一般/较差)
    • 主要营养问题识别
    • 风险因素列表
    • 改善优先级

    4. 相关性分析

    分析营养与其他健康指标的相关性。

    支持的相关性分析:

    • 营养 ↔ 体重:

      • 卡路里摄入与体重变化的关系
      • 宏量营养素比例与体重管理
      • 进食时间与代谢关系
    • 营养 ↔ 运动:

      • 营养摄入对运动表现的影响
      • 运动日vs休息日的营养需求
      • 蛋白质摄入与肌肉恢复
    • 营养 ↔ 睡眠:

      • 咖啡因摄入与睡眠质量
      • 晚餐时间与入睡时间
      • 特定营养素(如镁、色氨酸)与睡眠
    • 营养 ↔ 血压:

      • 钠摄入与血压
      • 钾/钠比值与血压
      • DASH饮食依从性与血压控制
    • 营养 ↔ 血糖:

      • 碳水化合物类型与血糖波动
      • 膳食纤维与血糖控制
      • 进食时间与血糖曲线

    输出:

    • 相关系数(-1到1)
    • 相关性强度(弱/中/强)
    • 统计显著性
    • 因果关系推断
    • 实践建议

    5. 个性化建议生成

    基于用户数据生成个性化营养改善建议。

    建议类型:

    • 营养素调整建议:

      • 增加缺乏的营养素
      • 减少过量的营养素
      • 优化营养素比例
    • 食物选择建议:

      • 推荐特定食物类别
      • 食物替换建议(更健康的选择)
      • 食物搭配建议(促进吸收)
    • 饮食习惯建议:

      • 进食时间调整
      • 餐食频率调整
      • 烹饪方式建议
    • 补充剂建议(仅供参考):

      • 基于缺乏风险的补充剂建议
      • 补充剂剂量和时机
      • 相互作用警示

    建议依据:

    • DRIs/RDA标准
    • 用户营养历史数据
    • 用户健康状况和目标
    • 循证营养学证据

    使用说明

    触发条件

    当用户请求以下内容时触发本技能:

    • 营养趋势分析
    • 营养素摄入评估
    • 营养状况评估
    • 营养改善建议
    • 营养与其他健康指标的关联分析

    执行步骤

    步骤 1: 确定分析范围

    明确用户请求的分析类型和时间范围:

    • 分析类型:趋势/评估/相关性/建议
    • 时间范围:周/月/季度/自定义
    • 分析深度:宏量营养素/微量营养素/全面分析

    步骤 2: 读取数据

    主要数据源:

    1. data-example/nutrition-tracker.json - 营养追踪主数据
    2. data-example/nutrition-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json - 每日饮食记录

    关联数据源:

    1. data-example/profile.json - 体重、BMI等基础数据
    2. data-example/fitness-tracker.json - 运动数据
    3. data-example/sleep-tracker.json - 睡眠数据
    4. data-example/hypertension-tracker.json - 血压数据
    5. data-example/diabetes-tracker.json - 血糖数据

    步骤 3: 数据分析

    根据分析类型执行相应的分析算法:

    趋势分析算法:

    • 线性回归计算趋势斜率
    • 移动平均平滑波动
    • 统计显著性检验

    RDA达成率计算:

    rda_achievement = (actual_intake / rda_value) * 100
    
    status_classification:
    - < 50%: 严重缺乏
    - 50-75%: 不足
    - 75-100%: 接近目标
    - 100-150%: 充足(理想范围)
    - > 150%: 过量(注意安全上限UL)
    

    营养密度评分:

    nutrient_density_score = (
        (vitamins_achieved / total_vitamins) * 40 +
        (minerals_achieved / total_minerals) * 30 +
        (fiber_achieved / fiber_rda) * 30
    )
    

    相关性分析算法:

    • Pearson相关系数计算
    • 滞后相关性分析(考虑时间延迟效应)
    • 多变量回归分析

    步骤 4: 生成报告

    按照标准格式输出分析报告(见"输出格式"部分)


    输出格式

    营养趋势分析报告

    # 营养摄入趋势分析报告
    
    ## 分析周期
    2025-03-20 至 2025-06-20(3个月,90天记录)
    
    ## 宏量营养素趋势
    
    ### 卡路里摄入
    - **趋势**:⬇️ 下降
    - **开始**:平均2100卡/天
    - **当前**:平均1950卡/天
    - **变化**:-150卡/天 (-7.1%)
    - **解读**:卡路里摄入适度减少,与减重目标一致
    
