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。

docs/diet-records-api-guide.md

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+# 饮食记录功能 API 使用指南
+
+## 功能概述
+
+饮食记录功能允许用户通过多种方式记录和管理饮食信息，包括：
+- 手动添加饮食记录
+- AI视觉识别自动记录（通过拍照）
+- 获取饮食历史记录
+- 营养分析和健康建议
+
+## 数据库模型
+
+### 饮食记录表 (t_user_diet_history)
+
+包含以下关键字段：
+- 基础信息：食物名称、餐次类型、用餐时间
+- 营养成分：热量、蛋白质、碳水化合物、脂肪、膳食纤维等
+- 记录来源：手动输入、AI视觉识别、其他
+- AI分析结果：完整的识别数据（JSON格式）
+
+## API 端点
+
+### 1. 添加饮食记录
+```
+POST /users/diet-records
+```
+
+**请求体示例：**
+```json
+{
+  "mealType": "lunch",
+  "foodName": "鸡胸肉沙拉",
+  "foodDescription": "烤鸡胸肉配蔬菜沙拉",
+  "portionDescription": "1份",
+  "estimatedCalories": 280,
+  "proteinGrams": 35.0,
+  "carbohydrateGrams": 15.5,
+  "fatGrams": 8.0,
+  "fiberGrams": 5.2,
+  "source": "manual",
+  "notes": "午餐很健康"
+}
+```
+
+### 2. 获取饮食记录历史
+```
+GET /users/diet-records?startDate=2024-01-01&endDate=2024-01-31&mealType=lunch&page=1&limit=20
+```
+
+**响应示例：**
+```json
+{
+  "records": [
+    {
+      "id": 1,
+      "mealType": "lunch",
+      "foodName": "鸡胸肉沙拉",
+      "estimatedCalories": 280,
+      "proteinGrams": 35.0,
+      "source": "manual",
+      "createdAt": "2024-01-15T12:30:00.000Z"
+    }
+  ],
+  "total": 1,
+  "page": 1,
+  "limit": 20,
+  "totalPages": 1
+}
+```
+
+### 3. 更新饮食记录
+```
+PUT /users/diet-records/:id
+```
+
+### 4. 删除饮食记录
+```
+DELETE /users/diet-records/:id
+```
+
+### 5. 获取营养汇总分析
+```
+GET /users/nutrition-summary?mealCount=10
+```
+
+**响应示例：**
+```json
+{
+  "nutritionSummary": {
+    "totalCalories": 2150,
+    "totalProtein": 85.5,
+    "totalCarbohydrates": 180.2,
+    "totalFat": 65.8,
+    "totalFiber": 28.5,
+    "recordCount": 10,
+    "dateRange": {
+      "start": "2024-01-10T08:00:00.000Z",
+      "end": "2024-01-15T19:00:00.000Z"
+    }
+  },
+  "recentRecords": [...],
+  "healthAnalysis": "基于您最近的饮食记录，我将为您提供个性化的营养分析和健康建议。",
+  "nutritionScore": 78,
+  "recommendations": [
+    "建议增加膳食纤维摄入，多吃蔬菜、水果和全谷物。",
+    "您的饮食结构相对均衡，继续保持良好的饮食习惯！"
+  ]
+}
+```
+
+## AI教练集成
+
+### 饮食记录指令
+
+用户可以使用以下指令触发饮食记录功能：
+- `#记饮食` 或 `#饮食` 或 `#记录饮食`
+
+### AI视觉识别流程
+
+1. 用户发送 `#记饮食` 指令并上传食物图片
+2. AI使用视觉模型分析图片，提取：
+   - 食物名称和类型
+   - 营养成分估算
+   - 份量描述
+   - 餐次类型（基于时间自动判断）
+3. 如果识别置信度足够，自动保存到数据库
+4. 结合用户历史饮食记录，提供个性化营养分析
+
+### 营养分析上下文
+
+AI教练会自动获取用户最近的饮食记录，提供：
+- 营养摄入趋势分析
+- 个性化健康建议
+- 基于历史记录的改善建议
+
+## 数据库配置
+
+1. 运行 SQL 脚本创建表：
+```bash
+mysql -u username -p database_name < docs/diet-records-table-create.sql
+```
+
+2. 在 UsersModule 中已自动注册 UserDietHistory 模型
+
+## 注意事项
+
+1. **营养数据准确性**：AI估算的营养数据仅供参考，实际值可能有差异
+2. **图片质量**：为了更好的识别效果，建议上传清晰的食物图片
+3. **隐私保护**：用户饮食数据会安全存储，仅用于个性化分析
+4. **性能优化**：使用了合适的数据库索引来优化查询性能
+
+## 扩展功能
+
+未来可以考虑添加：
+- 食物营养数据库集成
+- 更精确的营养成分计算
+- 饮食目标设定和追踪
+- 营养师在线咨询
+- 社交分享功能