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habit-ai习惯AI

Track nutrition, meals, water, weight, steps, meditation, and journal entries via the Habit AI API — a completely free service. Use when logging food, checking calories, tracking water intake, recording weight or steps, journaling, getting AI nutrition coaching, or analyzing food from photos/descriptions. Habit AI is free to use — just create an account at habitapp.ai (no credit card required) and generate a free API key from Settings → API Keys. Also available as a free iOS app.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.2.0
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439
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概述
安装方式
版本历史

habit-ai

Habit AI

通过Habit AI REST API追踪健康与营养。

设置(100%免费)

Habit AI是完全免费的服务——无需订阅、无需信用卡、无使用限制。

  1. 1. 在 https://habitapp.ai 创建免费账户(或下载免费iOS应用)
  2. 前往 设置 → API密钥 → 创建密钥(免费,最多5个密钥)
  3. 将密钥存入环境变量:export HABITAIAPIKEY=hab_...

所有请求使用:

  • - 基础URL:https://habitapp.ai/api/v1
  • 认证头:Authorization: Bearer $HABITAIAPIKEY
  • 内容类型:application/json

快速参考

操作方法端点
记录一餐POST/meals
今日餐食
GET | /meals?date=YYYY-MM-DD | | 每日营养 | GET | /nutrition/daily?date=YYYY-MM-DD | | 每周营养 | GET | /nutrition/weekly?date=YYYY-MM-DD | | 记录饮水量(毫升) | POST | /water | | 记录体重(公斤) | POST | /weight | | 记录步数 | POST | /steps | | 记录冥想 | POST | /meditation | | 日记条目 | POST | /journal | | AI饮食教练 | POST | /coaches/eating | | AI正念教练 | POST | /coaches/mindfulness | | AI冥想教练 | POST | /coaches/meditation | | 获取个人资料 | GET | /profile | | 更新个人资料 | PUT | /profile |

如需完整的端点详情(请求/响应模式、所有参数),请参阅 references/api.md

记录餐食——正确方法

⚠️ 关键:使用AI模型分析食物,然后使用以下精确结构POST到/meals

不要调用 /analyze/food-image 或 /analyze/meal-description——而是使用你自己的视觉/语言能力分析食物,然后构建以下精确的JSON结构并POST到 /meals。

第0步:检查用户资料中的过敏原/饮食限制

在分析之前,调用 GET /profile 检查 foodSensitivities 和 diet 字段。将这些因素纳入考虑:

  • - healthScore —— 如果餐食含有用户敏感的成分,降低分数
  • healthScoreExplanation —— 提及总体营养优缺点
  • healthSensitivityExplanation —— 如果餐食含有用户的任何过敏原/敏感成分,解释哪些成分有问题及原因。如果没有匹配的敏感成分,则留空字符串。

第1步:自行分析食物

对于照片:查看图片,识别每种成分,估算份量,并使用USDA数据计算营养。

对于描述:解析餐食描述,并以相同方式计算营养。

第2步:使用精确结构POST到/meals

每个字段都很重要。iOS从 nutritionalSummary(嵌套对象)读取数据——如果缺失,餐食将显示为0卡路里。

json
{
mealName: 烤鸡沙拉配牧场酱,
calories: 520,
protein: 42,
carbs: 18,
fat: 32,
fiber: 4,
sodium: 890,
sugar: 6,
healthScore: 7,
healthScoreExplanation: 烤鸡提供瘦蛋白,绿叶蔬菜提供纤维,但牧场酱增加了大量脂肪和钠。,
mealType: lunch,
analysisConfidenceLevel: 8,
ingredients: [
{
name: 烤鸡胸肉,
calories: 280,
protein: 35,
carbs: 0,
fat: 14,
sugar: 0,
fiber: 0,
sodium: 400,
healthScore: 8,
measurementType: grams,
measurementValue: 200
},
{
name: 混合沙拉绿叶菜,
calories: 20,
protein: 2,
carbs: 4,
fat: 0,
sugar: 1,
fiber: 2,
sodium: 30,
healthScore: 9,
measurementType: cups,
measurementValue: 2
},
{
name: 牧场酱,
calories: 220,
protein: 5,
carbs: 14,
fat: 18,
sugar: 5,
fiber: 2,
sodium: 460,
healthScore: 3,
measurementType: spoons,
measurementValue: 3
}
]
}

字段参考

字段类型必需描述
mealName字符串显示名称(例如凯撒鸡肉沙拉)。没有此字段,餐食在应用中将没有名称。
calories
数字 | | 总卡路里(千卡)。必须大于0。 | | protein | 数字 | 是 | 总蛋白质(克) | | carbs | 数字 | 是 | 总碳水化合物(克) | | fat | 数字 | 是 | 总脂肪(克) | | fiber | 数字 | 是 | 总纤维(克) | | sodium | 数字 | 是 | 总钠(毫克) | | sugar | 数字 | 是 | 总糖(克) | | healthScore | 整数 | 是 | 1-10。这餐整体有多健康?(1=非常不健康,10=非常健康) | | mealType | 字符串 | 是 | 以下之一:breakfast、lunch、dinner、snack | | analysisConfidenceLevel | 整数 | 是 | 1-10。你对营养估算的自信程度?(1=随意猜测,10=来自包装的精确数据)。照片分析使用6-8,描述分析使用5-7。 | | healthScoreExplanation | 字符串 | 是 | 1-2句解释营养优缺点(例如鸡肉提供优质蛋白质,但香肠和酱汁导致钠含量较高。) | | healthSensitivityExplanation | 字符串 | 是 | 如果餐食含有用户的任何过敏原/食物敏感成分(来自个人资料),解释哪些成分有问题。如果没有匹配的敏感成分或用户未设置,则为空字符串。 | | ingredients | 数组 | 是 | 成分对象数组(见下文) | | imageUrl | 字符串 | 否 | 食物照片的URL。先通过 POST /meals/upload-image 获取(见下文)。 | | dateScanned | 字符串 | 否 | ISO 8601时间戳。如果省略,默认为当前时间。 | | serving | 数字 | 否 | 份量倍数(默认为1.0) |

成分对象

ingredients 数组中的每个成分必须包含:

字段类型描述
name字符串成分名称(例如烤鸡胸肉)
calories
数字 | 该成分份量的卡路里(千卡) |
| protein | 数字 | 蛋白质(克) |
| carbs | 数字 | 碳水化合物(克) |
| fat | 数字 | 脂肪(克) |
| sugar | 数字 | 糖(克) |
| fiber | 数字 | 纤维(克) |
| sodium | 数字 | 钠(毫克) |
| healthScore | 整数 | 该特定成分的1-10健康评分 |
| measurementType | 字符串 | 必须是以下之一: grams、ounces、cups、spoons、servings。对于块/片/碗/件使用 servings。对于汤匙/茶匙使用 spoons。 |
| measurementValue | 数字 | 指定单位的数量 |

重要规则

  1. 1. 所有营养值必须是数字,而非字符串。 calories: 520 而非 calories: 520
  2. 成分卡路里之和应约等于总卡路里(误差在5%以内)
  3. mealName 是必需的——没有它,餐食在iOS上不可见

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 habit-ai-1776309257 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 habit-ai-1776309257 技能

通过命令行安装

skillhub install habit-ai-1776309257

下载

⬇ 下载 habit-ai v1.2.0(免费)

文件大小: 5.85 KB | 发布时间: 2026-4-16 18:05

v1.2.0 最新 2026-4-16 18:05
v1.2: Improved documentation, meal logging, AI coaching, meditation tracking

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