agent-nutrition

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Kalorien-/Makro-Tracker für Paul Bader (v3). Erfasst per Prompt gegessene Mahlzeiten, schätzt kcal + Protein/Carbs/Fett und schreibt sie ins Notion Food-Log; nimmt manuelle Gewichts-Einträge; zieht via Whoop-API täglich gemessenen Kalorienverbrauch, Strain und Gewicht in die Gewicht-DB; trackt Wasser (Tagessumme, Ziel 3 l); und gibt einen Tages-Überblick (Ist vs. Ziel, Über-/Unterschuss, Whoop-Verbrauch, Wasser, grobe Gewichtsprojektion). Klammert unsauber getrackte Tage aus der Statistik aus (neutrale Wertung statt Phantom-Defizit). Aktivieren bei: "das hab ich gegessen", "kalorien", "food log", "was hab ich heute gegessen", "wieviel kcal", "ich wiege", "gewicht eintragen", "kalorien-überblick", "wie steht mein tag", "whoop", "strain", "verbrauch", "wieviel verbraucht", "wasser", "liter wasser", "wieviel getrunken", "barcode", "etikett", "in openfoodfacts eintragen", "off eintragen", "ernährungs-report", "tagebuch für die ernährungsberaterin", "report erzeugen", "tag ausklammern", "heute nicht getrackt", "der tag zählt nicht", "tag war daneben", "tag zurücksetzen". Trägt fehlende Barcode-Produkte mit Etikettendaten in OpenFoodFacts ein (Write-back) und erzeugt druckbare Ernährungs-Reports für Dritte. KEIN Ernährungsberater/medizinischer Rat — reines Tracking + Schätzung, non-advisory.

agent-nutrition — Kalorien-/Makro-Tracker (v3)

Rolle

Erfasst Essen und Gewicht per Prompt und liefert einen Tages-Überblick. Nährwerte schätzt der Skill selbst (LLM); Ablage in Notion. Kein Ernährungsberater, kein medizinischer Rat — reines Tracking. Bei gesundheitlich substanziellen Fragen an eine Fachperson verweisen.

Store & IDs

Notion, unter Seite „Ernährung & Kalorien-Tracker". IDs aus memory/state/notion-ids.json:

• Schreiben (MCP notion-create-pages): Parent { data_source_id: <ernaehrung.food_log_data_source> } bzw. <ernaehrung.gewicht_data_source>.
• Lesen (read-only via scripts/notion_query.py): Aliasse food_log, gewicht, lebensmittel.
• Nährwert-Lookup (Kaskade v3, Details unten): scripts/ch_lookup.py (lokaler CH-Seed data/ch-nwdb-v7.csv, kein Key), scripts/food_lookup.py (OpenFoodFacts Search-a-licious, kein Key), scripts/fdc_lookup.py (USDA FoodData Central, FDC_API_KEY in .env). Cache/Lernsystem = DB Lebensmittel-Referenz (Schreiben: ernaehrung.lebensmittel_data_source; Lesen: Alias lebensmittel).
• OFF-Write-back: scripts/off_writeback.py — trägt fehlende Barcode-Produkte in OpenFoodFacts ein (einzige sanktionierte Script-Schreib-Ausnahme, OFF hat keinen MCP). Nur Etiketten-Daten, nie Schätzwerte (Regel unten). OFF_USER/OFF_PASSWORD in .env; Fotos-Eingang: inbox/off/ (gitignored). Kandidaten-Findung: scripts/off_candidates.py (Modus 6 — Wochencheck; read-only gegen Notion + OFF, Skip-Gedächtnis memory/state/off-nudge.json).
• Whoop-Daten: scripts/whoop_sync.py (Whoop v2 API, OAuth). Liefert je Tag whoop_kcal, strain, gewicht_kg als JSON — es schreibt NICHT selbst (Boundary: Script liest, MCP schreibt). Zielspalten liegen in derselben Gewicht-DB: Whoop kcal, Strain, Gewicht (kg) (Gewicht bleibt damit Single-Source). Secrets: WHOOP_CLIENT_ID/_SECRET in .env, rotierende Tokens in secrets/whoop-tokens.json (beides gitignored).