    **趋势线**:
    

    2100 ┤ ╭╮ 2050 ┤ ╭╯╰╮ 2000 ┼─╯ ╰╮ 1950 ┤ ╰ 1900 └─────────── 3月 4月 5月 6月

    
    ### 蛋白质
    - **趋势**:➡️ 稳定
    - **平均**:82g/天(范围:70-95g)
    - **目标**:80g/天
    - **达标率**:93%(84/90天达标)
    - **解读**:蛋白质摄入稳定,基本达标
    
    ### 膳食纤维
    - **趋势**:⬆️ 改善
    - **开始**:平均18g/天
    - **当前**:平均22g/天
    - **变化**:+4g/天 (+22%)
    - **目标**:30g/天
    - **解读**:纤维摄入显著增加,但仍需继续努力
    
    ### 脂肪
    - **趋势**:⬇️ 下降
    - **开始**:平均75g/天
    - **当前**:平均68g/天
    - **变化**:-7g/天 (-9.3%)
    - **目标**:≤65g/天
    - **解读**:脂肪摄入减少,接近目标
    
    **脂肪类型分布变化**:
    | 脂肪类型 | 开始 | 当前 | 目标 | 趋势 |
    |---------|------|------|------|------|
    | 饱和脂肪 | 25g | 20g | <20g | ⬇️ 改善 |
    | 单不饱和 | 30g | 32g | >35g | ⬆️ 略增 |
    | 多不饱和 | 15g | 12g | 15-20g | ⬇️ 需增加 |
    | 反式脂肪 | 2g | 0.5g | 0g | ⬇️ 改善 |
    
    ## 维生素状况趋势
    
    ### 维生素D
    - **摄入趋势**:⬆️ 增加(补充剂开始)
    - **开始**:平均2μg/天(饮食来源)
    - **当前**:平均52μg/天(含2000IU补充剂)
    - **RDA**:15μg/天
    - **血清水平变化**:
      - 基线(2025-05):18 ng/mL
      - 当前(2025-06):22 ng/mL
      - 目标:30-100 ng/mL
    - **解读**:✅ 补充剂起效,但需继续监测
    
    ### 维生素C
    - **趋势**:⬆️ 改善
    - **开始**:平均65mg/天
    - **当前**:平均85mg/天
    - **RDA**:100mg/天
    - **达标率**:从65% → 85%
    - **建议**:增加柑橘类、奇异果、草莓等水果
    
    ### B族维生素
    - **维生素B12**:✅ 充足(平均2.5μg,RDA 2.4μg)
    - **叶酸**:⚠️ 不足(平均320μg,RDA 400μg)
    - **B6**:✅ 充足(平均1.5mg,RDA 1.3mg)
    
    ## 矿物质趋势
    
    ### 钙
    - **趋势**:➡️ 稳定
    - **平均**:850mg/天
    - **RDA**:1000mg/天
    - **达标率**:85%
    - **主要来源**:乳制品40%、豆腐25%、绿叶蔬菜20%
    
    ### 铁
    - **趋势**:✅ 充足
    - **平均**:12mg/天
    - **RDA**:8mg/天(男性)
    - **达标率**:150%
    - **主要来源**:肉类、蛋类、豆类、绿叶蔬菜
    
    ### 钠
    - **趋势**:⬇️ 改善
    - **开始**:平均2800mg/天
    - **当前**:平均2100mg/天
    - **目标**:<2300mg/天(理想<1500mg)
    - **解读**:✅ 达到一般目标,⚠️ 理想目标仍需努力
    
    ### 钾
    - **趋势**:⬆️ 改善
    - **开始**:平均2800mg/天
    - **当前**:平均3200mg/天
    - **目标**:3500-4700mg/天
    - **钾/钠比值**:从1.0 → 1.5(目标>2)
    - **建议**:继续增加水果和蔬菜
    
    ## 特殊营养素趋势
    
    ### Omega-3
    - **趋势**:⬆️ 增加(鱼油补充剂)
    - **开始**:平均150mg/天
    - **当前**:平均850mg/天(含补充剂)
    - **推荐量**:500-1000mg/天
    - **状态**:✅ 达标
    
    ### 胆碱
    - **趋势**:➡️ 稳定
    - **平均**:350mg/天
    - **AI(适宜摄入量)**:425mg/天
    - **达标率**:82%
    - **主要来源**:鸡蛋(60%)、肉类(25%)、豆类(15%)
    
