MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

fungi-identification

pjt222
Обновлено 2 days ago
5 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Другоеai

О программе

Этот навык позволяет проводить полевую идентификацию грибов путем анализа морфологических признаков, споровых отпечатков и контекста среды обитания, строго следуя принципу "безопасность прежде всего". Он помогает отличать двойников и оценивать риски токсичности, в первую очередь для подтверждения вида перед употреблением во время сбора. Разработчикам следует использовать его при создании инструментов для идентификации грибов, оценки безопасности или образовательных приложений в области микологии.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/fungi-identification

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Fungi Identification

Field ID fungi via morphology + spore print + habitat + season. Safety-first.

Use When

  • Unknown fungus → ID
  • Foraging edible → confirm species before eat
  • Garden fungi harmful?
  • Building field ID skill
  • Differentiate edible from deadly look-alike

In

  • Required: specimen or clear in-situ observation
  • Required: ability to observe fine details (cap, gills, stem, base)
  • Optional: field guide for region
  • Optional: paper + glass for spore print
  • Optional: knife for cross-section
  • Optional: 10× hand lens

Do

Step 1: Cardinal Rule

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.

→ Rule internalized before ID.

If err: no failure mode. Rule not internalized → do not proceed for consumption.

Step 2: Document habitat

Context narrows ID before touching.

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

→ Complete habitat record for species ID context.

If err: unclear (urban mixed) → record what visible. Incomplete → reduces confidence → factor into safety.

Step 3: Examine morphology

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

→ Complete morphological description.

If err: feature unobservable (no ring but may have been lost) → "not observed" not "absent". Distinction matters.

Step 4: ID via multiple confirmations

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

→ Species-level ID + explicit confidence + look-alike assessment.

If err: stalls at genus → OK for learning. For consumption → only "Certain" species-level.

Check

  • Cardinal rule acknowledged
  • Habitat documented
  • All morphology examined
  • Base excavated → volva check
  • Spore print (if time)
  • Look-alikes ruled out
  • Confidence honestly assessed
  • Only "Certain" → consumption

Traps

  • Single feature: "looks like chanterelle" by colour alone. True chanterelle = false gills + soil near trees + apricot smell. False chanterelle + Jack-o'-lantern share colour only.
  • Skip base: miss volva → deadly Amanita (death cap, destroying angel).
  • App trust: AI ID apps → high error on look-alikes. Starting point not confirmation.
  • "Common = safe": abundance ≠ edible. Deadly can be locally abundant.
  • Taste unknown: expert-only diagnostic. Non-expert: never taste unknown.
  • Delayed toxins: A. phalloides → pleasant taste + 24-48 hr symptoms → liver damage by then.

  • mushroom-cultivation — growing known species eliminates ID risk
  • forage-plants — complementary field ID, multi-feature confirmation

GitHub репозиторий

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

Похожие навыки

llamaguard

Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык

cost-optimization

Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык

quantizing-models-bitsandbytes

Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык

dispatching-parallel-agents

Другое

Этот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.

Просмотреть навык