饮食搭配科普

解决什么场景

在减脂、增肌或控糖这些目标背后，饮食建议很容易变成“别人的经验”：热量数字来源不清、搭配比例无法调整、个体差异被忽略。@user_af163eaa/z-diet-guide 把这类需求收敛成按目标给通用科普框架，而不是宣称能替代营养师、医生或教练。它适合把“今天吃什么”这类日常问题，快速拆成可理解的饮食类别、比例与执行边界。

技能如何工作

核心能力

• 目标导向输出：围绕减脂、增肌、控糖等用户目标整理科普，不把单一食谱当作普适答案。
• 框架优先，不编造数据：优先提供食物类别、餐次结构和比例思路；具体热量或数值若没有可靠依据，会标为 [待核实]。
• 脚本与本地知识配合：可调用 scripts/ 下脚本生成建议结构，或读取 data/ 中的参考资料；用户作息、采购等数据写入 data/，保持本地存储。

使用流程

1. 先明确场景与约束，例如健康目标、年龄、家庭情况。
2. 再根据目标生成结构化建议，包括餐次安排、食物类别搭配。
3. 对涉及热量、过敏、慢病等高风险信息，保留 [待核实] 或建议就医。
4. 最后把上下文沉淀到本地，但不声称数据自动同步云端。

适用边界与注意点

这项技能适合个人日常健康、家庭备餐、作息整理等辅助场景，不适合用于诊断疾病、制定治疗方案或替代系统教学。它不会推荐具体品牌商品，也不接推广。若出现疾病、心理危机等严重情况，应直接寻求专业人士帮助。饮食建议因人而异，任何具体执行前都应结合自身情况与医嘱。