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Agent Skill · 开发

food-channel(食品频道)

food-channel 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

food-channel 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 8,607。

总安装 3,078周安装 127GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,006核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.1

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:food-channel(食品频道)
来源仓库:https://github.com/cdmichaelb/food-channel
安装命令:
openclaw skills install food-channel
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 food-channel

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

处理食物摄入事件的确定性路由与消息传递。专为食品跟踪系统设计,维护数据流一致性。适用于健康管理与饮食日志应用场景。food-channel 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。需集成现有食品追踪渠道才能正常工作。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

建议检查消息队列配置与错误处理机制。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install food-channel;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

food-channel 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install food-channel。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

food-channel 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

food-channel 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。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。

food-channel 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

food-channel 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,078 次,近一周安装 127 次,下载 1,006 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

food-channel 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
food-channel

食品频道 · 本页

3,078—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
food-channel
version
1.0.1
description
Handle messages in a food-tracking channel by routing food intake events through a deterministic food tracker. Use when working in a dedicated food channel, especially for barcode lookups, photo estimates, and daily summaries.
env
WORKSPACE
description
OpenClaw workspace root path
required
false
FOOD_LOG
description
Override path for food log CSV
required
false
FOOD_CHANNEL_ID
description
Channel ID for food tracking
required
true
FOOD_PROFILE_PATH
description
Path to user profile JSON with daily limits
required
false

Food Channel Skill

Handle messages in a food-tracking channel by logging food intake events.

Configuration

Set the following environment variables or replace placeholders before use:

  • FOOD_CHANNEL_ID — Channel ID for food tracking (env var)
  • FOOD_PROFILE_PATH — Path to user profile JSON (default: $WORKSPACE/data/food_profile.json)
  • Tracker script is at scripts/tracker.py (included in bundle)

Message Types

1. Barcode Lookup

User sends a barcode (numeric string, 8-14 digits). Optional servings specified as "2x", "2 servings", "x2", etc. Defaults to 1.

Flow:

  1. Parse the barcode and optional servings from the message
  2. Run: python3 scripts/tracker.py lookup <barcode> [servings]
  3. If successful, reply with a formatted summary of the food item and nutrition logged
  4. If failed, reply with the error

2. Photo Estimate

User sends an image attachment.

Flow:

  1. Copy the image to the workspace data dir
  2. Resize it to max 1024px on longest side: convert src.jpg -resize '1024x1024>' -quality 80 dst.jpg (or use python3 -c "from PIL import Image; ..." if imagemagick unavailable)
  3. Use the image tool on the resized image with a prompt asking to estimate: food items, portion sizes, and approximate nutrition per serving
  4. Parse the vision response into structured nutrition data
  5. Run: echo '<json>' | python3 scripts/tracker.py estimate
  6. Reply with formatted summary noting it's an estimate (≈)

3. Summary Request

User asks for today's summary or a daily summary.

Flow:

  1. Run: python3 scripts/tracker.py summary [YYYY-MM-DD]
  2. Reply with formatted daily totals

4. Post-Log Check (after every barcode or estimate log)

After logging an entry, check running daily totals against limits:

  1. Run: python3 scripts/tracker.py summary
  2. Load profile from FOOD_PROFILE_PATH (default: data/food_profile.json)
  3. Compare totals against daily_limits. Flag any that are over (or under for fiber_g_min):

- calories > limit → ⚠️ Over calorie budget ({total}/{limit} kcal) - sodium_mg > limit → ⚠️ High sodium ({total}/{limit} mg) - sugar_g > limit → ⚠️ Over sugar limit ({total}/{limit} g) - fiber_g < limit → ℹ️ Low fiber ({total}/{limit} g)

  1. Append any warnings to the log reply. If nothing is over, skip the check section entirely.

Reply Format

For logged items, use this format:

📝 **Item Name** (Brand)
Source: barcode | Servings: 2
Per serving: 150g
---
🔥 300 kcal | 🥩 12g protein | 🍞 45g carbs | 🧈 8g fat
🥬 3g fiber | 🍬 18g sugar | 🧂 420mg sodium
[Vitamins/minerals if present]

For photo estimates, prefix with: 📸 Estimate —

Parsing Servings

From message text, look for patterns like:

  • 2x, x2, ×2
  • 2 servings, 2 serving
  • two, three (common number words)
  • If none found, default to 1

Data Access

This skill reads and writes persistent files in the workspace:

  • Writes $WORKSPACE/data/food_log.csv — one row per food entry (item, nutrition, timestamps)
  • Writes resized images to $WORKSPACE/data/ during photo estimates (cleaned up after processing)
  • Reads $WORKSPACE/data/food_profile.json (or FOOD_PROFILE_PATH) — daily nutritional limits
  • Network barcode lookups hit https://world.openfoodfacts.org/api/v2/ (public API, no key needed)
  • External API photo estimates use the platform image tool which may send images to a remote vision model

Required Files

  • scripts/tracker.py — the food tracker script (included in bundle)
  • data/food_profile.json — user profile with daily limits (user-created, not included)

平台分布

OpenClaw

90.48%
按下载量换算910

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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