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分析营养数据、识别营养模式、评估营养状况,并提供个性化营养建议。支持与运动、睡眠、慢性病数据的关联分析。

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# 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。 ## When to Use - 需要分析营养摄入、饮食模式或营养素达标情况时使用。 - 任务涉及宏量/微量营养素评估、RDA 对比、饮食趋势或膳食改进建议。 - 需要把营养数据与运动、睡眠或慢性病数据关联分析时使用。 ## 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**...

Details

Author
sickn33
Repository
sickn33/antigravity-awesome-skills
Created
4 months ago
Last Updated
today
Language
Python
License
MIT

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