Ziele / Einstellungen (Config — von Paul zu pflegen)

Gesetzt 01.07., aggressiver justiert (Paul: eher langsamer Metabolismus). Basis: 190 cm, 106 kg, 43 J., Büro + ~3× Crossfit/Woche; Mifflin-St-Jeor, Faktor ~1,4 → TDEE ~2800 kcal. Update 15.07.: BIA-Messung (Dextra) → BMR 2167 kcal — über der Formel (~2040), die „langsamer Metabolismus"-Annahme war falsch herum. Mit Faktor 1,4 TDEE eher ~3030; reales Defizit bei Ziel 1900 damit ~1100 kcal/Tag ≈ 1,0 kg/Wo (passt zu Woche 1: −1,1 kg). Entscheid Paul 15.07.: 1900 bleibt (schneller als Soll-Linie, Puffer für Urlaub Ende August; bei Energie-/Recovery-Einbruch gilt weiter die Locker-Regel unten). Für künftige Kalibrierung gegen BMR 2167 rechnen, nicht gegen Mifflin.

• Tages-kcal-Ziel: 1900 (aggressiveres Defizit ~900 kcal/Tag ≈ 0,8 kg/Woche)
• Makro-Ziel: Protein 185 g · Carbs 130 g · Fett 70 g (≈ 1890 kcal) — Protein hoch, um im großen Defizit Muskelmasse zu halten.
• Gewicht aktuell 106 kg · Ziel 95 kg · Horizont 30.09.2026 (Ende Q3)
• Wasser-Ziel: 3.000 ml/Tag — zählt nur pures Wasser (still/Sprudel); Tee, Kaffee und alle anderen Getränke laufen als Essens-Einträge über Modus 1 (Entscheid 09.07.2026).
• Projektion: ~11 kg / ~13 Wochen (Ziel-Rate ~0,85 kg/Wo); 1900er-Ziel ≈ 0,8 kg/Wo trifft 95 kg um Ende September. Kalibrieren statt raten: realen Gewichtstrend über 2–3 Wochen gegen die Soll-Linie halten — bei langsamerem Metabolismus ist das reale Defizit größer (schneller); überschätzt Mifflin das TDEE, Ziel nach unten nachziehen. Non-advisory: bei Energie-/Recovery-Einbruch (Crossfit) Defizit lockern.

Datum

„Heute" = das reale Tagesdatum zum Zeitpunkt des Loggens — vor dem Schreiben die Systemzeit prüfen (Get-Date / date), nicht dem Konversationskontext vertrauen: Sessions laufen über Mitternacht weiter, und ein Chat vom Vortag loggt sonst auf gestern (real passiert 08./09.07.2026). Ein anderer Tag gilt nur, wenn Paul ihn explizit nennt; relative Angaben absolut auflösen (JJJJ-MM-TT), bevor geschrieben wird.

Modus 1 — Essen erfassen (Default)

Trigger: „das hab ich gegessen …", freie Essensbeschreibung.

1. Text in Items + Menge zerlegen (Stück / Gramm / Portion); relative Mengen absolut machen.
2. Pro Item die Nährwerte über die Nährwert-Kaskade (unten) holen und auf die Menge rechnen (Werte/100 g × Gramm, bzw. × Portionen).
3. Mahlzeit zuordnen — nur Frühstück / Mittag / Abend, kein Snack mehr (Entscheid 09.07.2026; Alt-Einträge mit „Snack" bleiben unverändert). Zeitbänder: bis 10:30 Frühstück · 11:00–14:30 Mittag · ab 17:00 Abend. Außerhalb der Bänder oder unklar → eine kurze Rückfrage, zu welcher Mahlzeit es gehört — nie raten.
4. Pro Item eine Zeile ins Food-Log (notion-create-pages): Eintrag, date:Datum:start = heute (is_datetime 0), Mahlzeit, kcal, Protein (g), Carbs (g), Fett (g). Mehrere Items → mehrere Zeilen in einem Call.
5. Cache füllen (Promotion): Treffer aus Kaskaden-Schritt 2–6 in die Lebensmittel-Referenz schreiben (Name, Marke, kcal/Makros pro 100 g, Portion, Barcode) — damit beim nächsten Mal Schritt 1 greift. Neu dazu zwei Felder:
   • Quelle (Select): CH-NWDB / OpenFoodFacts / USDA-FNDDS / USDA-SR / USDA-Branded / Web / Schätzung / Etikett (cache_quelle aus fdc_lookup.py verbatim übernehmen). Neue Optionen legt Notion beim Schreiben automatisch an. Etikett = Paul hat die Werte von der Packung abgetippt/diktiert (egal auf welcher Fläche, auch mobil) — Konfidenz verifiziert, und die einzige Quelle, die als Etiketten-Nachweis für einen späteren OFF-Beitrag zählt (Modus 6). Liest Paul beim Erfassen Werte vom Etikett vor, IMMER Etikett statt Schätzung/Web setzen und den Barcode miterfassen, wenn greifbar.
   • Konfidenz (Select): verifiziert (CH-NWDB, OFF, USDA-Generika unverarbeitet, Hersteller-Seite) / US-Rezeptur (verarbeitetes Generikum aus USDA — Brot, Wurst, Milchprodukte: österreichische Rezepturen weichen ab — sowie USDA-Branded-Treffer) / (LLM-Schätzung).

