feat: 实现饮食记录确认流程

- 新增饮食记录确认流程，将自动记录模式升级为用户确认模式，提升用户交互体验。
- 实现两阶段饮食记录流程，支持AI识别食物并生成确认选项，用户选择后记录到数据库并提供营养分析。
- 扩展DTO层，新增相关数据结构以支持确认流程。
- 更新服务层，新增处理确认逻辑的方法，优化饮食记录的创建流程。
- 增强API文档，详细说明新流程及使用建议，确保开发者理解和使用新功能。

docs/DIET_CONFIRMATION_IMPLEMENTATION_SUMMARY.md

@@ -0,0 +1,148 @@
+# 饮食记录确认流程实现总结
+
+## 项目概述
+
+将原有的饮食记录功能从"自动记录模式"升级为"用户确认模式"，类似于 Cline、Kilo 等开源 AI 工具的交互体验。
+
+## 实现的功能
+
+### 1. 两阶段饮食记录流程
+
+- **第一阶段**：AI识别图片中的食物，生成多个确认选项
+- **第二阶段**：用户选择确认选项后，系统记录到数据库并提供营养分析
+
+### 2. 新增数据结构
+
+#### AiChoiceOptionDto
+```typescript
+{
+  id: string;           // 选项唯一标识符
+  label: string;        // 显示给用户的文本（如"一条鱼 200卡"）
+  value: any;          // 选项对应的数据
+  recommended?: boolean; // 是否为推荐选项
+}
+```
+
+#### AiResponseDataDto
+```typescript
+{
+  content: string;                    // AI回复的文本内容
+  choices?: AiChoiceOptionDto[];      // 选择选项（可选）
+  interactionType?: string;           // 交互类型
+  pendingData?: any;                  // 需要用户确认的数据
+  context?: any;                      // 上下文信息
+}
+```
+
+#### FoodConfirmationOption
+```typescript
+{
+  id: string;
+  label: string;
+  foodName: string;
+  portion: string;
+  calories: number;
+  mealType: MealType;
+  nutritionData: { ... };
+}
+```
+
+### 3. API 增强
+
+#### 请求参数新增
+- `selectedChoiceId?: string` - 用户选择的选项ID
+- `confirmationData?: any` - 用户确认的数据
+
+#### 响应结构新增
+- 支持返回结构化数据（选择选项）
+- 支持返回传统流式文本
+
+## 修改的文件
+
+### 1. DTO 层
+- **src/ai-coach/dto/ai-chat.dto.ts**
+  - 新增 `AiChoiceOptionDto`
+  - 新增 `AiResponseDataDto`
+  - 扩展 `AiChatRequestDto` 和 `AiChatResponseDto`
+
+### 2. 服务层
+- **src/ai-coach/services/diet-analysis.service.ts**
+  - 新增 `FoodConfirmationOption` 接口
+  - 新增 `FoodRecognitionResult` 接口
+  - 新增 `recognizeFoodForConfirmation()` 方法
+  - 新增 `createDietRecordFromConfirmation()` 方法
+  - 新增 `buildFoodRecognitionPrompt()` 方法
+  - 新增 `parseRecognitionResult()` 方法
+
+- **src/ai-coach/ai-coach.service.ts**
+  - 更新 `streamChat()` 方法参数和返回类型
+  - 重构饮食记录逻辑，支持两阶段确认流程
+  - 新增结构化数据返回逻辑
+
+### 3. 控制器层
+- **src/ai-coach/ai-coach.controller.ts**
+  - 更新 `chat()` 方法，支持结构化响应
+  - 新增确认数据处理逻辑
+
+### 4. 文档
+- **docs/diet-confirmation-flow-api.md** - 新增API使用文档
+- **docs/DIET_CONFIRMATION_IMPLEMENTATION_SUMMARY.md** - 本总结文档
+
+## 流程示例
+
+### 用户上传图片
+1. 用户发送 `#记饮食` 指令并上传图片
+2. AI识别食物，返回确认选项：
+   ```json
+   {
+     "choices": [
+       {"id": "food_0", "label": "一条鱼 200卡", "value": {...}},
+       {"id": "food_1", "label": "一根玉米 40卡", "value": {...}}
+     ],
+     "interactionType": "food_confirmation"
+   }
+   ```
+
+### 用户确认选择
+1. 用户选择某个选项
+2. 客户端发送确认请求，包含 `selectedChoiceId` 和 `confirmationData`
+3. 系统记录到数据库，返回营养分析
+
+## 技术特点
+
+### 1. 向后兼容
+- 保留原有的自动记录逻辑（`analyzeDietImageEnhanced` 方法）
+- 新流程不影响其他功能
+
+### 2. 类型安全
+- 所有新增接口都有完整的 TypeScript 类型定义
+- 使用 class-validator 进行数据验证
+
+### 3. 错误处理
+- 图片识别失败时回退到普通文本响应
+- 确认数据无效时提供友好错误提示
+
+### 4. 用户体验
+- 类似 Cline/Kilo 的交互体验
+- 清晰的选项展示（如"一条鱼 200卡"）
+- 推荐选项标识
+
+## 部署说明
+
+1. 代码已通过编译测试，无 TypeScript 错误
+2. 保持向后兼容性，可以平滑部署
+3. 建议先在测试环境验证新流程
+
+## 使用建议
+
+1. **客户端适配**：需要客户端支持处理结构化响应和选择选项
+2. **图片质量**：提醒用户上传清晰的食物图片
+3. **用户引导**：在界面上提供使用说明
+
+## 后续优化方向
+
+1. 支持批量选择多个食物
+2. 支持用户自定义修改份量和热量
+3. 添加更多营养素信息展示
+4. 支持语音确认
+5. 添加食物历史记录快速选择

