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效率敏感数据clawhub未标认证来源可访问clear审计提醒

caloriecalorie 数据库

Agent Skill

calorie 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

11,619

周安装

489

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

4,068
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:calorie(calorie 数据库)
来源仓库:https://github.com/aaa2531349/calorie
安装命令:
openclaw skills install calorie
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install calorie

简介

热量侦探 v1.0.2 - AI食物相关计算器。通过照片识别食物并自动计算相关、蛋白质、碳水、脂肪等营养数据。支持Kimi视觉识别,内置常见食物营养数据库。用于健康饮食管理、减肥健身追踪。再垃圾桶的热量也逃不过我的眼睛!

SKILL.md

name
calorie-detective-v1-0-2
description
热量侦探 v1.0.2 - AI 食物卡路里计算器。通过照片识别食物并自动计算卡路里、蛋白质、碳水、脂肪等营养数据。支持 Kimi 视觉识别,内置常见食物营养数据库。用于健康饮食管理、减肥健身追踪。再隐蔽的热量也逃不过我的眼睛!

🔍 热量侦探 v1.0.0

🕵️ 再隐蔽的热量也逃不过我的眼睛!

通过 AI 视觉识别技术,像侦探一样找出食物中隐藏的热量,自动计算卡路里和营养成分,帮助你更好地管理饮食健康。

✨ 功能特性

  1. 📸 拍照识别 - 上传食物照片,AI 自动识别食物种类
  2. 🔥 卡路里计算 - 自动计算总卡路里和宏量营养素
  3. 📊 营养报告 - 生成详细的营养分析报告
  4. 💡 健康建议 - 提供饮食改进建议
  5. 🌐 中文优化 - 专为中餐优化,识别更准确
  6. 💾 本地数据库 - 内置常见食物营养数据

🚀 快速开始

方式 1:Kimi Claw 一键部署(推荐)

# 1. 访问 Kimi 控制台
https://platform.moonshot.cn/console/claw

# 2. 上传 skill 包
# 选择 calorie-detective-v1.0.2.zip

# 3. 使用 config/kimi_claw.yaml 配置

# 4. 部署完成后,在 Kimi 中使用:
/卡路里 [上传食物照片]

优点:

  • ✅ 一键部署,无需配置环境
  • ✅ 自动扩展,无需管理服务器
  • ✅ 使用 K2.5 模型(Allegretto 套餐包含)
  • ✅ 支持自然语言触发

方式 2:本地安装

# 解压 skill
unzip calorie-detective-v1.0.2.zip -d calorie-detective
cd calorie-detective

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置 API Key
export KIMI_API_KEY="your_kimi_key"

# 运行
./run.sh data/food.jpg

⚙️ 配置

配置 API Key

方式 1:环境变量(推荐)

export KIMI_API_KEY="your_kimi_key"

方式 2:配置文件 编辑 config/config.local.yaml

api_keys:
  kimi: "your_kimi_key"

获取 Kimi API Key:

  1. 访问 https://platform.moonshot.cn
  2. 注册/登录账号
  3. 进入控制台 → API Keys
  4. 创建新 Key
  5. 新用户注册送免费额度

config/config.yaml

# 视觉识别配置
vision:
  provider: kimi        # 推荐使用 Kimi
  model: moonshot-v1-auto
  
# 使用限制
usage:
  max_requests_per_day: 10
  max_requests_per_user: 5

📤 输出示例

🕵️ **热量侦探 - 营养分析报告**

📝 一碗牛肉拉面,配有青菜和红油汤底

📊 **营养分析**

🔥 总卡路里:**696 大卡**
💪 蛋白质:26.4g
🍚 碳水化合物:50.9g
🥑 脂肪:43.1g

📋 **详细分解**

• **面条** (1 碗)
  - 卡路里:220 大卡
  - 蛋白质:5.0g | 碳水:50g | 脂肪:1.0g

• **牛肉** (80 克)
  - 卡路里:200 大卡
  - 蛋白质:20.8g | 碳水:0g | 脂肪:12.0g

• **青菜** (30 克)
  - 卡路里:6 大卡
  - 蛋白质:0.6g | 碳水:0.9g | 脂肪:0.1g

• **红油汤底** (300ml)
  - 卡路里:270 大卡
  - 蛋白质:0g | 碳水:0g | 脂肪:30.0g

──────────────────────────────
💡 侦探建议:
• 红油汤底热量较高,建议少喝汤
• 蛋白质含量充足,适合作为主食
• 可搭配凉拌菜增加膳食纤维

