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# 食物数据库查询技能 **技能名称**: Food Database Query **技能类型**: 数据查询与分析 **创建日期**: 2026-01-06 **版本**: v1.0 --- ## When to Use - 需要查询食物营养成分、比较食物差异或做营养计算时使用。 - 任务涉及食物数据库检索、食物推荐、份量换算或分类筛选。 - 需要基于结构化食物数据生成分析结果而不是自由文本建议时使用。 ## 技能概述 本技能提供全面的营养食物数据库查询功能,支持食物营养信息查询、比较、推荐和自动营养计算。 **核心功能**: - ✅ 食物营养信息查询 - ✅ 食物比较分析 - ✅ 智能食物推荐 - ✅ 自动营养计算 - ✅ 分类浏览和搜索 - ✅ 份量转换和估算 --- ## 数据源 ### 主数据库 - **文件**: `data/food-database.json` - **内容**: 50种常见食物的详细营养数据 - **结构**: 每种食物包含30+营养素指标 ### 分类体系 - **文件**: `data/food-categories.json` - **分类**: 10大类,30+子类 - **支持**: 按分类浏览和筛选 --- ## 功能模块 ### 1. 食物查询 (Food Query) #### 1.1 精确查询 **用途**: 根据食物名称查询营养信息 **支持输入**: - 中文名称: "燕麦", "西兰花", "三文鱼" - 英文名称: "Oats", "Broccoli", "Salmon" - 别名: "燕麦片", "broccoli", "三文鱼肉" **查询流程**: 1. 接收食物名称 2. 在数据库中搜索匹配项 3. 支持模糊匹配和别名匹配 4. 返回完整营养信息 **返回信息**: - 基本信息 (名称、分类、标准份量) - 宏量营养素 (卡路里、蛋白质、碳水、脂肪、纤维) - 微量营养素 (维生素、矿物质) - 特殊营养素 (Omega-3/6、胆碱等) - 升糖指数数据 - 健康标签和适用人群 - 常见份量 - 营养优势说明 **示例**: ```python # 用户输入: "燕麦" # 返回: { "name": "燕麦", "name_en": "Oats", "category": "谷物类", "nutrition_per_100g": { "calories": 389, "protein_g": 16.9, "carbs_g": 66.3, "fat_g": 6.9, "fiber_g": 10.6, # ... 更多营养素 }, "health_tags": ["高纤维", "低GI"], "glycemic_index": {"value": 55, "level": "低"} } ``` #### 1.2 模糊搜索 **用途**: 根据营养特征搜索食物 **搜索条件**: - 营养素含量: "高蛋白", "高纤维", "低GI" - 营养素组合: "高蛋白 低卡路里", "高纤维 低GI" - 分类筛选: "谷物类", "蔬菜", "蛋白质" - 适用人群: "素食友好", "高血压", "糖尿病" **搜索逻辑**: ```python # 示例: 搜索"高蛋白 低卡路里" def search_foods(criteria): resu...