docs/diet-confirmation-flow-api.md

@@ -0,0 +1,239 @@
+# 饮食记录确认流程 API 文档
+
+## 概述
+
+新的饮食记录流程分为两个阶段：
+1. **图片识别阶段**：AI识别食物并返回确认选项
+2. **用户确认阶段**：用户选择确认选项后记录到数据库
+
+## 重要说明
+
+⚠️ **流式响应兼容性**：当系统需要返回确认选项时，会自动使用非流式模式返回JSON结构，即使客户端请求了 `stream: true`。这确保了确认选项的正确显示。
+
+## API 流程
+
+### 第一阶段：图片识别（返回确认选项）
+
+**请求示例：**
+```json
+POST /ai-coach/chat
+{
+  "conversationId": "user123-1234567890",
+  "messages": [
+    {
+      "role": "user",
+      "content": "#记饮食"
+    }
+  ],
+  "imageUrls": ["https://example.com/food-image.jpg"],
+  "stream": false
+}
+```
+
+**响应示例：**
+```json
+{
+  "conversationId": "user123-1234567890",
+  "data": {
+    "content": "我识别到了以下食物，请选择要记录的内容：\n\n图片中识别到烤鱼和米饭，看起来是一份营养均衡的晚餐。",
+    "choices": [
+      {
+        "id": "food_0",
+        "label": "一条烤鱼 220卡",
+        "value": {
+          "id": "food_0",
+          "foodName": "烤鱼",
+          "portion": "1条",
+          "calories": 220,
+          "mealType": "dinner",
+          "nutritionData": {
+            "proteinGrams": 35,
+            "carbohydrateGrams": 2,
+            "fatGrams": 8,
+            "fiberGrams": 0
+          }
+        },
+        "recommended": true
+      },
+      {
+        "id": "food_1",
+        "label": "一碗米饭 150卡",
+        "value": {
+          "id": "food_1",
+          "foodName": "米饭",
+          "portion": "1碗",
+          "calories": 150,
+          "mealType": "dinner",
+          "nutritionData": {
+            "proteinGrams": 3,
+            "carbohydrateGrams": 32,
+            "fatGrams": 0.5,
+            "fiberGrams": 1
+          }
+        },
+        "recommended": false
+      }
+    ],
+    "interactionType": "food_confirmation",
+    "pendingData": {
+      "imageUrl": "https://example.com/food-image.jpg",
+      "recognitionResult": {
+        "recognizedItems": [...],
+        "analysisText": "图片中识别到烤鱼和米饭...",
+        "confidence": 85
+      }
+    },
+    "context": {
+      "command": "diet",
+      "step": "confirmation"
+    }
+  }
+}
+```
+
+### 第二阶段：用户确认选择
+
+**请求示例：**
+```json
+POST /ai-coach/chat
+{
+  "conversationId": "user123-1234567890",
+  "messages": [
+    {
+      "role": "user",
+      "content": "我选择记录烤鱼"
+    }
+  ],
+  "selectedChoiceId": "food_0",
+  "confirmationData": {
+    "selectedOption": {
+      "id": "food_0",
+      "foodName": "烤鱼",
+      "portion": "1条",
+      "calories": 220,
+      "mealType": "dinner",
+      "nutritionData": {
+        "proteinGrams": 35,
+        "carbohydrateGrams": 2,
+        "fatGrams": 8,
+        "fiberGrams": 0
+      }
+    },
+    "imageUrl": "https://example.com/food-image.jpg"
+  },
+  "stream": false