    ## 饮食模式分析
    
    ### 食物类别分布
    | 食物类别 | 占比 | 变化 | 评价 |
    |---------|------|------|------|
    | 蔬菜水果 | 35% | +8% | ✅ 增加 |
    | 全谷物 | 20% | +5% | ✅ 改善 |
    | 精制谷物 | 15% | -7% | ✅ 减少 |
    | 蛋白质来源 | 20% | 稳定 | ✅ 充足 |
    | 添加脂肪 | 8% | -3% | ✅ 减少 |
    | 添加糖 | 2% | -2% | ✅ 减少 |
    
    ### 进食时间模式
    - **平均进食窗口**:12.5小时(07:30 - 20:00)
    - **进食频率**:平均4.2次/天
    - **最常见餐食时间**:
      - 早餐:07:30(90%天数)
      - 午餐:12:15(95%天数)
      - 晚餐:18:45(98%天数)
      - 加餐:15:30(60%天数)
    
    ### 饮食质量评分
    - **营养密度评分**:7.2/10(从6.5提升)
    - **食物多样性评分**:6.8/10
    - **均衡饮食评分**:7.5/10
    - **综合评分**:7.2/10 → **良好**
    
    ## 洞察与建议
    
    ### 关键洞察
    
    1. **膳食纤维持续改善但仍不足**
       - 从18g增至22g,但仍低于目标30g
       - 影响:饱腹感、肠道健康、血糖控制
       - 建议:每餐至少包含5g纤维
    
    2. **脂肪质量改善**
       - 饱和脂肪减少,反式脂肪几乎消除
       - 多不饱和脂肪略低,需增加Omega-3食物
       - 建议:增加深海鱼类、坚果、亚麻籽
    
    3. **钠摄入改善但钾/钠比仍低**
       - 钠减少33%,钾增加14%
       - 钾/钠比从1.0升至1.5,仍低于目标2.0
       - 建议:继续增加高钾食物(香蕉、橙子、土豆、菠菜)
    
    4. **维生素D补充剂有效**
       - 血清水平从18升至22 ng/mL(4周+4ng)
       - 预计3-4个月可达目标范围
       - 建议:继续补充,定期监测
    
    ### 优先级行动计划
    
    #### Priority 1:提升膳食纤维至30g/天(2周)
    
    **具体行动**:
    1. 早餐:全谷物(燕麦/全麦面包)+ 水果(9g)
    2. 午餐:糙米/全麦面 + 2份蔬菜(8g)
    3. 晚餐:红薯/杂粮 + 2份蔬菜(8g)
    4. 加餐:水果 + 坚果(5g)
    **总计**:30g ✅
    
    #### Priority 2:优化钾/钠比值至2.0(4周)
    
    **具体行动**:
    1. 减少加工食品(主要钠源)
    2. 每日2-3份高钾水果(香蕉、橙子、猕猴桃)
    3. 蔬菜选择菠菜、土豆、蘑菇、番茄
    4. 使用香料替代盐调味
    
    #### Priority 3:维持维生素D补充(长期)
    
    **监测计划**:
    - 3个月后复查血清水平
    - 目标:40-60 ng/mL
    - 根据结果调整剂量
    
    ## 营养目标进度
    
    | 目标 | 开始 | 当前 | 目标值 | 进度 | 状态 |
    |------|------|------|--------|------|------|
    | 卡路里 | 2100 | 1950 | 1800-2000 | 100% | ✅ 达标 |
    | 蛋白质 | 75g | 82g | 80g | 100% | ✅ 达标 |
    | 膳食纤维 | 18g | 22g | 30g | 73% | ⚠️ 进行中 |
    | 维生素D | 18 ng/mL | 22 ng/mL | 30-100 | 20% | ⚠️ 改善中 |
    | 钠摄入 | 2800mg | 2100mg | <2300 | 100% | ✅ 达标 |
    | Omega-3 | 150mg | 850mg | 500-1000mg | 100% | ✅ 达标 |
    