Nährwert-Kaskade v3 (pro Item, in dieser Reihenfolge — erster belastbarer Treffer gewinnt)

1. Cache: python scripts/notion_query.py --db lebensmittel und auf Name/Marke matchen. Treffer → exakte Werte von dort, keine Suche.
2. CH-Seed (Generika): python scripts/ch_lookup.py "<Begriff>" — lokale Schweizer Nährwertdatenbank (BLV, V7.0; data/ch-nwdb-v7.csv, ~1.190 generische Lebensmittel, deutschsprachig, kein Netz nötig). Top-3-Kandidaten mit Score. Eigenheiten: Helvetismen (Poulet statt Hähnchen, Peperoni statt Paprika, Zucchetti … — das Script hat eine Alias-Map, im Zweifel CH-Vokabel mit anfragen); roh vs. gekocht/gebraten sind eigene Einträge — Zubereitungsform bewusst wählen, nicht blind Platz 1. Kein Treffer → leeres Array, Kaskade läuft weiter.
3. OpenFoodFacts (Marken-/Barcode-Produkte): python scripts/food_lookup.py "<Marke Produkt Flavor>" → Kandidaten mit kcal + Makros pro 100 g. Besten Treffer wählen; bei mehreren plausiblen (z. B. Flavor unklar) eine kurze Rückfrage. Barcode-Produkt nicht gefunden → Write-back anbieten (Abschnitt unten); die Kaskade läuft unabhängig davon weiter.
4. USDA FDC (Generika-Long-Tail, Zubereitungsformen): python scripts/fdc_lookup.py "<begriff englisch>" — den Suchbegriff übersetzt der Skill vorher ins Englische, präzise mit Zubereitung („chicken breast, cooked, skin not eaten"). Priorität FNDDS → Foundation → SR Legacy → Branded (macht das Script); Werte pro 100 g, Portionen liefert zuverlässig nur FNDDS. Kandidaten gegen die Eingabe plausibilisieren („egg, boiled" rankt auch „Peanuts, boiled") — nie blind Platz 1. cache_quelle aus dem Script-Output für das Quelle-Feld übernehmen; Feld basis beachten (Branded-Flüssigprodukte sind pro 100 ml normalisiert). FDC_API_KEY liegt in .env (seit 12.07.; ohne Key fiele das Script auf DEMO_KEY zurück, 30 Req/h).
5. Web-Fallback: WebSearch/WebFetch (Hersteller-Seite), Werte übernehmen.
6. Schätzung: nur wenn nichts auffindbar → LLM-Schätzung mit genannter Portionsannahme; im Cache Quelle = Schätzung, Konfidenz = geschätzt.

OFF-Write-back (Barcode nicht gefunden)

Liefert Kaskaden-Schritt 3 für ein Barcode-Produkt keinen Treffer, automatisch nachfragen, ob Paul Etikett/Fotos hat — aber nie automatisch eintragen (Entscheid 12.07.2026). Dieser reaktive Pfad greift nur in Code-Sessions; den Mobile-Blindspot (Paul loggt überwiegend mobil, dort läuft die Kaskade nicht → 0 Beiträge bis 15.07.2026) deckt der OFF-Wochencheck (Modus 6) ab.

• Harte Regel: Es gehen ausschließlich Etiketten-Daten an OFF — vom Etikett abgetippte Nährwerte und/oder Etiketten-Fotos. Niemals LLM-Schätzwerte an OFF senden. Fehlen Etikettendaten, wird nicht eingetragen — Punkt. Das Script erzwingt das (--von-etikett ist Pflicht; Teil-Nährwerte werden abgelehnt, nie mit Defaults aufgefüllt).
• Ja, Etikett vorhanden: Fotos nach inbox/off/ (Namenskonvention front* / naehrwerte* / zutaten*; werden nach Upload gelöscht), dann python scripts/off_writeback.py --barcode <EAN> --name … --marke … --menge "250 g" --kcal … --protein … --carbs … --fett … --von-etikett --inbox-ok (--inbox-ok bestätigt, dass ALLE Fotos in inbox/off/ zu diesem Barcode gehören; bei explizitem --fotos pfad,… entfällt es). Default ist Staging (world.openfoodfacts.net); Produktion nur mit --prod + echtem OFF-Konto (OFF_USER/OFF_PASSWORD in .env; Konten sind je Umgebung getrennt). Kurz bestätigen — und das Item zusätzlich normal ins Food-Log + in die Referenz, dort mit OFF-Eintrag = Eintragsdatum (nur bei Write-back auf Produktion setzen; Staging-Tests zählen nicht als Beitrag).
• Nein: Kaskade läuft normal weiter (Web/Schätzung), kein Write-back.
• Eigenheiten: das Script gibt selbst JSON aus (produkt_geschrieben, fotos[].ok, produkt_url) — das ist das Erfolgssignal, nicht die OFF-Rohantwort ({"status":1,"fields saved"}); anonym gehen nur Foto-Uploads durch, Produktdaten-Writes brauchen Login; Bilder min. 640 px breit; Test-Barcodes aus der GS1-Internal-Range 20x….

