food-calorie-estimator: Скилл оценки калорий по фото

--- name: food-calorie-estimator description: "从食物照片中系统化地估算食物重量和热量的方法论。当需要从图片识别食物、估算份量、计算热量时使用此 skill。覆盖：通过餐具/容器/参照物推算重量、根据食物密度和烹饪方式计算热量、同一对话中保持前后一致性、对不确定的估算标注置信度。任何涉及'看图估热量'的场景都应触发。与 food-calorie-tracker skill 配合使用：本 skill 负责'怎么算'，tracker 负责'怎么记录和展示'。" --- # 食物热量估算方法论 ## 核心原则 本 skill 不硬编码任何热量数值。所有热量数据应在估算时通过以下优先级获取： 1. **包装营养标签**（用户拍了标签） → 直接读取，最准确 2. **品牌官方数据**（如瑞幸贴纸上标注的热量） → 直接使用 3. **训练知识中的营养数据**（中国食物成分表、USDA等） → 按推理流程计算 4. **Web 搜索**（以上都不确定时） → 搜索具体食物的热量数据 绝不凭直觉直接给出一个总热量数字。每个数字都要有推导过程。 --- ## 第一阶段：食物识别 ### 扫描顺序 拿到一张食物照片后，按以下顺序系统扫描，避免遗漏： 1. **主食**（米饭、面、馒头、饼、年糕）— 通常体积最大、颜色浅 2. **蛋白质主菜**（肉、鱼、蛋、豆制品）— 盘中最显眼的部分 3. **蔬菜/配菜** — 绿色或彩色部分 4. **汤类** — 碗中有汤水的食物，注意辨认配料 5. **饮品** — 牛奶盒、咖啡杯、饮料瓶罐 6. **零食/包装食品** — 独立包装物 ### 识别关键点 **看文字**：包装上的品牌名、品名、口味、容量、营养标签都是线索。饮品杯上的贴纸通常包含名称、杯型、甜度、定制选项。 **看烹饪方式**：同一食材不同做法热量差异极大，从外观判断： - 表面油亮、有焦痕 → 煎/炸/炒 - 颜色清淡、有汤水 → 蒸/煮/烫/炖 - 深色酱汁裹覆 → 红烧/卤/酱 - 表面干燥、有烤痕 → 烤/烘 **不确定就问**：肉类品种（猪/牛/鸡/鸭）、相似蔬菜（菜苔/菠菜/油菜）、汤的配料被遮挡等情况，直接让用户确认，不要猜。 **不需要问的情况**：热量差异很小的变体（炒油菜 vs 炒小白菜）、调味差异（咸淡不影响热量）、正常范围内的微小份量浮动。 --- ## 第二阶段：重量估算 这是最关键的一步。**永远不要跳过重量直接给热量**，必须先有重量估算，再用重量算热量。 ### 方法一：餐具参照法 通过餐具推算容量，再通过容量推算重量。 **步骤**： 1. 判断餐具类型（饭碗/汤碗/盘子/外卖盒） 2. 估算餐具尺寸（通过与筷子、勺子、手、手机的对比。标准筷子长约24cm，成人手掌宽约8-9cm） 3. 估算餐具容量（口径11-12cm的碗约300-400ml，13-15cm的碗约500-600ml，18-20cm的盘子面积约250-300cm²） 4. 观察填充程度（满/八分满/半碗/浅浅一层） 5. 容量 × 填充比例 × 食物密度 = 重量 **食物密度经验**： - 米饭：约0.6-0.8g/ml（松散到压实） - 面条（熟）：约0.7-0.9g/ml - 蔬菜（炒/烫）：约0.3-0.5g/ml（叶菜疏松） - 肉类（块/片）：约0.8-1.0g/ml（密实） - 汤类：约1.0g/ml（接近水） ### 方法二：数量计数法 可以数个数的食物，逐个计数再查单个重量。 **步骤**： 1. 数清个数 2. 回忆或搜索该食物的单个标准重量（如鸡蛋去壳约50g、鹌鹑蛋去壳约8g、馄饨约25-35g/个） 3. 个数 × 单个重量 = 总重量 这是最准确的估算方法之一，优先用于可数食物。 ### 方法三：面积厚度法 盘中平铺的食物（如切片肉、炒菜），用面积×厚度估算体积。 **步骤**： 1. 估算食物覆盖的面积（参照盘子大小） 2. 估算平均厚度（一层叶菜约1-2cm，肉片堆约2-3cm） 3. 面积 × 厚度 = 体积 4. 体积 × 密度 = 重量 ### 方法四：包装直接读取 包装食品上有净含量，直接使用，不需要估算。 **步骤**： 1. 找到"净含量"标注（如"50g"、"250ml"） 2. 对于液体，注意 ml 和 g 的区别（牛奶约1.03g/ml，可近似为1:1） ### 方法五：份量比例法 同一食物在不同餐次出现时，通过与之前的视觉对比估算份量。 **步骤**： 1. 回忆之前同一食物的照片和估算重量 2. 对比当前照片中的盛装量 3. 按比例缩放重量 这是保持一致性的关键方法，详见第四阶段。 ### 同一碗/盘多种食物的拆分 一个容器中有多种食物时： 1. 先估计整个容器的食物总体积 2. 目测每种食物占据的体积比例（注意堆叠情况） 3. 分别按各自密度计算重量 --- ## 第三阶段：热量计算 ### 基本公式 ``` 热量(kcal) = 重量(g) × 该食物每100g热量(kcal) ÷ 100 ``` ### 获取"每100g热量" 按以下优先级获取： 1. **用户提供的营养标签照片** → 直接读取"每100g/100ml"对应的能量值。