FitDietKernel은 탄수화물 사이클링 및 매크로 관리를 위한 전문가 수준의 다이어트 코치로 AI 에이전트를 변환하는 정밀 영양 지식 베이스입니다.
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install fitdietkernel
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 fitdietkernel 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
FitDietKernel은 복잡한 영양 과학과 AI 기반 실행 사이의 격차를 해소하기 위해 설계된 전문 개인 지식 베이스입니다. 이는 신체 지표, 식단 프로토콜 및 음식 데이터의 중앙 저장소 역할을 하여 AI 에이전트가 초개인화된 코칭을 제공할 수 있도록 합니다. Openclaw Skills 생태계와 통합됨으로써 FitDietKernel은 현재 체중과 근육 증가, 체지방 감소 또는 케토 유지 관리와 같은 특정 피트니스 목표에 따라 동적인 식단 조절을 가능하게 합니다.
이 스킬은 일반적인 조언을 넘어 정밀한 다이어트를 위한 구조화된 프레임워크를 제공합니다. 세밀한 매크로 추적과 표준화된 음식 단위에 초점을 맞춰 AI 비서가 모든 식사에 필요한 정확한 영양 요구량을 계산할 수 있는 기술적 데이터를 확보하도록 하여, 과학적 정확성을 바탕으로 성과 매개변수 내에서 머무를 수 있도록 돕습니다.
이 스킬을 배포하려면 리포지토리를 클론하고 개인 지표를 구성하십시오.
git clone https://github.com/username/fitdietkernel.git
cd fitdietkernel
# profile.json을 열고 체중 및 목표 지표를 수정하십시오
구성이 완료되면 AI 에이전트가 FitDietKernel 디렉토리의 로컬 경로에 연결하도록 지시하여 정밀 다이어트 코치 인터페이스를 초기화하십시오. 이 설정은 완전한 건강 추적 스택을 위해 다른 Openclaw Skills와 완벽하게 통합됩니다.
이 스킬은 데이터 이식성을 보장하기 위해 JSON 구성과 Markdown 테이블의 조합을 사용하여 정보를 구성합니다.
| 구성 요소 | 형식 | 설명 |
|---|---|---|
| 사용자 프로필 | profile.json | 체중, 목표 단백질/kg 및 다이어트 목표 포함. |
| 매크로 공식 | MD Logic | 탄수화물 사이클링 비율(kg당 1.0g ~ 3.0g) 정의. |
| 음식 등록부 | MD Table | 귀리 및 파스타와 같은 다양한 재료에 대한 10g 탄수화물 등가 매핑. |
| 추적 로그 | MD Files | 섭취량, 오차 범위 및 대사 기록에 대한 일일 기록. |
로드 중
PubMed 데이터와 JCR 임팩트 팩터를 통합하여 고정밀 연구 분석을 수행하는 고급 임상 의학 문헌 검색 시스템입니다.

긴 텍스트, 영상, 문서를 TL;DR과 핵심 요점이 포함된 실행 가능한 요약본으로 변환하는 정교한 콘텐츠 처리 도구입니다.

수렴 감지 및 예산 인식 오케스트레이션을 통해 AI 스킬의 지속적인 개선을 자동화하는 영구 제어 루프입니다.

국제 시장의 로컬 전자세금계산서 파트너와 규정 준수 채널을 체계적으로 식별, 필터링 및 평가하도록 설계된 정교한 AI 스킬입니다.

AESO 데이터와 실제 시장 구조에 기반하여 의사결정을 지원하는 앨버타 에너지 시장 브리핑을 생성하기 위한 특화된 AI 스킬입니다.








