+}
+```
+
+**响应示例：**
+```json
+{
+  "conversationId": "user123-1234567890",
+  "text": "很好！我已经为您记录了这份烤鱼（1条，约220卡路里）。\n\n根据您的饮食记录，这是一份优质的蛋白质来源，包含35克蛋白质，脂肪含量适中。建议搭配一些蔬菜来增加膳食纤维的摄入。\n\n您今天的饮食营养搭配看起来不错，记得保持均衡的饮食习惯！"
+}
+```
+
+## 数据结构说明
+
+### AiChoiceOptionDto
+```typescript
+{
+  id: string;           // 选项唯一标识符
+  label: string;        // 显示给用户的文本（如"一条鱼 200卡"）
+  value: any;          // 选项对应的数据
+  recommended?: boolean; // 是否为推荐选项
+}
+```
+
+### AiResponseDataDto
+```typescript
+{
+  content: string;                    // AI回复的文本内容
+  choices?: AiChoiceOptionDto[];      // 选择选项（可选）
+  interactionType?: string;           // 交互类型：'text' | 'food_confirmation' | 'selection'
+  pendingData?: any;                  // 需要用户确认的数据（可选）
+  context?: any;                      // 上下文信息（可选）
+}
+```
+
+### FoodConfirmationOption
+```typescript
+{
+  id: string;                    // 唯一标识符
+  label: string;                 // 显示文本
+  foodName: string;              // 食物名称
+  portion: string;               // 份量描述
+  calories: number;              // 估算热量
+  mealType: MealType;            // 餐次类型
+  nutritionData: {               // 营养数据
+    proteinGrams?: number;       // 蛋白质（克）
+    carbohydrateGrams?: number;  // 碳水化合物（克）
+    fatGrams?: number;           // 脂肪（克）
+    fiberGrams?: number;         // 膳食纤维（克）
+  };
+}
+```
+
+## 错误处理
+
+### 图片识别失败
+如果图片模糊或无法识别食物，API会返回正常的文本响应：
+```json
+{
+  "conversationId": "user123-1234567890",
+  "text": "抱歉，我无法清晰地识别图片中的食物。请确保图片清晰，光线充足，食物在画面中清晰可见，然后重新上传。"
+}
+```
+
+### 无效的确认数据
+如果第二阶段的确认数据无效，系统会返回错误提示：
+```json
+{
+  "conversationId": "user123-1234567890",
+  "text": "确认数据无效，请重新选择要记录的食物。"
+}
+```
+
+## 使用建议
+
+1. **图片质量**：确保上传的图片清晰，光线充足，食物在画面中清晰可见
+2. **选择确认**：用户可以选择多个食物选项，每次确认记录一种食物
+3. **营养分析**：系统会基于用户的历史饮食记录提供个性化的营养分析和建议
+4. **流式响应处理**：
+   - 客户端应该检查响应的 `Content-Type`
+   - `application/json`：结构化数据（确认选项）
+   - `text/plain`：流式文本
+   - 当返回确认选项时，系统会忽略 `stream` 参数并返回JSON
+
+## 客户端适配指南
+
+### 响应类型检测
+```javascript
+// 检查响应类型
+if (response.headers['content-type'].includes('application/json')) {
+  // 处理结构化数据（确认选项）
+  const data = await response.json();
+  if (data.data && data.data.choices) {
+    // 显示选择选项
+    showFoodConfirmationOptions(data.data.choices);
+  }
+} else {
+  // 处理流式文本
+  handleStreamResponse(response);
+}
+```
+
+### 确认选择发送
+```javascript
+// 用户选择后发送确认
+const confirmationRequest = {
+  conversationId: "user123-1234567890",
+  messages: [{ role: "user", content: "我选择记录烤鱼" }],
+  selectedChoiceId: "food_0",
+  confirmationData: {
+    selectedOption: selectedFoodOption,
+    imageUrl: originalImageUrl
+  },
+  stream: true // 第二阶段可以使用流式
+};
+```

