MCP HubMCP Hub
SKILL·BD04DF

fungi-identification

pjt222
Actualizado 1 month ago
8 vistas
26
3
26
Ver en GitHub
Otrogeneral

Acerca de

Esta habilidad ayuda a identificar hongos en el campo utilizando un enfoque de seguridad primero, analizando características morfológicas, esporadas y hábitat. Está diseñada para usarse al encontrar hongos desconocidos, confirmar especies antes de su consumo o distinguir setas comestibles de parecidas tóxicas. El proceso enfatiza la certeza absoluta y cubre evaluación de riesgos, distinciones clave y observación estructurada.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/fungi-identification

Copia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad

Documentación

菌類の同定

形態学的特徴、胞子紋、生息地、季節を使用して、絶対的な安全第一アプローチでフィールドにおける菌類を同定する。

使用タイミング

  • 未知の菌類に遭遇し、同定が必要な時
  • 食用キノコを採集しており、消費前に種の確認が必要な時
  • 庭や敷地の菌類が有害かどうかを評価したい時
  • 構造化された観察練習を通じてフィールド同定スキルを構築している時
  • 食用種と危険な類似種を区別する必要がある時

入力

  • 必須: 菌類の標本またはその場での明瞭な観察
  • 必須: 微細な形態学的詳細(傘、ひだ、柄、基部)を観察する能力
  • 任意: 地域のフィールドガイドまたは参考資料
  • 任意: 胞子紋用の紙とガラス
  • 任意: 断面観察用のナイフ
  • 任意: 微細な詳細用のハンドレンズ(10倍)

手順

ステップ1: 基本ルール

同定作業の前に、菌類学の絶対的ルールを内面化する。

CARDINAL RULE:
If you are not 100% certain of the identification, DO NOT EAT IT.

There is no "universal edibility test" for mushrooms.
Some deadly species taste pleasant.
Some deadly species have delayed symptoms (24-72 hours).
Some deadly species have NO antidote.

The cost of a false positive (eating a misidentified mushroom) is
organ failure and death. The cost of a false negative (skipping an
edible mushroom) is a missed meal.

ALWAYS ERR TOWARD CAUTION.

期待結果: 同定に進む前に基本ルールが内面化されていること。

失敗時: このステップに失敗モードはない。ルールが内面化されていない場合、消費目的のフィールド同定に進まない。

ステップ2: 生息地の記録

標本に触れる前に文脈を記録して同定の範囲を絞る。

Habitat Recording:
+--------------------+------------------------------------------+
| Factor             | Record                                   |
+--------------------+------------------------------------------+
| Substrate          | Soil, wood (dead/living), dung, leaf      |
|                    | litter, moss, other fungi                |
+--------------------+------------------------------------------+
| Tree association   | What trees are within 10m? (Many fungi    |
|                    | are mycorrhizal with specific tree genera)|
+--------------------+------------------------------------------+
| Moisture           | Dry, damp, wet, waterlogged              |
+--------------------+------------------------------------------+
| Light              | Full shade, dappled, open                |
+--------------------+------------------------------------------+
| Season             | Early spring, late spring, summer, early  |
|                    | autumn, late autumn, winter              |
+--------------------+------------------------------------------+
| Altitude           | Lowland, mid-altitude, montane           |
+--------------------+------------------------------------------+
| Growth pattern     | Solitary, scattered, clustered, ring,    |
|                    | shelf/bracket                            |
+--------------------+------------------------------------------+

期待結果: 種レベルの同定に文脈を提供する完全な生息地記録。

失敗時: 生息地が不明瞭な場合(例:混植の都市庭園)、見えるものを記録する。不完全な生息地データは同定の信頼度を下げる — これを安全性評価に反映させる。

ステップ3: 形態学的特徴の検査

標本自体の体系的な検査。

Morphological Checklist:

CAP (Pileus):
- Shape: convex, flat, concave, conical, umbonate, bell-shaped
- Diameter (measure or estimate)
- Surface: smooth, scaly, fibrous, slimy, dry, cracked
- Colour (note if colour changes with age or moisture)
- Margin: smooth, striate, inrolled, appendiculate (veil remnants)

GILLS / PORES / SPINES (Hymenium):
- Type: gills (lamellae), pores (tubes), spines (teeth), smooth
- Attachment: free, adnexed, adnate, decurrent
- Spacing: crowded, close, distant
- Colour (important — note changes with age)
- Bruising: do gills change colour when damaged?

