核心用法
food-cal-order 是一款日历驱动的外卖自动化订购技能，通过解析日历事件的标题和描述，智能触发浏览器自动化完成外卖订购。该技能支持两种工作模式：直接模式（指定平台+餐厅，如"DoorDash: Chipotle"）和发现模式（基于条件搜索，如"Thai food, high ratings, under $30"）。系统会并行启动子代理控制 Chrome 浏览器，访问用户已登录的外卖平台账户，执行搜索餐厅、解析菜单、定制菜品、验证购物车、完成支付的全流程操作。
显著优点
1. 智能事件解析：自动从日历标题识别订购模式，从描述中提取菜品、人数、预算、过敏禁忌、饮食偏好、配送备注等结构化信息，将自然语言转化为可执行的订单参数。
2. 安全优先设计：将过敏和饮食限制标记为"CRITICAL — never violate"，在添加菜品前强制检查配料表，无法确认安全时自动跳过并选择替代品，体现"When in doubt, err on the side of caution"的安全哲学。
3. 多平台比价能力：发现模式下并行搜索 DoorDash、Uber Eats、Grubhub 三大平台，综合评分、价格、配送时间、过敏安全性等多维度决策，为用户选择最优方案。
4. 状态持久化：通过 memory/food-order-state.json 跟踪订单历史，避免重复下单，支持 24 小时内的订单审计。
潜在缺点与局限性
1. 自动化风险：流程直接执行到"Place Order"点击，缺少下单前的显式用户确认步骤，存在误触发的财务风险。
2. 依赖浏览器环境：要求用户预先在 Chrome profile 中登录外卖平台并保存支付方式，环境配置门槛较高。
3. 语义匹配不确定性：菜品识别依赖"语义匹配"而非精确 ID，可能出现理解偏差导致订购错误。
4. 平台 UI 脆弱性：浏览器自动化依赖特定 UI 元素，外卖平台的界面更新可能导致技能失效。
5. 无金额上限机制：未设置单笔订单的金额限制，大额意外订单缺乏硬性拦截。
适合的目标群体
- 日程繁忙的职场人士：希望将重复性的外卖决策和订购流程自动化，节省每日 10-15 分钟的点餐时间。
- 有固定饮食模式的用户：如每周固定健身餐、工作日固定午餐等场景，可通过日历模板实现一键复购。
- 多平台比价敏感型消费者：希望自动获取三大平台的最优报价，避免手动切换比价的繁琐。
- 有明确饮食禁忌的用户：技能对过敏和饮食限制的严格处理机制，为有健康约束的用户提供额外安全保障。
使用风险
- 财务风险：自动下单可能导致非预期的消费，建议首次使用监督运行，并在外卖平台账户中设置消费提醒。
- 健康风险：尽管有过滤机制，自动化系统仍可能因菜单描述不清或语义理解错误而订购含过敏原的食品，严重过敏用户建议保留人工复核。
- 账号安全风险：频繁的浏览器自动化操作可能触发外卖平台的风控检测，导致账户临时限制或验证要求。
- 隐私泄露风险：日历事件可能包含敏感日程信息，技能需要读取权限，不建议在共享日历或工作日历上使用。
- 依赖项风险：技能依赖 Chrome 浏览器、特定版本的 UI 元素以及子代理的正确执行，任一环节失效都可能导致订单失败或异常。