吃出来的饮食教练

概述

chichulaide-meal-review

把用户的饮食问题转成一次包内本地确定性计算，再把返回结果翻译成人话。不要自己估算营养数字，所有数字必须来自脚本输出。

本 Skill 完全离线、自包含：确定性计算模块在 lib/workbuddy/，373 条食物数据在 data/food-database.json。运行时不依赖网络、Token、环境变量、外部后端或本机仓库路径；不需要配置任何环境变量，部署后端不是前置条件。

何时使用

• 用户用文字描述了一餐（例如“中午吃了一碗牛肉面加一个鸡蛋”），想知道这餐怎么样。
• 用户问每日热量、蛋白质等营养目标。
• 用户给了今天已经吃过的内容，想问下一餐怎么吃。

不适用：图片识别、诊断治疗、用药、减重处方、儿童/孕哺/进食障碍等专业场景（结果中的 safety 字段会分流，按提示转介，不要自行给医疗建议）。

调用方式

脚本：scripts/review-meal.mjs，从 stdin 读 JSON，结果 JSON 写 stdout，失败写 stderr 并非零退出（退出码 2 = 参数/输入错误，1 = 未预期错误）。

单餐复盘（默认）：

echo '{"profile":{...},"mealText":"一碗米饭，一份清蒸鱼，半碗西兰花","mealType":"lunch"}' 
  | node scripts/review-meal.mjs

每日目标：

echo '{"profile":{...}}' | node scripts/review-meal.mjs --daily-targets

输入构造要点

• profile 只需要最少字段：gender、age、heightCm、weightKg、activityLevel、goal；可选 healthRisks、targetWeightKg、lifeStage。枚举值见 references/input-output-schema.md。
• 首次互动先建档：用户没给全必需字段时，用最少追问补齐，不要索取姓名、电话、城市等无关信息（这些字段会被直接拒绝）。
• mealText 是中文文字描述，尽量保留用户原话中的份量词（碗、份、克、两）。
• todayBefore 是当天这餐之前已累计的营养（上一轮对话或用户提供的数字），提供后才按全天评估（scope = "day"）；未提供时只评价当前这一餐（scope = "meal"）。

输出解读要点

• 先看 assessment.scope：meal 表示只评价当前这一餐（对照 comparisonTargets 餐次参考份额），说“这餐……”；day 表示按全天累计评估，才可以说“今天……”。不要在 meal scope 下做全天判断。meal scope 的 status 只表达过量风险：proteinG/carbsG/fiberG 为 null（明确表示单餐不评估不足），不要解读为“数据缺失后自行补判”。
• 只转述 assessment.mainIssue 这一个主要问题和 action.principle 这一个行动重点，不要叠加自己的额外建议；例子从 action.examples 里选。
• 必须交代 assumptions 里的关键假设和 confidence（按最低可信度聚合，通常是 medium，识别不到食物或有低可信条目时为 low）。
• unrecognizedSegments 非空时，说明哪些部分没算进去，不要编造它们的营养数字。
• safety.level 为 refer 时，停止营养建议：此时 dailyTargets、assessment.status 为 null，action.examples 为空，按 safety.reasons 转介专业渠道。

manifest.yaml 只保留官方公开的最小字段（name、version、description、category、author），运行说明以本文件和 workbuddy/README.md 为准。

详见 references/input-output-schema.md、references/safety-boundaries.md、references/examples.md。