STEM (Stipe):
- Height and diameter
- Shape: equal, tapered, bulbous, club-shaped
- Surface: smooth, fibrous, scaly, reticulate (netted)
- Interior: solid, hollow, stuffed (pithy center)
- Ring (annulus): present/absent, position, persistent/fragile
- Volva (cup at base): present/absent — ALWAYS check by
  carefully excavating the base (Amanita species have a volva)

FLESH (Context):
- Colour when cut
- Colour change on exposure to air (note time to change)
- Texture: firm, brittle, fibrous, gelatinous
- Smell: mushroomy, anise, radish, flour, chlorine, unpleasant
- Taste: (ONLY if species is confirmed non-deadly by an expert;
  for unknown species, DO NOT taste)

SPORE PRINT:
- Remove the stem; place the cap gill-side down on paper
  (half white, half dark paper to see any colour)
- Cover with a glass or bowl to maintain humidity
- Wait 4-12 hours
- Record spore colour: white, cream, pink, brown, purple-brown,
  black, rust-orange

期待結果: すべての主要な特徴を網羅する完全な形態学的記述。

失敗時: 特徴が観察できない場合(例:リングが見えないが失われた可能性がある)、「不在」ではなく「観察されず」と記録する。この区別は同定に重要である。

ステップ4: 複数確認による同定

すべてのデータを参考資料と照合する。

Identification Protocol:
1. Use habitat + season to narrow to likely genera
2. Use cap shape + gill type + spore colour to narrow to species group
3. Check ALL features against the candidate species description
4. Specifically check against dangerous look-alikes:
   - Does this species have a deadly doppelganger?
   - What feature distinguishes the edible from the deadly?
   - Can I see that distinguishing feature clearly?

Confidence Levels:
+----------+---------------------------+---------------------------+
| Level    | Criteria                  | Action                    |
+----------+---------------------------+---------------------------+
| Certain  | All features match; no    | Safe to collect (for      |
|          | look-alike confusion;     | experienced identifiers)  |
|          | experienced with species  |                           |
+----------+---------------------------+---------------------------+
| Probable | Most features match;      | DO NOT eat. Collect for   |
|          | one or two uncertain;     | further study (spore      |
|          | look-alike eliminated     | print, expert review)     |
+----------+---------------------------+---------------------------+
| Possible | Some features match;      | DO NOT eat. Photograph    |
|          | look-alike not fully      | and seek expert opinion   |
|          | eliminated                |                           |
+----------+---------------------------+---------------------------+
| Unknown  | Cannot narrow to species  | DO NOT eat. DO NOT        |
|          |                          | handle extensively        |
+----------+---------------------------+---------------------------+

期待結果: 明示的な信頼度レベルと類似種評価を伴う種レベルの同定。

失敗時: 同定が属レベルで止まる場合、学習目的としては許容される。消費目的には、種レベルの「確実」な同定のみが許容される。

バリデーション

  • 同定開始前に基本ルールが確認された
  • 標本の検査前に生息地が記録された
  • すべての形態学的特徴が体系的に検査された
  • つぼ(volva)を確認するために基部が掘り出された
  • 胞子紋が採取された(時間が許す場合)
  • 危険な類似種が明示的に確認され除外された
  • 信頼度レベルが正直に評価された
  • 「確実」な同定のみが消費の対象とされた