    ---
    
    **报告生成时间**:2025-06-20
    **分析周期**:2025-03-20 至 2025-06-20(90天)
    **数据记录数**:90天
    **营养分析器版本**:v1.0
    

    数据结构

    饮食记录数据

    {
      "date": "2025-06-20",
      "meals": [
        {
          "type": "breakfast",
          "time": "07:30",
          "foods": ["鸡蛋", "牛奶", "全麦面包"],
          "calories": 450,
          "macronutrients": {
            "protein_g": 20,
            "carbs_g": 55,
            "fat_g": 15,
            "fiber_g": 5,
            "saturated_fat_g": 5,
            "monounsaturated_fat_g": 6,
            "polyunsaturated_fat_g": 3,
            "trans_fat_g": 0.1
          },
          "micronutrients": {
            "vitamin_a_mcg": 150,
            "vitamin_c_mg": 5,
            "vitamin_d_mcg": 1.5,
            "vitamin_e_mg": 1,
            "vitamin_k_mcg": 5,
            "thiamine_mg": 0.3,
            "riboflavin_mg": 0.4,
            "niacin_mg": 4,
            "vitamin_b6_mg": 0.1,
            "folate_mcg": 30,
            "vitamin_b12_mcg": 0.6,
            "calcium_mg": 250,
            "iron_mg": 2,
            "magnesium_mg": 40,
            "phosphorus_mg": 200,
            "zinc_mg": 2,
            "selenium_mcg": 10,
            "potassium_mg": 350,
            "sodium_mg": 300
          },
          "special_nutrients": {
            "omega_3_g": 0.1,
            "choline_mg": 150
          }
        }
      ],
      "daily_summary": {
        "total_calories": 2000,
        "total_macronutrients": {
          "protein_g": 80,
          "carbs_g": 250,
          "fat_g": 65,
          "fiber_g": 30
        },
        "rda_achievement": {
          "protein": 100,
          "vitamin_c": 85,
          "vitamin_d": 35,
          "calcium": 90,
          "iron": 75
        },
        "goal_achieved": true
      }
    }
    

    算法说明

    RDA达成率计算

    def calculate_rda_achievement(actual_intake, rda_value, ul_value=None):
        """
        计算RDA达成率和状态
    
        参数:
        - actual_intake: 实际摄入量
        - rda_value: 推荐膳食供给量
        - ul_value: 可耐受最高摄入量(可选)
    
        返回:
        - achievement_rate: 达成率百分比
        - status: 状态标签
        """
        achievement_rate = (actual_intake / rda_value) * 100
    
        if ul_value and actual_intake > ul_value:
            status = "exceeds_ul"
            category = "过量(危险)"
        elif achievement_rate < 50:
            status = "severe_deficiency"
            category = "严重缺乏"
        elif achievement_rate < 75:
            status = "insufficient"
            category = "不足"
        elif achievement_rate < 100:
            status = "approaching_target"
            category = "接近目标"
        elif achievement_rate <= 150:
            status = "adequate"
            category = "充足"
        else:
            status = "high_intake"
            category = "较高"
    
        return {
            'achievement_rate': round(achievement_rate, 1),
            'status': status,
            'category': category
        }
    

    营养密度评分

    def calculate_nutrient_density_score(meal_data):
        """
        计算食物营养密度评分(0-10分)
    
        因素权重:
        - 维生素达成率:40%
        - 矿物质达成率:30%
        - 膳食纤维:20%
        - 限制性营养素(饱和脂肪、钠、添加糖):10%
        """
        score = 0
    
        # 维生素评分
        vitamin_achievements = [
            meal_data['micronutrients'][v] / RDA[v]
            for v in ['vitamin_a', 'vitamin_c', 'vitamin_d', 'vitamin_e', 'vitamin_k']
        ]
        vitamin_score = min(sum(vitamin_achievements) / len(vitamin_achievements), 1.5) * 10
        score += min(vitamin_score, 10) * 0.40
    
        # 矿物质评分
        mineral_achievements = [
            meal_data['micronutrients'][m] / RDA[m]
            for m in ['calcium', 'iron', 'magnesium', 'zinc']
        ]
        mineral_score = min(sum(mineral_achievements) / len(mineral_achievements), 1.5) * 10
        score += min(mineral_score, 10) * 0.30
    
        # 膳食纤维评分
        fiber_score = min(meal_data['macronutrients']['fiber_g'] / 5, 2) * 10
        score += min(fiber_score, 10) * 0.20
    
        # 限制性营养素扣分
        penalty = 0
        if meal_data['macronutrients']['saturated_fat_g'] > 10:
            penalty += 2
        if meal_data['micronutrients']['sodium_mg'] > 600:
            penalty += 2
        if meal_data.get('added_sugars_g', 0) > 10:
            penalty += 2
    
        score = max(0, score - penalty * 0.10)
    
        return round(score, 1)
    

    健康饮食指数评分

    def calculate_healthy_eating_index(daily_data):
        """
        计算健康饮食指数(HEI-2015改编)
    
