技能介绍

烹饪问答里缺一个「结构化引擎」

菜谱和 AI 问答能回答「怎么做」，但实际用起来会遇到几类具体问题：菜谱只给步骤不给理由，换一道菜或一个菜系就不适用；失败诊断靠经验，用户说「肉发柴」，很难定位是火候、选肉、焯水还是收汁出了问题；对比菜品和替换食材时，答案常停在「差不多」「都行」，没讲清差异和影响。本技能要做的不是给菜谱，而是给 LLM 一个统一的分析框架，把一道菜拆成可讨论、可对比、可诊断的维度。

先路由场景，再选回答框架

收到提问后先判断属于哪种场景：

A. 菜品解构：「解构XX」，输出完整六维分析
B. 失败诊断：「为什么不好吃」，走「症状 → 控制点 → 改进」的诊断链，不重贴菜谱
C. 菜品对比：「XX和YY有什么区别」，聚焦差异最大的 3-5 个维度，一句话讲清本质区别
D. 食材替换：「没有XX怎么办」，给 2-3 个独立思路，分别说明味型、口感与技法影响

跨场景提问按优先级依次回应。

六维框架与自适应进阶层

场景 A 的六维是核心：

菜品定位：菜系归属、菜品类型、文化背景
食材结构：按 核心食材(40-60%) / 辅料(20-35%) / 调料(5-20%) 三层组织，讲清每种食材不可替代的作用
味型分析：主辅味型、入口→咀嚼→回味的层次、味型平衡
口感结构：主辅口感、同一口感内的质感对比
技法拆解：关键技法、火候、时间节点、技法难点
关键比例：主辅料比、调味比、水料比，给范围不给精确数字

进阶层是自适应触发的：回答「为什么」时，用 physical-parameters.md 里的物理化学参数（蛋白质变性温度、梅拉德反应区间等）解释原因，但每个解释后必须紧跟一句实操结论；篇幅不超过基础分析的 40%，是点睛而不是主角。

适用边界

内置参考库以中餐为主，非中餐场景跳过 chinese-cuisine-overview.md、flavor-profiles.md 等，菜系细节靠 LLM 自身知识填充，但六维框架仍然通用
涉及温度、时间、比例等定量结论时必须引用 physical-parameters.md / key-ratios.md，不能凭记忆编造
缺少 physical-parameters.md 时，进阶层 L1/L2 整体禁用，不得给出任何阈值数据
比例信息一律给区间，留出家庭操作的可调空间
它是分析框架，不是菜谱库，不负责克数与步骤顺序