fungi-identification
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
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/fungi-identificationСкопируйте 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 riskforage-plants— complementary field ID, multi-feature confirmation
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — 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.
cost-optimization
ДругоеЭтот 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.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот 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.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот 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.
