核心功能
Feast 是一款将日常膳食规划转化为文化沉浸体验的 AI 技能。它突破了传统 meal planner 的工具属性，通过「主题周」模式，让用户在烹饪日本筑地市场海鲜丼、摩洛哥塔吉锅或墨西哥瓦哈卡 mole 酱的同时，了解当地历史、聆听区域音乐、营造就餐氛围。
显著优点
1. 深度文化整合
不同于简单的食谱推荐，Feast 要求系统深入挖掘：具体省份/城市的地域背景、当地正在发生的时事、原生语言食谱来源、1-2 小时精心策划的区域音乐歌单（当代热门 + 经典传统）。这种「人类学式」的研究方法带来高度authentic的烹饪体验。
2. 智能工作流自动化
从周四选题研究、周五计划确认、周六生成优化购物清单（含跨店比价），到每日「揭晓」惊喜、周末回顾评分——全流程自动化推进，配合多通道通知系统（Telegram/Discord/Signal/Pushbullet），显著降低用户认知负担。
3. 数据驱动的个性化
通过 profile.yaml 管理用户位置（时令感知）、家庭规模、设备条件、饮食阶段；通过 history.yaml 避免重复、追踪成功率；favourites/failures 机制持续优化推荐质量。所有数据以 YAML/Markdown 形式本地存储，用户完全可控。
潜在局限
- 信息质量依赖外部搜索
文化深度内容（区域新闻、本地音乐榜单）需实时检索，若来源受限可能影响时效性与准确性。
- 学习曲线与维护成本
「完全嵌入单文件」的设计哲学虽保证数据自洽，但周文件随时间累积可能臃肿；深度研究模式对算力/ token 消耗较高。
- 区域化食谱的可及性
强调「原生语言食谱」可能使某些小众菜系食材在普通用户所在地区难以获取，需配合比价/替代建议缓解。
适合人群
追求生活仪式感、热衷探索世界文化的家庭主厨；厌倦重复菜单、希望系统管理膳食规划的中高级烹饪爱好者；对「晚餐不只是吃饭」有情感需求的情侣或小家庭。
常规风险
数据存储于本地 workspace，无加密说明；价格检查功能涉及可能的第三方 API 调用，需关注凭据管理；push 通知依赖外部服务（Pushbullet/ntfy），存在服务可用性风险。