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richarjiang 485ba1f67c 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:

// 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:

analyzeDietImageEnhanced() - 增强版图片分析
processDietRecord() - 处理饮食记录并保存到数据库
buildUserNutritionContext() - 构建用户营养信息上下文
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:

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

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
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
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:

// 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:

// ai-coach.module.ts
providers: [AiCoachService, DietAnalysisService]

📊 性能优化

内存使用优化
- AI模型实例复用（DietAnalysisService 管理）
- 减少 AiCoachService 的内存占用
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
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:

// 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:

// 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：

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
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
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。

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