核心功能与用法
Food Tracker 是一款多模态食物管理技能，支持通过照片、营养标签、菜谱文本、菜单、自然语言等多种方式输入食物信息。系统会自动分类（#meal、#recipe、#product、#restaurant、#inventory），提取关键信息（食材、份量、营养数据可见时），并构建结构化的个人饮食数据库。
用户数据持久存储于 ~/food/memory.md，涵盖五大维度：饮食偏好与禁忌（过敏、不耐受、个人选择）、已扫描产品（含热量/份量信息）、饮食模式（用餐时间规律）、常去餐厅、收藏菜谱。系统主动学习用户习惯，提供每周多样性评分、用餐时间模式、外食比例、营养估算等洞察。
显著优点
- 零摩擦输入：无需手动选择分类，AI 自动识别输入类型
- 长期记忆：偏好与禁忌永久保存，主动冲突预警
- 渐进式分析：营养估算按需触发，不强制打扰
- 模块化设计：可与
calories技能联动实现深度宏量营养素追踪
潜在局限
- 营养估算依赖可见标签或AI推断，非医疗级精度
- 复杂混合菜肴的自动拆分准确度有限
- 餐厅菜品无标准化营养数据时估算偏差较大
- 多语言菜单/标签的识别能力未明确说明
适合人群
- 希望建立饮食觉知但反感繁琐记录的健康关注者
- 有特定饮食禁忌（过敏、素食等）需要系统管理的用户
- 外食频繁、需要追踪餐厅选择的都市人群
- 希望发现个人饮食模式而非单纯计算热量的用户
常规风险
- 非医疗建议：明确声明不提供医疗诊断或治疗方案
- 营养估算可能低估隐藏成分（油脂、酱料）
- 过敏标识依赖用户主动更新，系统仅作辅助提醒