よくある落とし穴

  • 単一の特徴への依存: 色だけで「アンズタケに見える」と判断すること。真のアンズタケは偽ひだ(隆起)を持ち、樹木の近くの土壌から生え、特有のアプリコットの香りがある。ニセアンズタケやツキヨタケは色を共有するが他のすべての特徴で異なる
  • 基部検査の省略: 基部を掘り出さないとつぼ(volva)を見逃す — 致死的なテングタケ属(タマゴテングタケ、シロタマゴテングタケ)を同定するための最も重要な単一の特徴
  • アプリの盲信: AIベースのキノコ同定アプリは類似種に対して重大なエラー率がある。出発点として使用し、確認手段としては決して使用しない
  • 「一般的=安全」の想定: 豊富さは食用性を示さない。致死種が局所的に豊富な場合がある
  • 未知種の味見: 一部の菌類学者は味を診断ツールとして使用するが、これはどの種が味見しても安全かについての専門家レベルの知識を必要とする。非専門家は未知の菌類を味見してはならない
  • 時間差毒素の無視: 一部の種(例:テングタケ)は快適な味を持ち症状が遅れて出現する。症状が現れた時には(24-48時間後)、肝臓の損傷が重篤になっている

関連スキル

  • mushroom-cultivation — 既知の種の栽培により同定リスクを完全に排除する
  • forage-plants — 補完的なフィールド同定スキル;複数特徴確認の方法論を共有する

Repositorio GitHub

pjt222/agent-almanac
Ruta: i18n/ja/skills/fungi-identification
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams
FAQ

Frequently asked questions

What is the fungi-identification skill?

fungi-identification is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform fungi-identification-related tasks without extra prompting.

How do I install fungi-identification?

Use the install commands on this page: add fungi-identification to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.

What category does fungi-identification belong to?

fungi-identification is in the Other category, tagged general.

Is fungi-identification free to use?

Yes. fungi-identification is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.

Habilidades relacionadas

llamaguard
Otro

LlamaGuard es el modelo de Meta de 7-8B parámetros para moderar las entradas y salidas de LLM en seis categorías de seguridad como violencia y discurso de odio. Ofrece una precisión del 94-95% y puede implementarse usando vLLM, Hugging Face o Amazon SageMaker. Utiliza esta skill para integrar fácilmente filtrado de contenido y barreras de seguridad en tus aplicaciones de IA.

Ver habilidad
cost-optimization
Otro

Esta Skill de Claude ayuda a los desarrolladores a optimizar los costes en la nube mediante el ajuste de tamaño de recursos, estrategias de etiquetado y análisis de gastos. Proporciona un marco para reducir los gastos en la nube e implementar una gobernanza de costes en AWS, Azure y GCP. Úsala cuando necesites analizar los costes de infraestructura, ajustar el tamaño de los recursos o cumplir con restricciones presupuestarias.

Ver habilidad
sports-betting-analyzer
Otro

Esta habilidad de Claude analiza los mercados de apuestas deportivas, incluyendo spreads, over/unders y apuestas de propuestas, mediante el examen de tendencias históricas y estadísticas situacionales para identificar apuestas de valor. Proporciona una salida en markdown estructurado con recomendaciones accionables con fines educativos. Los desarrolladores deben utilizar esto para herramientas de análisis de apuestas deportivas, teniendo en cuenta que está diseñado únicamente para entretenimiento/educación.

Ver habilidad
quantizing-models-bitsandbytes
Otro

Esta habilidad cuantiza LLMs a precisión de 8 o 4 bits utilizando bitsandbytes, logrando una reducción de memoria del 50-75% con pérdida mínima de precisión. Es ideal para ejecutar modelos más grandes en memoria GPU limitada o para acelerar la inferencia, admitiendo formatos como INT8, NF4 y FP4. La habilidad se integra con HuggingFace Transformers y permite entrenamiento QLoRA y optimizadores de 8 bits.

Ver habilidad