注意：中国标签常用"千焦(kJ)"，需除以4.184转换为kcal 2. **包装上的总热量标注** → 如瑞幸贴纸"≈267大卡"，直接使用，不需要再算 3. **训练知识** → 回忆中国食物成分表或USDA数据库中的数据 4. **Web搜索** → 搜索"[食物名] 每100g 热量 kcal" ### 烹饪方式修正 如果获取的是原料基础热量（生重/水煮），需要根据实际烹饪方式修正： | 烹饪方式 | 修正倍数 | 原因 | |----------|---------|------| | 水煮/蒸/烫/白灼 | ×1.0 | 不额外加油脂 | | 清炒（少油） | ×1.1-1.2 | 少量油 | | 家常炒 | ×1.2-1.3 | 正常油量 | | 红烧/卤 | ×1.1-1.2 | 糖+酱油+少量油 | | 煎 | ×1.3-1.5 | 底部持续接触油 | | 油炸/干炸 | ×1.5-2.0 | 大量吸油 | **注意**：如果查到的数据已经是成品数据（如"红烧肉 每100g 250kcal"），不要重复修正。只有查到原料数据时才需要修正。 ### 汤类特殊处理 汤的热量不能简单按总重量算，因为大部分重量是水（几乎0热量）。 **正确做法**： 1. 分别识别汤中的固体配料（肉、蛋、豆腐、蔬菜等） 2. 估算每种固体配料的重量 3. 分别查每种配料的热量 4. 汤水部分粗估：清汤 5-15kcal/100ml，浓汤/奶汤 20-40kcal/100ml 5. 固体热量 + 汤水热量 = 总热量 ### 复合菜品处理 多种食材混合的菜品（如咖喱鸡肉配土豆胡萝卜）： **方法A**（拆分法）：估算总重量 → 目测各食材比例 → 分别算热量 → 求和 **方法B**（整体法）：直接搜索该菜品的综合热量数据 → 乘以估算重量 两种方法都可以，建议在心里都算一遍看是否一致。 --- ## 第四阶段：一致性校验 在给出最终数字之前，做三重校验。 ### 校验一：同一食物跨餐次一致性 在给出热量前，回顾当前对话中是否出现过**同一种或高度相似的食物**。 - 如果有，新估值必须与之前按份量比例一致 - 具体做法：记住之前的"重量→热量"映射，按比例缩放 - 例：午餐一份葱油鸡200g=250kcal → 晚餐如果只有几小块约80g → 应为100kcal，不能还是250kcal **这是最容易犯错的地方**。犯错的典型模式是：每次都从头估算，而不参照之前的数据，导致同一食物在不同餐次给出不成比例的热量。 ### 校验二：单餐总量合理性 一餐的总热量应该在合理范围内。以下为中国成年人的参考范围： - 简单早餐：300-600 kcal - 正式午/晚餐：500-1000 kcal - 丰盛午/晚餐：800-1300 kcal - 加餐/零食：50-300 kcal 如果计算结果明显超出范围，回去逐项检查，看是否有某项估高了。 ### 校验三：单项合理性 单个食物的热量也应在合理范围内： - 一碗普通米饭：200-300 kcal（超过300就要确认是不是特别大碗） - 一份普通炒蔬菜：30-80 kcal（超过100要确认是不是加了很多肉/蛋/油） - 一碗汤：50-350 kcal（看配料丰富程度） - 一个水煮蛋：固定约70kcal（不应有大幅波动） 如果某项明显偏高或偏低，检查是重量估错了还是每100g热量查错了。 --- ## 第五阶段：置信度与沟通 ### 置信度判断 对每项估算标注内心的置信度： **高置信度**： - 可以读到营养标签 - 可数个数的标准食物（鸡蛋、馄饨） - 常见餐具盛装的常见食物 - 表达：直接给出数字，如"约 230 kcal" **中置信度**： - 食物可识别但份量不太确定 - 烹饪方式基本确定但用油量不确定 - 表达：同样给出数字，但心里准备接受 ±20% 的纠正 **低置信度**： - 食物种类不确定 - 被遮挡看不清 - 从未见过的菜品 - 表达：主动告知不确定，给出最可能的推测并请用户确认 ### 用户纠正的处理 用户的纠正分两类： 1. **食物种类纠正**（"那不是排骨是红烧肉"）→ 需要重新查该食物热量，重新计算 2. **份量纠正**（"饭没那么多"、"只有两块不是三块"）→ 按新份量重算，保持每100g热量不变 纠正后快速确认更新。如果纠正后热量变化很小（<5%），可以简短说明"热量基本不变"。 ### 避免过度精确 热量估算本身有 ±15-20% 的误差，这是正常的。不要给出看起来很精确的数字（如"237 kcal"），用整5或整10的近似值（如"约 240 kcal"或"约 230 kcal"）。 --- ## 推理检查清单 每次估算时，在内心过一遍这个清单： ``` □ 食物识别：这是什么？烹饪方式是什么？ □ 重量推导：用了什么参照物？估算重量是多少克？ □ 热量数据来源：标签/训练知识/搜索？每100g多少kcal？ □ 热量计算：重量 × 每100g热量 ÷ 100 = ? □ 烹饪修正：需要吗？修正后是多少？ □ 跨餐次一致：之前有同类食物吗？比例合理吗？ □ 单餐总量合理：这一餐加起来在正常范围吗？ □ 置信度：高/中/低？需要问用户确认吗？ ``` 不需要把这个过程展示给用户，但每个数字背后都要有这个推理支撑。