MCP HubMCP Hub
Retour aux compétences

fungi-identification

pjt222
Mis à jour 6 days ago
18 vues
17
2
17
Voir sur GitHub
Autreai

À propos

Cette compétence aide à l'identification sur le terrain des champignons en analysant les caractéristiques morphologiques, l'habitat et les sporées pour différencier les espèces et évaluer leur toxicité. Elle est conçue pour être utilisée lors de la cueillette, pour confirmer une espèce comestible ou pour évaluer des champignons inconnus sur une propriété, en mettant l'accent sur une approche stricte de sécurité avant tout. La règle fondamentale qu'elle impose est qu'une certitude absolue est requise avant toute consommation potentielle.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé
Principal
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Commande PluginAlternatif
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternatif
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/fungi-identification

Copiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence

Documentation

辨菌

用形、孢印、棲、時辨菌。安全至先。

  • 遇未知菌→辨
  • 採食者→食前必確種
  • 察庭園菌是否有害
  • 練形觀察
  • 分可食與致命類

  • :菌標本或現場清觀
  • :細形觀能(蓋、褶、柄、基)
  • :本域野外指南
  • :紙與玻璃杯(孢印)
  • :刀(切剖)
  • :手鏡 10x(細節)

一:主則

一切辨前,內化菌學絕對則。

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.

得:主則內化,方進。

敗:此步無失敗模。則未內化→勿進食用辨識。

二:記棲

脈絡先窄範圍,再觸標本。

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                            |
+--------------------+------------------------------------------+

得:棲地全記,為種級辨識提供脈絡。

敗:棲地不明(如都市雜種庭)→記所見。棲訊缺→辨識信心降,納入安全評估。

三:察形

標本系統察。

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

得:形描全,涵諸大徵。

敗:某徵無法察(如環或已失)→記「未察」,非「無」。此分對辨識關鍵。

四:多證確認

諸數據交叉參考資料。

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        |
+----------+---------------------------+---------------------------+

得:種級辨識,顯信心與類致命類評估。

敗:僅至屬級→學習可。食則僅「確定」方可。

  • 辨前主則已承認
  • 察本前棲已記
  • 諸形徵皆系統察
  • 基已掘查菌托
  • 時允則取孢印
  • 類致命類已顯察並排除
  • 信心等級誠實評
  • 僅「確定」之辨可考食用

  • 倚單徵:僅色似雞油菌。真雞油菌有偽褶、生土近樹、特定杏香。偽雞油與南瓜燈色同而他徵皆異
  • 略察基:不掘基則失菌托——致命毒蠅傘之最要徵
  • 盲信應用:AI 菌識誤率高。僅起點,非確認
  • 以常見=安全:豐度非可食之證。致命種或地方豐
  • 嘗未知:嘗為診斷需專家級。非專家勿嘗
  • 忽遲毒:Amanita phalloides 味悅而症狀遲。症狀現時(24-48 時)肝損已重
  • 信群智:「此地皆食此」未必全非誤。文化可誤傳,致命種或生同地
  • 信熟:「常煮可除毒」於 Amanita 無效。熱不破毒肽

  • mushroom-cultivation
  • forage-plants

Dépôt GitHub

pjt222/agent-almanac
Chemin: i18n/wenyan-ultra/skills/fungi-identification
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Compétences associées

llamaguard

Autre

LlamaGuard est le modèle de Meta, doté de 7 à 8 milliards de paramètres, conçu pour modérer les entrées et sorties des LLM selon six catégories de sécurité comme la violence et les discours haineux. Il offre une précision de 94 à 95 % et peut être déployé avec vLLM, Hugging Face ou Amazon SageMaker. Utilisez cette compétence pour intégrer facilement le filtrage de contenu et des garde-fous de sécurité dans vos applications d'IA.

Voir la compétence

cost-optimization

Autre

Cette compétence de Claude aide les développeurs à optimiser les coûts du cloud grâce au redimensionnement des ressources, aux stratégies d'étiquetage et à l'analyse des dépenses. Elle fournit un cadre pour réduire les dépenses cloud et mettre en œuvre une gouvernance des coûts sur AWS, Azure et GCP. Utilisez-la lorsque vous devez analyser les coûts d'infrastructure, redimensionner les ressources ou respecter des contraintes budgétaires.

Voir la compétence

quantizing-models-bitsandbytes

Autre

Cette compétence quantifie les LLMs en précision 8 bits ou 4 bits à l'aide de bitsandbytes, permettant une réduction de 50 à 75 % de la mémoire utilisée avec une perte de précision minime. Elle est idéale pour exécuter des modèles plus volumineux sur une mémoire GPU limitée ou pour accélérer l'inférence, prenant en charge des formats comme INT8, NF4 et FP4. La compétence s'intègre à HuggingFace Transformers et permet l'entraînement QLoRA ainsi que l'utilisation d'optimiseurs en 8 bits.

Voir la compétence

dispatching-parallel-agents

Autre

Cette compétence Claude déploie plusieurs agents pour enquêter et résoudre simultanément 3 problèmes indépendants ou plus. Elle est conçue pour des scénarios impliquant des défaillances non liées qui peuvent être résolues sans état partagé ni dépendances. La capacité fondamentale est la résolution de problèmes en parallèle, en assignant un agent par domaine problématique indépendant afin de maximiser l'efficacité.

Voir la compétence