docs/stream-response-solution-options.md

@@ -0,0 +1,151 @@
+# 流式响应与结构化数据冲突解决方案
+
+## 问题描述
+
+当前实现中，`#记饮食` 指令在第一阶段需要返回结构化数据（确认选项），但客户端可能设置了 `stream: true`，导致响应类型冲突。
+
+## 解决方案对比
+
+### 方案1：强制非流式模式 ⭐ (当前实现)
+
+**优点：**
+- 实现简单，改动最小
+- 完全向后兼容
+- 客户端只需检查 Content-Type
+
+**缺点：**
+- 行为不够明确（忽略stream参数）
+- 客户端需要额外处理响应类型检测
+
+**实现：**
+```typescript
+// 当需要返回确认选项时，自动使用JSON响应
+if (typeof result === 'object' && 'type' in result) {
+  res.setHeader('Content-Type', 'application/json; charset=utf-8');
+  res.send({ conversationId, data: result.data });
+  return;
+}
+```
+
+### 方案2：分离API端点
+
+**优点：**
+- API语义清晰
+- 响应类型明确
+- 易于测试和维护
+
+**缺点：**
+- 需要新增API端点
+- 客户端需要适配新API
+
+**建议API设计：**
+```typescript
+// 专门的食物识别API
+@Post('analyze-food')
+async analyzeFood(body: { imageUrls: string[] }): Promise<FoodRecognitionResponseDto>
+
+// 确认并记录API  
+@Post('confirm-food-record')
+async confirmFoodRecord(body: { selectedOption: any, imageUrl: string }): Promise<DietRecordResponseDto>
+
+// 原有聊天API保持纯文本
+@Post('chat')
+async chat(): Promise<StreamableFile | { text: string }>
+```
+
+### 方案3：统一JSON响应格式
+
+**优点：**
+- 响应格式统一
+- 可以在JSON中指示是否需要流式处理
+
+**缺点：**
+- 破坏向后兼容性
+- 所有客户端都需要修改
+
+**实现示例：**
+```typescript
+// 统一响应格式
+{
+  conversationId: string;
+  responseType: 'text' | 'choices' | 'stream';
+  data: {
+    content?: string;
+    choices?: any[];
+    streamUrl?: string; // 流式数据的WebSocket URL
+  }
+}
+```
+
+### 方案4：SSE (Server-Sent Events) 统一
+
+**优点：**
+- 可以发送不同类型的事件
+- 保持连接状态
+- 支持实时交互
+
+**缺点：**
+- 实现复杂度高
+- 需要客户端支持SSE
+
+**实现示例：**
+```typescript
+// SSE事件类型
+event: text
+data: {"chunk": "AI回复的文本片段"}
+
+event: choices  
+data: {"choices": [...], "content": "请选择食物"}
+
+event: complete
+data: {"conversationId": "..."}
+```
+
+## 推荐方案
+
+### 短期：方案1 (当前实现) ✅
+- 快速解决问题
+- 最小化影响
+- 保持兼容性
+
+### 长期：方案2 (分离API端点)
+- 更清晰的API设计
+- 更好的可维护性  
+- 更明确的职责分离
+
+## 当前方案的客户端适配
+
+```javascript
+async function sendDietRequest(imageUrls, conversationId, stream = true) {
+  const response = await fetch('/ai-coach/chat', {
+    method: 'POST',
+    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+    body: JSON.stringify({
+      conversationId,
+      messages: [{ role: 'user', content: '#记饮食' }],
+      imageUrls,
+      stream
+    })
+  });
+  
+  // 检查响应类型
+  const contentType = response.headers.get('content-type');
+  
+  if (contentType?.includes('application/json')) {
+    // 结构化数据（确认选项）
+    const data = await response.json();
+    return { type: 'choices', data };
+  } else {
+    // 流式文本
+    return { type: 'stream', stream: response.body };
+  }
+}
+```
+
+## 总结
+
+当前的方案1实现简单有效，能够解决流式响应冲突问题。虽然在语义上不够完美，但在实际使用中是可行的。建议：
+
+1. **立即采用方案1**，解决当前问题
+2. **文档中明确说明**响应类型检测的必要性  
+3. **后续版本考虑方案2**，提供更清晰的API设计

src/ai-coach/ai-coach.controller.ts

@@ -5,7 +5,7 @@ import { JwtAuthGuard } from '../common/guards/jwt-auth.guard';
 import { CurrentUser } from '../common/decorators/current-user.decorator';
 import { AccessTokenPayload } from '../users/services/apple-auth.service';
 import { AiCoachService } from './ai-coach.service';
-import { AiChatRequestDto, AiChatResponseDto } from './dto/ai-chat.dto';
+import { AiChatRequestDto, AiChatResponseDto, AiResponseDataDto } from './dto/ai-chat.dto';
 import { PostureAssessmentRequestDto, PostureAssessmentResponseDto } from './dto/posture-assessment.dto';
 
