# Nutrition Analyzer

> Analyze food photos or descriptions to estimate nutritional content (calories, protein, carbs, fat).

Analyze food photos or descriptions to estimate nutritional content (calories, protein, carbs, fat). Provide dietary advice and meal tracking.

- Page: https://ss33.ai/skills/malue-ai/nutrition-analyzer-3019903330
- Publisher: malue-ai
- Category: [Health & Life Sciences](https://ss33.ai/skills/category/health-and-life-sciences-n8be4o) › [Weight, skin & healthy habits](https://ss33.ai/skills/category/health-and-life-sciences-n8be4o/weight-skin-and-healthy-habits-tkd3w6)
- License: MIT
- Source: https://github.com/malue-ai/dazee-small/blob/7aa03f577fc5a4f0017b7d516d16903ea7934ff2/instances/xiaodazi/skills/nutrition-analyzer/SKILL.md

## Skill

SKILL.md: https://ss33.ai/api/v1/ss33/download/malue-ai/nutrition-analyzer-3019903330

# 食物营养分析

分析食物描述或照片，估算营养成分，提供饮食建议。

## 使用场景

- 用户说「这顿饭大概多少卡路里」「帮我分析今天吃的东西」
- 用户拍了食物照片想了解营养
- 用户在做饮食计划或减脂/增肌管理

## 分析方式

### 文字描述分析

用户描述食物，LLM 基于营养知识估算：

```
输入: "一碗白米饭 + 红烧排骨三块 + 炒青菜一盘"

输出:
┌──────────┬───────┬────────┬────────┬────────┐
│ 食物      │ 热量   │ 蛋白质  │ 碳水    │ 脂肪    │
├──────────┼───────┼────────┼────────┼────────┤
│ 白米饭    │ 230卡  │ 4g     │ 50g    │ 0.5g   │
│ 红烧排骨  │ 350卡  │ 25g    │ 8g     │ 24g    │
│ 炒青菜    │ 80卡   │ 3g     │ 5g     │ 5g     │
├──────────┼───────┼────────┼────────┼────────┤
│ 合计      │ 660卡  │ 32g    │ 63g    │ 29.5g  │
└──────────┴───────┴────────┴────────┴────────┘

评价：热量适中，蛋白质达标，碳水偏高。
建议：搭配更多蔬菜，减少米饭量至半碗。
```

### 图片分析（需多模态模型支持）

如果 LLM 支持视觉输入（如 Claude vision / GPT-4V），可直接分析食物照片。

### 每日饮食追踪

```bash
# 存储饮食记录
mkdir -p ~/.xiaodazi/nutrition

# 当日记录
cat >> ~/.xiaodazi/nutrition/$(date +%Y-%m-%d).json << 'EOF'
{"meal": "午餐", "time": "12:30", "foods": [...], "total_calories": 660}
EOF

# 查看当日汇总
cat ~/.xiaodazi/nutrition/$(date +%Y-%m-%d).json
```

### 营养数据库 API（可选）

```bash
# USDA FoodData Central（免费，无需 Key）
curl -s "https://api.nal.usda.gov/fdc/v1/foods/search?query=chicken+breast&api_key=DEMO_KEY&pageSize=3" | python3 -c "
import json, sys
data = json.load(sys.stdin)
for food in data.get('foods', [])[:3]:
    name = food.get('description', '')
    nutrients = {n['nutrientName']: n['value'] for n in food.get('foodNutrients', [])[:10]}
    print(f'{name}:')
    for k, v in list(nutrients.items())[:5]:
        print(f'  {k}: {v}')
"
```

## 输出规范

- 营养表格用 Markdown 表格展示
- 数值为近似值，注明「仅供参考，非医学建议」
- 给出简短的饮食建议（1-2 句）
- 支持中英文食物名