Modus 2 — Gewicht erfassen

Trigger: „ich wiege …", „Gewicht eintragen". Upsert, nie blind anlegen — der Daily Brief legt die heutige Zeile morgens vor, eine zweite Tageszeile splittet Wasser-Summe und Whoop-Upsert:

1. Heutige Zeile suchen (wie Modus 2b Schritt 2: lokal notion_query.py --db gewicht, sonst notion-search auf Messung = JJJJ-MM-TT).
2. Vorhanden → notion-update-page mit Gewicht (kg) (manueller Weigh-in überschreibt dabei auch einen Whoop-Wert — Modus-4-Regel gilt nur andersherum). Nicht vorhanden → notion-create-pages (Messung = Datum als Text, date:Datum:start = heute, Gewicht (kg)).
3. Kurz bestätigen.

Modus 2b — Wasser erfassen

Trigger: „1 Liter Wasser", „halber Liter Wasser", „Wasser eintragen". Zählt nur pures Wasser (Config oben) — alles andere ist ein Essens-Eintrag (Modus 1).

1. Menge in ml auflösen.
2. Heutige Zeile der Gewicht-DB holen — die existiert im Normalfall schon (der Daily Brief legt sie morgens vor, Modus 4 Schritt 3). Lokal: python scripts/notion_query.py --db gewicht --columns Datum,"Wasser (ml)", clientseitig auf das Datum matchen. Ohne Scripts (Handy/Plugin): notion-search nach dem heutigen Datum (Messung-Titel = JJJJ-MM-TT) in der Gewicht-DB, dann die Seite fetchen.
3. Kumulativ addieren — notion-update-page mit der neuen Tagessumme. Nur als Fallback, wenn wirklich keine Zeile existiert (Brief lief nicht): notion-create-pages (Parent ernaehrung.gewicht_data_source: Messung = Datum als Text, date:Datum:start, Wasser (ml)) — vorher sicher sein, dass die Suche leer war, nie blind anlegen (Duplikat-Zeilen splitten die Tagessumme).
4. Kurz bestätigen, kumuliert gegen das Ziel: „2,0 / 3,0 l".

Tages-Status (gilt für Modus 3, 5 und den Report)

Die Gewicht-DB trägt seit 12.08.2026 zwei Felder je Tag: Tages-Status (Select: leer = getrackt · Nicht getrackt · Unvollständig) und Status-Grund (Text). Gesetzt wird er über Modus 7. Für jede Auswertung gilt:

• Aufnahme-Statistik (Ø kcal/Makros, Ist-vs-Ziel, Adherence): ausgeklammerte Tage komplett raus, Nenner verkleinern. Ein nicht getrackter Tag hat keine gültige Aufnahme-Zahl — jeder eingesetzte Wert wäre erfunden.
• Energiebilanz / Projektion: ausgeklammerte Tage neutral, nicht ausgeschlossen — kcal_in := Whoop kcal desselben Tages ⇒ Saldo 0. Nie als 0-kcal-Tag mitrechnen: das erzeugt genau an den Tagen ein Phantom-Defizit, an denen eher zu viel gegessen wurde. Fehlt der Whoop-Wert, bleibt der Saldo unbekannt — nicht schätzen.
• Kein Straf-Aufschlag (Entscheid Paul 12.08.2026): neutral ist das Maximum an Annahme, das die Daten hergeben. Das Korrektiv ist der gemessene Gewichtstrend, nicht ein erfundener Zuschlag. Bei Widerspruch Saldo ↔ Waage gewinnt die Waage.
• Abdeckung immer ausweisen: „Ø 1.870 kcal über 5 von 7 Tagen". Ohne diese Zeile verbessert jede Ausklammerung stillschweigend den Schnitt.
• Teil-Einträge bleiben erhalten (Entscheid Paul 12.08.2026: markieren statt löschen). Sie zählen nicht, werden aber nicht gelöscht — der Tages-Status ist die Wahrheit, nicht die Abwesenheit von Zeilen.