 @ApiTags('ai-coach')
@@ -36,14 +36,31 @@ export class AiCoachController {
     // 体重和饮食指令处理现在已经集成到 streamChat 方法中
     // 通过 # 字符开头的指令系统进行统一处理
 
+    const result = await this.aiCoachService.streamChat({
+      userId,
+      conversationId,
+      userContent,
+      imageUrls: body.imageUrls,
+      selectedChoiceId: body.selectedChoiceId,
+      confirmationData: body.confirmationData,
+    });
+
+    // 检查是否返回结构化数据（如确认选项）
+    // 结构化数据必须使用非流式模式返回
+    if (typeof result === 'object' && 'type' in result) {
+      res.setHeader('Content-Type', 'application/json; charset=utf-8');
+      res.send({
+        conversationId,
+        data: result.data
+      });
+      return;
+    }
+
+    // 普通流式/非流式响应
+    const readable = result as any;
+
     if (!stream) {
       // 非流式：聚合后一次性返回文本
-      const readable = await this.aiCoachService.streamChat({
-        userId,
-        conversationId,
-        userContent,
-        imageUrls: body.imageUrls,
-      });
       let text = '';
       for await (const chunk of readable) {
         text += chunk.toString();
@@ -58,13 +75,6 @@ export class AiCoachController {
     res.setHeader('Cache-Control', 'no-cache');
     res.setHeader('Transfer-Encoding', 'chunked');
 
-    const readable = await this.aiCoachService.streamChat({
-      userId,
-      conversationId,
-      userContent,
-      imageUrls: body.imageUrls,
-    });
-
     readable.on('data', (chunk) => {
       res.write(chunk);
     });

src/ai-coach/ai-coach.service.ts

@@ -7,7 +7,7 @@ import { AiConversation } from './models/ai-conversation.model';
 import { PostureAssessment } from './models/posture-assessment.model';
 import { UserProfile } from '../users/models/user-profile.model';
 import { UsersService } from '../users/users.service';
-import { DietAnalysisService, DietAnalysisResult } from './services/diet-analysis.service';
+import { DietAnalysisService, DietAnalysisResult, FoodRecognitionResult, FoodConfirmationOption } from './services/diet-analysis.service';
 
 const SYSTEM_PROMPT = `作为一名资深的健康管家兼营养分析师（Nutrition Analyst）和健身教练，我拥有丰富的专业知识，包括但不限于：
 
@@ -210,7 +210,9 @@ export class AiCoachService {
     userContent: string;
     systemNotice?: string;
     imageUrls?: string[];
-  }): Promise<Readable> {
+    selectedChoiceId?: string;
+    confirmationData?: any;
+  }): Promise<Readable | { type: 'structured'; data: any }> {
     // 解析指令（如果以 # 开头）
     const commandResult = this.parseCommand(params.userContent);
 
@@ -235,15 +237,15 @@ export class AiCoachService {
         messages.unshift({ role: 'system', content: weightContext });
       }
     } else if (commandResult.command === 'diet') {
-      // 使用饮食分析服务处理图片
+      // 处理饮食记录指令
-      if (params.imageUrls) {
+      if (params.selectedChoiceId && params.confirmationData) {
-        const dietAnalysisResult = await this.dietAnalysisService.analyzeDietImageEnhanced(params.imageUrls);
+        // 第二阶段：用户已确认选择，记录饮食
-
+        // confirmationData应该包含 { selectedOption: FoodConfirmationOption, imageUrl: string }
-        // 如果AI确定应该记录饮食，则自动添加到数据库
+        const { selectedOption, imageUrl } = params.confirmationData;
-        const createDto = await this.dietAnalysisService.processDietRecord(
+        const createDto = await this.dietAnalysisService.createDietRecordFromConfirmation(
           params.userId,
-          dietAnalysisResult,
+          selectedOption,
-          params.imageUrls[0]
+          imageUrl || ''
         );
 
         if (createDto) {
@@ -254,13 +256,70 @@ export class AiCoachService {
           }
 
           params.systemNotice = `系统提示：已成功为您记录了${createDto.foodName}的饮食信息（${createDto.portionDescription || ''}，约${createDto.estimatedCalories || 0}卡路里）。`;
-        }
 
