核心用法
Restaurants 是一个基于本地 Markdown 文件的餐厅管理系统，无需数据库或外部服务。用户只需在对话中提及餐厅，助手便会主动提供保存选项，逐步构建包含「待尝/收藏/已访」三大板块的个人美食档案。
典型工作流：
1. 种草阶段 → 保存店名、位置、价位、预约难度等关键信息到 to-try/
2. 探店阶段 → 记录日期、场合、菜品评价、最终 verdict 到 visited/YYYY/
3. 沉淀阶段 → 将高分餐厅加入 favorites/，并按菜系/场合创建快捷索引
智能推荐机制：当用户询问「吃什么」时，助手优先检索其个人档案——「你上次喜欢的意餐是 L'Artusi」「清单里的寿司店还没去过」——而非直接调用通用知识，实现真正意义上的个性化推荐。
显著优点
- 完全离线：纯文本存储，无账号、无同步风险、无服务中断
- 渐进式构建：从简单列表起步，随使用深度自然扩展为结构化知识库
- 对话原生：无需切换应用，聊天中即可完成记录与检索
- 可迁移性强：Markdown 格式兼容任何笔记工具，随时可导出
潜在局限
- 无自动同步：多设备用户需自行解决文件同步（如 Dropbox、iCloud）
- 依赖用户主动性：系统不会自动抓取网络点评，信息质量取决于输入完整度
- 搜索能力有限：基于文件名的简单检索，大量数据后可能需要外部工具辅助
- 无协同功能：不适合多人共用或分享
适合人群
- 热爱探店、希望建立长期美食记忆的餐饮爱好者
- 对隐私敏感、拒绝将个人数据交给点评平台的用户
- 已使用 Obsidian/VS Code 等工具管理笔记的 Markdown 原生用户
- 情侣/小家庭记录「约会餐厅」「纪念日去处」等场景化需求
常规风险
- 数据丢失：本地文件需配合常规备份策略
- 信息过时：价格、营业状态需用户手动更新，系统无自动校验
- 过度整理陷阱：设计文档明确警示「Over-organize — simple notes work」，建议克制分类欲望