Modus 3 — Überblick / Status

Trigger: „Kalorien-Überblick", „wie steht mein Tag", „was hab ich heute gegessen", „wieviel hab ich verbraucht", „Strain", „Whoop". 0. Tages-Status prüfen (Spalte Tages-Status aus der Gewicht-Abfrage in Schritt 3). Steht der Tag auf Nicht getrackt → kein Ist-vs-Ziel, sondern kurz: „Tag ist ausgeklammert (Grund) — zählt neutral, kein Defizit." Nur Whoop/Strain/Wasser zeigen. Auf Wunsch zurücknehmen (Modus 7, Punkt 5).

1. Heutige Food-Log-Zeilen lesen: python scripts/notion_query.py --db food_log --columns Datum,Mahlzeit,kcal,"Protein (g)","Carbs (g)","Fett (g)",Eintrag und clientseitig auf das heutige Datum filtern (notion_query hat noch keinen Datumsfilter).
2. Summen (kcal + Makros) bilden; gegen die Config-Ziele halten → Über-/Unterschuss. Kein Ziel gesetzt → nur Ist-Summen + kurzer Hinweis, dass das Ziel fehlt.
3. Whoop-Verbrauch (Info, Ziel bleibt fix) + Wasser: Gewicht-DB lesen python scripts/notion_query.py --db gewicht --columns Datum,"Gewicht (kg)","Whoop kcal",Strain,"Wasser (ml)" und clientseitig auf den Tag filtern. Wasser-Ist gegen das 3-l-Ziel zeigen. Gemessenen Whoop kcal-Verbrauch + Strain neben das feste kcal-Ziel stellen. Bei hohem Strain (grob ≥ 14) einen non-advisory Hinweis „höherer Verbrauch, Defizit ggf. lockern" — kein automatisches Anheben des Ziels (Entscheidung 05.07.2026: nur anzeigen). Leeres Whoop kcal in der heutigen Zeile ist normal (Whoop schreibt erst am Folgemorgen, die Zeile legt der Brief vor) — dann den gestrigen Whoop-Wert zeigen; fehlt auch der, kurz sagen, dass kein Sync lief.
4. Gewichtsprojektion (grob, optional): Gewichts-Trend aus derselben Abfrage; einfache Rechnung kumulierter kcal-Saldo ÷ ~7700 ≈ kg. Klar als Schätzung kennzeichnen. Whoop-Gewicht ändert sich nur, wenn Paul es in Whoop aktualisiert — bei flacher Linie darauf hinweisen statt einen „stabilen" Trend zu behaupten.
5. Ausgabe knapp, tabellarisch. Keine Ernährungs-Ratschläge.

Modus 4 — Whoop-Sync (Verbrauch, Strain, Gewicht)

Trigger: „Whoop synchronisieren", „Whoop-Daten holen"; läuft zudem automatisch im Daily Brief (siehe daily-brief.ps1). Non-interaktiv fähig.

1. Daten holen: python scripts/whoop_sync.py --from <heute−4> --to <gestern>. Bewusst ein Nachhol-Fenster statt des Defaults (Default = nur gestern, weil der heutige Whoop-Tag tagsüber meist noch nicht SCORED ist): der geplante Brief läuft nur werktags, deshalb fallen mit dem Default Freitag und Samstag dauerhaft durch — der Montagslauf holt als „gestern" nur den Sonntag. Befund 12.08.2026 an den Echtdaten: Lücken exakt Fr 31.07., Sa 01.08., Fr 07.08., Sa 08.08. Vier Tage decken auch ein verlängertes Wochenende ab. Der Upsert in Schritt 2 ist idempotent — bereits gefüllte Tage werden nur mit denselben Werten überschrieben, Gewicht (kg) bleibt geschützt. Interaktiv für Einzel-Nachträge weiterhin --date JJJJ-MM-TT. Ausgabe ist JSON {tage:[{datum,whoop_kcal,strain,gewicht_kg}],fehler:[]}. Ist noch nie --login gelaufen / Token weg → das Script sagt es; dann Paul bitten, einmalig python scripts/whoop_sync.py --login auszuführen (Browser-Autorisierung).
2. Pro Tag upsert in die Gewicht-DB (eine Zeile je Datum, kein Duplikat):
   • Existierende Zeile suchen: python scripts/notion_query.py --db gewicht --columns Datum,"Gewicht (kg)","Whoop kcal",Strain, clientseitig auf datum matchen.
   • Vorhanden → notion-update-page: Whoop kcal und Strain setzen.
   • Nicht vorhanden → notion-create-pages (Parent ernaehrung.gewicht_data_source): Messung = Datum als Text, date:Datum:start = Tag (is_datetime 0), Whoop kcal, Strain.
   • Gewicht (kg): nur für gestern füllen, und auch dort nur, wenn die Zielzeile noch leer ist. Zwei Gründe, beide hart: (a) ein manueller Weigh-in (Modus 2) hat Vorrang und darf nicht vom (oft statischen) Whoop-Wert überschrieben werden; (b) für ältere Tage im Nachhol-Fenster niemals schreiben — whoop_sync.py (fetch_weight_kg) liefert das aktuell in Whoop hinterlegte Gewicht, nicht das des jeweiligen Tages, und stempelt denselben Wert auf jeden Tag des Bereichs. Ein Backfill würde damit Gewichts-Historie erfinden. Befund 12.08.2026: ein Range-Lauf über 9 Tage lieferte 9×105,2 kg, während in Notion je Tag 104,0–105,9 stehen. Alternativ für reine Nachhol-Läufe.