        评分范围:0-100分
        """
        score = 0
    
        # 充足性成分(满分50分)
        # 1. 水果(5分)
        fruit_servings = daily_data['fruit_servings']
        score += min(fruit_servings, 2.5) * 2
    
        # 2. 蔬菜(5分)
        veg_servings = daily_data['vegetable_servings']
        score += min(veg_servings, 3) * 1.67
    
        # 3. 全谷物(10分)
        whole_grains_oz = daily_data['whole_grains_oz']
        score += min(whole_grains_oz, 3) * 3.33
    
        # 4. 乳制品(10分)
        dairy_servings = daily_data['dairy_servings']
        score += min(dairy_servings, 3) * 3.33
    
        # 5. 蛋白质(5分)
        protein_oz = daily_data['protein_oz']
        score += min(protein_oz, 5) * 1
    
        # 6. 海鲜/植物蛋白(5分)
        plant_protein_oz = daily_data['plant_protein_oz']
        score += min(plant_protein_oz, 2) * 2.5
    
        # 7. 脂肪酸比例(10分)
        fat_ratio = daily_data['unsaturated_fat_g'] / max(daily_data['saturated_fat_g'], 1)
        score += min(fat_ratio, 2.5) * 4
    
        # 适度性成分(满分40分,反向计分)
        # 8. 精制谷物(10分,越少越好)
        refined_grains_oz = daily_data['refined_grains_oz']
        score += max(10 - refined_grains_oz * 2, 0)
    
        # 9. 钠(10分,越少越好)
        sodium_g = daily_data['sodium_mg'] / 1000
        score += max(10 - sodium_g * 2, 0)
    
        # 10. 添加糖(10分,越少越好)
        added_sugars_pct = daily_data['added_sugars_g'] / (daily_data['total_calories'] / 100)
        score += max(10 - added_sugars_pct * 10, 0)
    
        # 11. 饱和脂肪(10分,越少越好)
        saturated_fat_pct = daily_data['saturated_fat_g'] / (daily_data['total_calories'] / 100)
        score += max(10 - saturated_fat_pct * 10, 0)
    
        return round(score, 1)
    

    医学安全边界

    ⚠️ 重要声明

    本分析仅供健康参考,不构成医疗诊断或营养处方。

    分析能力范围

    ✅ 能做到:

    • 营养数据统计和分析
    • 趋势识别和可视化
    • RDA达成率计算
    • 营养缺乏风险评估
    • 一般性营养建议
    • 补充剂相互作用检查

    ❌ 不做到:

    • 诊断营养缺乏疾病
    • 开具补充剂处方
    • 替代注册营养师
    • 处理严重营养不良
    • 评估食物过敏

    危险信号检测

    在分析过程中检测以下危险信号:

    1. 营养素过量:

      • 维生素A > 3000μg(长期)
      • 维生素D > 100μg(长期)
      • 铁 > 45mg(长期)
      • 硒 > 400μg
      • 钠 > 2300mg(持续)
    2. 营养素缺乏:

      • 维生素D < 10μg/天(血清<12 ng/mL)
      • 维生素B12 < 1.5μg/天(素食者)
      • 铁 < 6mg/天(育龄女性)
      • 钙 < 500mg/天
    3. 能量摄入异常:

      • 持续<1200卡/天(可能营养不良)
      • 持续>3500卡/天(可能超重)
    4. 饮食模式异常:

      • 膳食纤维<10g/天
      • 添加糖>25%热量
      • 饱和脂肪>15%热量

    建议分级

    Level 1: 一般性建议

    • 基于DRIs/RDA标准
    • 适用于一般人群
    • 无需医疗监督

    Level 2: 参考性建议

    • 基于用户数据和健康状况
    • 需结合个人情况
    • 建议咨询营养师

    Level 3: 医疗建议

    • 涉及疾病管理或补充剂
    • 需医生确认
    • 不得自行调整药物剂量

    参考资源

    • 中国居民膳食营养素参考摄入量 (DRIs):http://www.cnsoc.org/
    • 美国膳食指南:https://www.dietaryguidelines.gov/
    • USDA FoodData Central:https://fooddatacentral.usda.gov/
    • WHO营养建议:https://www.who.int/nutrition/
    • 补充剂相互作用数据库:https://naturalmedicines.therapeuticresearch.com/

    技能版本: v1.0 创建日期: 2026-01-06 维护者: WellAlly Tech

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