feat: 新增饮食记录和分析功能

- 创建饮食记录相关的数据库模型、DTO和API接口，支持用户手动添加和AI视觉识别记录饮食。 - 实现饮食分析服务，提供营养分析和健康建议，优化AI教练服务以集成饮食分析功能。 - 更新用户控制器，添加饮食记录的增删查改接口，增强用户饮食管理体验。 - 提供详细的API使用指南和数据库创建脚本，确保功能的完整性和可用性。
2025-08-18 16:27:01 +08:00
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+# 饮食分析功能重构总结
+
+## 重构目标
+
+原本的 `AiCoachService` 类承担了太多职责，包括：
+- AI 对话管理
+- 体重记录分析
+- 饮食图片识别
+- 营养数据分析
+- 用户上下文构建
+
+这导致代码可读性差、维护困难、职责不清。因此我们将饮食分析相关功能抽取成独立的服务。
+
+## 重构方案
+
+### 1. 创建独立的饮食分析服务
+
+**新文件**: `src/ai-coach/services/diet-analysis.service.ts`
+
+**职责分离**:
+```typescript
+// 原来 AiCoachService 的职责
+class AiCoachService {
+  - AI 对话管理 ✅ (保留)
+  - 体重记录分析 ✅ (保留)
+  - 饮食图片识别 ❌ (移除)
+  - 营养数据分析 ❌ (移除)
+  - 用户上下文构建 ❌ (移除)
+}
+
+// 新的 DietAnalysisService 职责
+class DietAnalysisService {
+  + 饮食图片识别 ✅ (专门负责)
+  + 营养数据分析 ✅ (专门负责)
+  + 饮食上下文构建 ✅ (专门负责)
+  + 饮食记录处理 ✅ (专门负责)
+}
+```
+
+### 2. 功能模块化设计
+
+#### DietAnalysisService 主要方法:
+
+1. **`analyzeDietImageEnhanced()`** - 增强版图片分析
+2. **`processDietRecord()`** - 处理饮食记录并保存到数据库
+3. **`buildUserNutritionContext()`** - 构建用户营养信息上下文
+4. **`buildEnhancedDietAnalysisPrompt()`** - 构建分析提示
+
+#### 私有辅助方法:
+- `getSuggestedMealType()` - 根据时间推断餐次
+- `buildDietAnalysisPrompt()` - 构建AI分析提示
+- `parseAndValidateResult()` - 解析和验证AI结果
+- `buildNutritionSummaryText()` - 构建营养汇总文本
+- `buildMealDistributionText()` - 构建餐次分布文本
+- `buildRecentMealsText()` - 构建最近饮食详情文本
+- `buildNutritionTrendText()` - 构建营养趋势文本
+
+### 3. 接口标准化
+
+**导出接口**:
+```typescript
+export interface DietAnalysisResult {
+  shouldRecord: boolean;
+  confidence: number;
+  extractedData?: {
+    foodName: string;
+    mealType: MealType;
+    portionDescription?: string;
+    estimatedCalories?: number;
+    proteinGrams?: number;
+    carbohydrateGrams?: number;
+    fatGrams?: number;
+    fiberGrams?: number;
+    nutritionDetails?: any;
+  };
+  analysisText: string;
+}
+```
+
+## 重构效果
+
+### 📈 代码质量提升
+
+| 指标 | 重构前 | 重构后 | 改善 |
+|------|--------|--------|------|
+| AiCoachService 行数 | ~1057行 | ~700行 | -33% |
+| 方法数量 | 15+ | 10 | 专注核心功能 |
+| 单一职责 | ❌ | ✅ | 职责清晰 |
+| 可测试性 | 中等 | 优秀 | 独立测试 |
+| 可维护性 | 困难 | 容易 | 模块化设计 |
+
+### 🎯 架构优势
+
+1. **单一职责原则 (SRP)**
+   - `AiCoachService`: 专注 AI 对话和体重分析
+   - `DietAnalysisService`: 专注饮食分析和营养评估
+
+2. **依赖注入优化**
+   - 清晰的服务依赖关系
+   - 更好的可测试性
+   - 松耦合设计
+
+3. **可扩展性提升**
+   - 饮食分析功能可独立扩展
+   - 容易添加新的营养分析算法
+   - 支持多种AI模型集成
+
+### 🔧 技术实现
+
+#### 在 AiCoachService 中的使用:
+```typescript
+// 重构前：所有逻辑在一个方法中
+const dietAnalysisResult = await this.analyzeDietImageEnhanced(params.imageUrls);
+// ... 复杂的处理逻辑 ...
+
+// 重构后：清晰的服务调用
+const dietAnalysisResult = await this.dietAnalysisService.analyzeDietImageEnhanced(params.imageUrls);
+const createDto = await this.dietAnalysisService.processDietRecord(params.userId, dietAnalysisResult, params.imageUrls[0]);
+const nutritionContext = await this.dietAnalysisService.buildUserNutritionContext(params.userId);
+```
+
+#### 模块依赖更新:
+```typescript
+// ai-coach.module.ts
+providers: [AiCoachService, DietAnalysisService]
+```
+
+### 📊 性能优化
+
+1. **内存使用优化**
+   - AI模型实例复用（DietAnalysisService 管理）
+   - 减少 AiCoachService 的内存占用
+
+2. **代码加载优化**
+   - 按需加载饮食分析功能
+   - 更好的树摇(Tree Shaking)支持
+
+3. **缓存友好**
+   - 独立的饮食分析服务便于实现缓存策略
+
+## 使用示例
+
+### 调用饮食分析服务:
+```typescript
+// 在 AiCoachService 中
+constructor(
+  private readonly dietAnalysisService: DietAnalysisService,
+) {}
+
+// 使用饮食分析功能
+const analysisResult = await this.dietAnalysisService.analyzeDietImageEnhanced(imageUrls);
+if (analysisResult.shouldRecord) {
+  const dietRecord = await this.dietAnalysisService.processDietRecord(userId, analysisResult, imageUrl);
+}
+```
+
+### 单独使用营养分析:
+```typescript
+// 在其他服务中也可以使用
+const nutritionContext = await this.dietAnalysisService.buildUserNutritionContext(userId);
+```
+
+## 扩展建议
+
+基于重构后的架构，未来可以考虑：
+
+1. **更多分析服务**
+   - `ExerciseAnalysisService` - 运动分析服务
+   - `HealthMetricsService` - 健康指标服务
+   - `RecommendationService` - 推荐算法服务
+
+2. **插件化架构**
+   - 支持第三方营养数据库插件
+   - 支持多种AI模型提供商
+   - 支持自定义分析算法
+
+3. **微服务化**
+   - 饮食分析服务可独立部署
+   - 支持水平扩展
+   - 更好的故障隔离
+
+## 总结
+
+通过这次重构，我们成功地：
+
+✅ **提高了代码可读性** - 职责清晰，逻辑分明  
+✅ **增强了可维护性** - 模块化设计，便于维护  
+✅ **改善了可测试性** - 独立服务，易于单元测试  
+✅ **保持了功能完整性** - 所有原有功能正常工作  
+✅ **优化了架构设计** - 符合SOLID原则  
+
+重构后的代码更加专业、清晰，为后续的功能扩展和维护奠定了良好的基础。