📅 定时任务管理

# 查看所有定时任务
openclaw cron list

# 手动立即运行一次
openclaw cron run <job-id>

# 暂停任务
openclaw cron update <job-id> --enabled false

# 删除任务
openclaw cron remove <job-id>

📁 文件结构

calorie-detective/
├── SKILL.md                  # 本文件
├── config/
│   ├── config.yaml           # 配置文件
│   ├── config.local.yaml     # 本地配置(含 API Key)
│   └── kimi_claw.yaml        # Kimi Claw 部署配置
├── src/
│   └── calorie_calculator.py # 主程序
├── data/
│   ├── food.jpg              # 示例图片
│   └── calorie.log           # 运行日志
├── requirements.txt          # 依赖列表
├── run.sh                    # 运行脚本
└── test.sh                   # 测试脚本

🍎 内置食物数据库

已内置 100+ 种常见食物营养数据(每 100 克):

类别食物举例
🍚 主食米饭、面条、馒头、面包、土豆
🥚 蛋白质鸡蛋、牛奶、鸡肉、猪肉、牛肉、鱼
🍎 水果苹果、香蕉、橙子、葡萄、草莓
🥬 蔬菜青菜、番茄、黄瓜、胡萝卜、西兰花
🍔 快餐汉堡、薯条、炸鸡、披萨

🔧 支持的视觉服务

服务商模型价格需要 API Key推荐度
Kimimoonshot-v1-auto¥0.008/张⭐⭐⭐⭐⭐
Kimik2.5套餐包含⭐⭐⭐⭐⭐
OpenAIGPT-4o / GPT-4V$0.01/张⭐⭐⭐⭐
ClaudeClaude 3 Vision$0.003/张⭐⭐⭐⭐

推荐使用 Kimi:

  • ✅ 中文识别最好
  • ✅ 价格便宜(约 OpenAI 的 1/10)
  • ✅ 国内直接访问
  • ✅ 注册送免费额度

🛠️ 故障排除

1. 依赖安装失败

pip install --break-system-packages -r requirements.txt

2. API Key 无效

  • 检查 API Key 是否正确
  • 确认账户有可用额度
  • 检查网络连接
# 测试 API Key
curl https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KIMI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "moonshot-v1-auto", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

3. 图片识别不准确

  • 确保图片清晰、光线充足
  • 尽量拍摄食物特写
  • 避免过多餐具干扰

4. 营养数据不准确

  • 内置数据库为估算值
  • 建议接入专业营养 API 获取精确数据
  • 可在代码中添加自定义食物

📊 使用统计

在 Kimi 控制台查看:

  1. 访问 https://platform.moonshot.cn/console/claw
  2. 选择 calorie-detective
  3. 查看"使用统计"标签页

统计数据包括:

  • 📈 调用次数
  • ⏱️ 平均响应时间
  • 💰 额度消耗
  • 👥 用户数

🔄 扩展开发

添加新食物

编辑 src/calorie_calculator.py 中的 COMMON_FOODS 字典:

COMMON_FOODS = {
    '你的食物': {'calories': 100, 'protein': 5, 'carbs': 15, 'fat': 3},
    ...
}

添加新的视觉服务

继承 VisionRecognizer 类并实现 _recognize_xxx 方法。

📝 更新日志

v1.0.0 (2026-03-03) - 正式发布版

  • ✅ 基础功能实现
  • ✅ Kimi 视觉识别支持
  • ✅ 本地食物营养数据库(100+ 种食物)
  • ✅ 营养报告生成
  • ✅ 健康饮食建议
  • ✅ Kimi Claw 一键部署支持
  • ✅ 中文食物识别优化
  • ✅ 品牌:热量侦探

⚠️ 免责声明

  • 本工具提供的营养数据仅供参考,不构成医疗或营养建议
  • 实际食物营养含量可能因烹饪方式、食材来源等因素有所不同
  • 如有特殊饮食需求或健康问题,请咨询专业营养师或医生
  • 开发者不对使用本工具造成的任何损失承担责任

📄 License

MIT

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!

📧 联系方式

如有问题或建议,请提交 Issue 或联系开发者。


🕵️ 热量侦探,再隐蔽的热量也逃不过我的眼睛! 🍽️

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

81.98%
按下载量换算3,335

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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