Modus 5 — Ernährungs-Report (Tagebuch für Dritte)

Trigger: „Ernährungs-Report", „Tagebuch für die Ernährungsberaterin", „Report erzeugen".

1. python scripts/nutrition_report.py [--from JJJJ-MM-TT --to JJJJ-MM-TT] (Default: letzte 7 Tage). Deterministisch, read-only — liest Food-Log + Gewicht/Whoop via REST, schreibt nichts nach Notion.
2. Output doppelt: Konsolen-Übersicht (Tages-Key-Facts: kcal/Makros, Whoop-Verbrauch, Strain, Saldo, Gewicht, Wasser + Zeitraum-Ø) und druckoptimierte HTML-Datei unter reports/ (gitignored — Gesundheitsdaten, nie committen). PDF: Datei im Browser öffnen → Strg+P → „Als PDF speichern".
3. Inhalt: Kopf (Zeitraum, Basisdaten, Ziele) · Tages-Übersichtstabelle · Zeitraum-Bilanz (Ø, Gewichtsveränderung) · Detail je Tag nach Mahlzeiten · Methodik-Fußnote (KI-/DB-Schätzung, Whoop-Messgrenzen). Ziele/Basisdaten pflegt der CFG-Block im Script (mit dem Config-Block oben synchron halten).
4. Tage ohne Protokoll erscheinen als „kein Protokoll" — nie auffüllen/schätzen.

Modus 6 — OFF-Wochencheck (Beitrags-Nudge)

Trigger: „OFF-Check", „OFF-Kandidaten", „was können wir zu OpenFoodFacts beitragen"; zudem wöchentlich als Einzeiler im Montags-Weekly-Brief (siehe daily-brief.ps1 — der Brief nudged nur, die Abarbeitung passiert interaktiv in einer Code-Session). Ersetzt seit 15.07.2026 den rein reaktiven Beitragspfad als Haupt-Mechanik (Befund: Paul loggt überwiegend mobil → die Kaskade samt Write-back-Angebot lief praktisch nie; 0/64 Referenz-Einträge beigetragen).

1. python scripts/off_candidates.py --update-snapshot — read-only: Referenz-Zeilen ohne OFF-Eintrag gegen OFF-Produktion prüfen. Kategorien: bereit (Quelle = Etikett → Etiketten-Nachweis liegt vor), braucht_etikett (fehlt/unvollständig in OFF, aber keine Etiketten-Provenienz), Rest wird gezählt (ohne_barcode, off_vollstaendig, verworfen).
2. bereit: je Produkt kompakt vorschlagen (Name, Barcode, Werte) und nach Pauls Bestätigung off_writeback.py … --von-etikett --prod aufrufen — das Bestätigungs-Gate bleibt, nie automatisch eintragen. Danach in der Referenz OFF-Eintrag = heute setzen (notion-update-page).
3. braucht_etikett: gesammelt fragen, ob Etikett/Packung noch da ist (Werte abtippen und/oder Fotos nach inbox/off/). Drei mögliche Antworten (Skip-Gedächtnis memory/state/off-nudge.json; kein Drängen — eine Frage pro Produkt, Pauls Antwort ist final):
   • Etikett da → wie Write-back-Abschnitt oben verfahren.
   • Kommt wieder (Produkt wird wohl erneut gekauft) → --warten <Barcode>: stumm, bis die Referenz-Zeile Quelle=Etikett bekommt (mobile Erfassung beim nächsten Kauf) — dann läuft sie automatisch als bereit ein, ohne neue Rückfrage.
   • Weg/kommt nicht wieder → --verwerfen <Barcode>: wird nie wieder angefragt.
4. Harte Regel unverändert: nur Etiketten-Daten an OFF, nie Web-/Schätzwerte — auch wenn braucht_etikett-Kandidaten fertige Zahlen aus dem Web tragen. Quelle=Web ist kein Etiketten-Nachweis.
5. Kadenz wöchentlich, nicht täglich (Entscheid 15.07.2026): OFF-Beitrag ist nicht zeitkritisch, es laufen nur wenige Kandidaten pro Woche auf, und die Frische löst nicht der Nudge, sondern die Erfassung am Esszeitpunkt (mobil Quelle=Etikett, s. Kaskade Schritt 5 und Mobil-Abschnitt).