-        messages.push({
+          messages.push({
-          role: 'user',
+            role: 'user',
-          content: `用户通过拍照记录饮食，AI分析结果：\n${dietAnalysisResult.analysisText}`
+            content: `用户确认记录饮食：${selectedOption.label}`
-        });
+          });
-        messages.unshift({ role: 'system', content: this.dietAnalysisService.buildEnhancedDietAnalysisPrompt() });
+          messages.unshift({ role: 'system', content: this.dietAnalysisService.buildEnhancedDietAnalysisPrompt() });
+        }
+      } else if (params.imageUrls) {
+        // 第一阶段：图片识别，返回确认选项
+        const recognitionResult = await this.dietAnalysisService.recognizeFoodForConfirmation(params.imageUrls);
+
+        if (recognitionResult.recognizedItems.length > 0) {
+          // 返回结构化数据供用户确认
+          const choices = recognitionResult.recognizedItems.map(item => ({
+            id: item.id,
+            label: item.label,
+            value: item,
+            recommended: recognitionResult.recognizedItems.indexOf(item) === 0 // 第一个选项为推荐
+          }));
+
+          const responseContent = `我识别到了以下食物，请选择要记录的内容：\n\n${recognitionResult.analysisText}`;
+
+          // 保存AI助手的响应消息到数据库
+          await AiMessage.create({
+            conversationId: params.conversationId,
+            userId: params.userId,
+            role: RoleType.Assistant,
+            content: responseContent,
+            metadata: {
+              model: this.model,
+              interactionType: 'food_confirmation',
+              choices: choices.length
+            },
+          });
+
+          // 更新对话的最后消息时间
+          await AiConversation.update(
+            { lastMessageAt: new Date(), title: this.deriveTitleIfEmpty(responseContent) },
+            { where: { id: params.conversationId, userId: params.userId } }
+          );
+
+          return {
+            type: 'structured',
+            data: {
+              content: responseContent,
+              choices,
+              interactionType: 'food_confirmation',
+              pendingData: {
+                imageUrl: params.imageUrls[0],
+                recognitionResult
+              },
+              context: {
+                command: 'diet',
+                step: 'confirmation'
+              }
+            }
+          };
+        } else {
+          // 识别失败，返回普通文本响应
+          messages.push({
+            role: 'user',
+            content: `用户尝试记录饮食但识别失败：${recognitionResult.analysisText}`
+          });
+        }
       }
     }
 

src/ai-coach/dto/ai-chat.dto.ts

@@ -33,11 +33,71 @@ export class AiChatRequestDto {
   @IsOptional()
   @IsBoolean()
   stream?: boolean;
+
+  @ApiProperty({ required: false, description: '用户选择的选项ID（用于确认流程）' })
+  @IsOptional()
+  @IsString()
+  selectedChoiceId?: string;
+
+  @ApiProperty({ required: false, description: '用户确认的数据（用于确认流程）' })
+  @IsOptional()
+  confirmationData?: any;
+}
+
+// 选择选项
+export class AiChoiceOptionDto {
+  @ApiProperty({ description: '选项ID' })
+  @IsString()
+  @IsNotEmpty()
+  id: string;
+
+  @ApiProperty({ description: '选项显示文本' })
+  @IsString()
+  @IsNotEmpty()
+  label: string;
+
+  @ApiProperty({ description: '选项值/数据' })
+  @IsOptional()
+  value?: any;
+
+  @ApiProperty({ description: '是否为推荐选项', default: false })
+  @IsOptional()
+  @IsBoolean()
+  recommended?: boolean;
+}
+
+// 扩展的AI响应数据
+export class AiResponseDataDto {
+  @ApiProperty({ description: 'AI回复的文本内容' })
+  @IsString()
+  content: string;
+
+  @ApiProperty({ type: [AiChoiceOptionDto], description: '选择选项（可选）', required: false })
+  @IsOptional()
+  @IsArray()
+  choices?: AiChoiceOptionDto[];
+
+  @ApiProperty({ description: '交互类型', enum: ['text', 'food_confirmation', 'selection'], required: false })
+  @IsOptional()
+  @IsString()
+  interactionType?: 'text' | 'food_confirmation' | 'selection';
+
+  @ApiProperty({ description: '需要用户确认的数据（可选）', required: false })
+  @IsOptional()
+  pendingData?: any;
+
+  @ApiProperty({ description: '上下文信息（可选）', required: false })
+  @IsOptional()
+  context?: any;
 }
 
 export class AiChatResponseDto {
   @ApiProperty()
   conversationId: string;
+
+  @ApiProperty({ type: AiResponseDataDto, description: '响应数据（非流式时返回）', required: false })
+  @IsOptional()
+  data?: AiResponseDataDto;
 }
 