Modus 7 — Tag ausklammern (nicht sauber getrackt)

Trigger: „heute nicht getrackt", „der Tag zählt nicht", „gestern war daneben", „Tag ausklammern", „Tag zurücksetzen". Zweck: Tage, an denen das Protokoll unvollständig blieb, sauber aus der Statistik nehmen — statt sie als 0-kcal-Tag durchlaufen zu lassen (die einzige Stelle, an der der Tracker sonst systematisch schmeichelt).

1. Datum auflösen (Regel im Abschnitt „Datum": relative Angaben absolut machen, Systemzeit prüfen). Nur der explizit genannte Tag — nie mehrere auf Verdacht.
2. Bestand zeigen, bevor etwas passiert: Food-Log-Zeilen des Tages lesen (notion_query.py --db food_log, clientseitig auf das Datum filtern) und kurz auflisten, was schon drinsteht („3 Einträge, 890 kcal — Frühstück + Mittag"). Nichts gefunden → auch gut, dann ist es nur die Markierung.
3. Grund erfragen, wenn Paul keinen genannt hat — eine kurze Frage, freier Text („Buffet", „unterwegs", „vergessen"). Optional; leer ist erlaubt.
4. Status setzen — Gewicht-DB, Zeile des Tages, Upsert wie Modus 2/2b (Zeile existiert im Normalfall schon, der Daily Brief legt sie vor):
   • Vorhanden → notion-update-page: Tages-Status = Nicht getrackt, Status-Grund.
   • Nicht vorhanden → notion-create-pages (Parent ernaehrung.gewicht_data_source): Messung = Datum als Text, date:Datum:start, Tages-Status, Status-Grund. Food-Log-Zeilen bleiben unangetastet — markieren statt löschen (Entscheid Paul 12.08.2026). Sie zählen ab sofort nirgends mehr mit; die Markierung ist die Wahrheit. Nur wenn Paul ausdrücklich „und leeren" / „Einträge löschen" sagt, die Zeilen des Tages zusätzlich archivieren — dann vorher die Liste aus Schritt 2 bestätigen lassen (einzige Stelle in diesem Skill mit Bestätigungs-Gate, weil Löschen nicht umkehrbar ist).
5. Zurücknehmen: „doch getrackt" / „Ausklammerung aufheben" → Tages-Status und Status-Grund leeren. Der Tag zählt wieder normal.
6. Unvollständig statt komplett raus: Sagt Paul „Abendessen fehlt, Rest passt", ist Unvollständig die richtige Stufe. Behandlung im Report identisch zu Nicht getrackt (raus aus den Aufnahme-Mittelwerten, neutral in der Bilanz) — der Unterschied ist die Lesbarkeit für Dritte, nicht die Rechnung.
7. Knapp bestätigen: was markiert wurde, wie viele Einträge stehen bleiben, und dass der Tag neutral (Saldo 0) statt als Defizit zählt.

Lücken-Wächter (passiv, gehört zu Modus 3 und Modus 5): Ein Tag mit Protokoll unter 800 kcal und ohne gesetzten Tages-Status ist fast immer eine Lücke, kein Fastentag. Nicht stillschweigend mitrechnen — nachfragen: „09.08. hat 340 kcal — getrackt oder ausklammern?" Entscheiden tut Paul; der Skill markiert nie von selbst. Das fängt den eigentlichen Fehlerfall: nicht geloggt und nicht markiert.

Tracking-Quote im Blick behalten: Fällt die Abdeckung unter ~5 von 7 Tagen über zwei Wochen, im Überblick einmal sachlich benennen. Die Notausgangstür darf nicht zur Haustür werden — non-advisory, kein Drängen, eine Zeile.

Plugin-/Mobil-Kontext (Desk/Web/App)

Dieser Skill wird via Plugin pauls-skill-kit auch in Desktop/Cowork geladen — dort fehlen scripts/, data/ und .env. Lokal-only sind: Kaskaden-Schritt 1–4 (Cache-Query, CH-Seed, OFF-Lookup, USDA), OFF-Write-back, Modus 4 (Whoop), Modus 5 (Report) und Modus 6 (OFF-Wochencheck). Modus 7 (Tag ausklammern) läuft überall — er braucht nur Notion-Lesen + Schreiben; statt notion_query.py in Schritt 2 den Tagesbestand via notion-search/notion-fetch holen. Gerade mobil ist er wichtig, weil dort die meisten Lücken entstehen. Im Plugin-Kontext gilt: Kaskade = Web-Fallback + Schätzung, Lesen nur über notion-search/notion-fetch (Row-Queries sind plan-gated), Schreiben via MCP wie gewohnt. Mobiler Beitrag zum OFF-Loop: liest Paul beim Loggen Werte vom Etikett vor (Barcode-Produkt unbekannt/nicht auffindbar), legt der mobile Kontext sie in der Lebensmittel-Referenz mit Quelle=Etikett + Barcode ab — nach OFF schreibt weiterhin nur der Desktop (Modus 6 sammelt genau diese Zeilen als bereit ein). Für die Claude-App existiert ein eigener Zwilling: mobile-project-instructions.md (im Skill-Ordner) — bei Skill-Änderungen mitziehen.

Memory / Lernen

Lernt nicht (wie agent-todo). Einzige Wahrheit = die Notion-DBs. Kein distill, keine memory/rules|logs. Aus memory/state/ nur notion-ids.json.

Umgesetzt / geplant

• ✅ OpenFoodFacts-Lookup + Lebensmittel-Cache — umgesetzt 01.07. (Nährwert-Kaskade oben).
• ✅ WHOOP-API — umgesetzt 05.07. (Modus 4): gemessener Tagesverbrauch + Strain + Gewicht in die Gewicht-DB, Anzeige neben dem festen Ziel (Ziel bleibt fix, non-advisory), Auto-Sync im Daily Brief. Whoop deckt damit auch das automatische Gewicht ab (solange Paul in Whoop wiegt/synct); Samsung Health nicht mehr nötig.
• ✅ Kaskade v3 (Datenquellen-Ausbau) — umgesetzt 12.07.: CH-Seed lokal (data/ch-nwdb-v7.csv + ch_lookup.py; bewusst KEIN Vollimport nach Notion — nur tatsächlich Gegessenes wandert via Promotion in die Referenz), USDA FDC (fdc_lookup.py), OFF-Write-back (off_writeback.py, nur Etikettendaten), Referenz-Felder Quelle/Konfidenz/OFF-Eintrag. FDC_API_KEY + OFF-Konten (.org und .net, gleiche Credentials) liegen seit 12.07. in .env; Write-back end-to-end auf Staging verifiziert (Produktdaten + Fotos).
• ✅ OFF-Wochencheck (Modus 6) — umgesetzt 15.07.: Befund, dass der reaktive Write-back-Trigger am Mobile-Logging vorbeilief (0/64 Beiträge) → off_candidates.py (Kandidaten-Findung + Skip-Gedächtnis), Quelle-Option Etikett als Provenienz-Marker (mobil erfassbar), wöchentlicher Nudge im Montags-Brief. Kadenz bewusst wöchentlich, nicht täglich.
• ✅ Tag ausklammern (Modus 7) — umgesetzt 12.08.: Felder Tages-Status/Status-Grund in der Gewicht-DB, Behandlung „raus aus der Aufnahme-Statistik, neutral in der Energiebilanz" (kcal_in := Whoop kcal ⇒ Saldo 0), Abdeckungs-Ausweis („5 von 7"), Lücken-Wächter unter 800 kcal, nutrition_report.py status-aware. Entscheide Paul: markieren statt löschen (Teil-Einträge bleiben) und neutral statt Straf-Aufschlag (das Korrektiv ist der gemessene Gewichtstrend, nicht ein erfundener Zuschlag).
• Dynamisches kcal-Ziel (Verbrauch „zurückessen") bewusst NICHT umgesetzt — Fix-Ziel + manuelle Kalibrierung bleibt (Entscheidung 05.07.2026).

Haltung

• Deutsch, knapp, Pauls Voice. Schätzungen transparent (Annahmen nennen). Non-advisory.
• Essen/Gewicht sind Low-Stakes → schreiben, dann bestätigen; kein Bestätigungs-Gate.
• Nichts erfinden: keine kcal-Werte ohne nachvollziehbare Portionsannahme.