 // 营养分析相关的DTO

src/ai-coach/services/diet-analysis.service.ts

@@ -25,6 +25,33 @@ export interface DietAnalysisResult {
   analysisText: string;
 }
 
+/**
+ * 食物确认选项接口
+ */
+export interface FoodConfirmationOption {
+  id: string;
+  label: string;
+  foodName: string;
+  portion: string;
+  calories: number;
+  mealType: MealType;
+  nutritionData: {
+    proteinGrams?: number;
+    carbohydrateGrams?: number;
+    fatGrams?: number;
+    fiberGrams?: number;
+  };
+}
+
+/**
+ * 食物识别确认结果接口
+ */
+export interface FoodRecognitionResult {
+  recognizedItems: FoodConfirmationOption[];
+  analysisText: string;
+  confidence: number;
+}
+
 /**
  * 饮食分析服务
  * 负责处理饮食相关的AI分析、营养评估和上下文构建
@@ -50,6 +77,47 @@ export class DietAnalysisService {
     this.visionModel = this.configService.get<string>('DASHSCOPE_VISION_MODEL') || 'qwen-vl-max';
   }
 
+  /**
+   * 食物识别用于用户确认 - 新的确认流程
+   * @param imageUrls 图片URL数组
+   * @returns 食物识别确认结果
+   */
+  async recognizeFoodForConfirmation(imageUrls: string[]): Promise<FoodRecognitionResult> {
+    try {
+      const currentHour = new Date().getHours();
+      const suggestedMealType = this.getSuggestedMealType(currentHour);
+
+      const prompt = this.buildFoodRecognitionPrompt(suggestedMealType);
+
+      const completion = await this.client.chat.completions.create({
+        model: this.visionModel,
+        messages: [
+          {
+            role: 'user',
+            content: [
+              { type: 'text', text: prompt },
+              ...imageUrls.map((imageUrl) => ({ type: 'image_url', image_url: { url: imageUrl } as any })),
+            ] as any,
+          },
+        ],
+        temperature: 0.3,
+        response_format: { type: 'json_object' } as any,
+      });
+
+      const rawResult = completion.choices?.[0]?.message?.content || '{}';
+      this.logger.log(`Food recognition result: ${rawResult}`);
+
+      return this.parseRecognitionResult(rawResult, suggestedMealType);
+    } catch (error) {
+      this.logger.error(`食物识别失败: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`);
+      return {
+        recognizedItems: [],
+        analysisText: '食物识别失败，请稍后重试',
+        confidence: 0
+      };
+    }
+  }
+
   /**
    * 增强版饮食图片分析 - 返回结构化数据
    * @param imageUrls 图片URL数组
@@ -91,6 +159,55 @@ export class DietAnalysisService {
     }
   }
 
+  /**
+   * 从用户确认的选项创建饮食记录
+   * @param userId 用户ID
+   * @param confirmedOption 用户确认的食物选项
+   * @param imageUrl 图片URL
+   * @returns 饮食记录响应
+   */
+  async createDietRecordFromConfirmation(
+    userId: string,
+    confirmedOption: FoodConfirmationOption,
+    imageUrl: string
+  ): Promise<CreateDietRecordDto | null> {
+    try {
+      const createDto: CreateDietRecordDto = {
+        mealType: confirmedOption.mealType,
+        foodName: confirmedOption.foodName,
+        portionDescription: confirmedOption.portion,
+        estimatedCalories: confirmedOption.calories,
+        proteinGrams: confirmedOption.nutritionData.proteinGrams,
+        carbohydrateGrams: confirmedOption.nutritionData.carbohydrateGrams,
+        fatGrams: confirmedOption.nutritionData.fatGrams,
+        fiberGrams: confirmedOption.nutritionData.fiberGrams,
+        source: DietRecordSource.Vision,
+        imageUrl: imageUrl,
+        aiAnalysisResult: {
+          shouldRecord: true,
+          confidence: 95, // 用户确认后置信度很高
+          extractedData: {
+            foodName: confirmedOption.foodName,
+            mealType: confirmedOption.mealType,
+            portionDescription: confirmedOption.portion,
+            estimatedCalories: confirmedOption.calories,
+            proteinGrams: confirmedOption.nutritionData.proteinGrams,
+            carbohydrateGrams: confirmedOption.nutritionData.carbohydrateGrams,
+            fatGrams: confirmedOption.nutritionData.fatGrams,
+            fiberGrams: confirmedOption.nutritionData.fiberGrams,
+          },
+          analysisText: `用户确认记录：${confirmedOption.label}`
+        }
+      };
+
+      await this.usersService.addDietRecord(userId, createDto);
+      return createDto;
+    } catch (error) {
+      this.logger.error(`用户确认添加饮食记录失败: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`);
+      return null;
+    }
+  }
+
   /**
    * 处理饮食记录并添加到数据库
    * @param userId 用户ID
@@ -203,6 +320,46 @@ export class DietAnalysisService {
     }
   }
 
+  /**
+   * 构建食物识别提示（用于确认流程）
+   * @param suggestedMealType 建议的餐次类型
+   * @returns 提示文本
+   */
+  private buildFoodRecognitionPrompt(suggestedMealType: MealType): string {
+    return `作为专业营养分析师，请分析这张食物图片并生成用户确认选项。
+
+当前时间建议餐次：${suggestedMealType}
+
+请识别图片中的食物，并为每种食物生成确认选项。返回以下格式的JSON：
+{
+  "confidence": number,     // 整体识别置信度 0-100
+  "analysisText": string,   // 简短的识别说明文字
+  "recognizedItems": [      // 识别的食物列表
+    {
+      "id": string,               // 唯一标识符
+      "foodName": string,         // 食物名称
+      "portion": string,          // 份量描述（如"1碗"、"150g"等）
+      "calories": number,         // 估算热量
+      "mealType": "${suggestedMealType}",  // 餐次类型
+      "label": string,            // 显示给用户的完整选项文本（如"一条鱼 200卡"）
+      "nutritionData": {
+        "proteinGrams": number,   // 蛋白质
+        "carbohydrateGrams": number, // 碳水化合物
+        "fatGrams": number,       // 脂肪
+        "fiberGrams": number      // 膳食纤维
+      }
+    }
+  ]
+}
+
+要求：
+1. 如果图片中有多种食物，为每种主要食物生成一个选项
+2. label字段要简洁易懂，格式如"一条鱼 200卡"、"一碗米饭 150卡"
+3. 营养数据要合理估算
+4. 如果图片模糊或无法识别，返回空的recognizedItems数组
+5. 最多生成5个选项，优先选择主要食物`;
+  }
+
   /**
    * 构建饮食分析提示
    * @param suggestedMealType 建议的餐次类型
@@ -242,6 +399,55 @@ export class DietAnalysisService {
 4. analysisText要详细说明识别的食物和营养分析`;
   }
 
+  /**
+   * 解析食物识别结果
+   * @param rawResult 原始结果字符串
+   * @param suggestedMealType 建议的餐次类型
+   * @returns 解析后的识别结果
+   */
+  private parseRecognitionResult(rawResult: string, suggestedMealType: MealType): FoodRecognitionResult {
+    let parsedResult: any;
+    try {
+      parsedResult = JSON.parse(rawResult);
+    } catch (parseError) {
+      this.logger.error(`食物识别JSON解析失败: ${parseError}`);
+      return {
+        recognizedItems: [],
+        analysisText: '图片分析失败：无法解析识别结果',
+        confidence: 0
+      };
+    }
+
+    const recognizedItems: FoodConfirmationOption[] = [];
+
+    if (parsedResult.recognizedItems && Array.isArray(parsedResult.recognizedItems)) {
+      parsedResult.recognizedItems.forEach((item: any, index: number) => {
+        if (item.foodName && item.calories) {
+          recognizedItems.push({
+            id: item.id || `food_${index}`,
+            label: item.label || `${item.foodName} ${item.calories}卡`,
+            foodName: item.foodName,
+            portion: item.portion || '1份',
+            calories: this.validateNumber(item.calories, 1, 2000) || 0,
+            mealType: this.validateMealType(item.mealType) || suggestedMealType,
+            nutritionData: {
+              proteinGrams: this.validateNumber(item.nutritionData?.proteinGrams, 0, 200),
+              carbohydrateGrams: this.validateNumber(item.nutritionData?.carbohydrateGrams, 0, 500),
+              fatGrams: this.validateNumber(item.nutritionData?.fatGrams, 0, 200),
+              fiberGrams: this.validateNumber(item.nutritionData?.fiberGrams, 0, 50),
+            }
+          });
+        }
+      });
+    }
+
+    return {
+      recognizedItems,
+      analysisText: parsedResult.analysisText || '已识别图片中的食物',
+      confidence: Math.min(100, Math.max(0, parsedResult.confidence || 0))
+    };
+  }
+
   /**
    * 解析和验证分析结果
    * @param rawResult 原始结果字符串