（8774期）Feast – Intelligent meal planning, region and season aware shopping lists, respects dietary requirements, provides recipes, and generates immersive mealtime playlists – 让每餐都是一场文化旅行

让每餐都是一场文化旅行 将每周烹饪升级为文化探索体验的智能膳食规划系统，集成全球美食研究、智能购物清单与沉浸式主题氛围。 使用说明 核心功能 Feast 是一款将日常膳食规划转化为文化沉浸体验的 AI 技能。它突破了传统 meal planner 的工具属性，通过「主题周」模式，让用户在烹饪日本筑地市场海鲜丼、摩洛哥塔吉锅或墨西哥瓦哈卡 mole 酱的同时，了解当地历史、聆听区域音乐、营造就餐氛围。 显著优点 1. 深度文化整合不同于简单的食谱推荐，Feast 要求系统深入挖掘：具体省份/城市的地域背景、当地正在发生的时事、原生语言食谱来源、1-2 小时精心策划的区域音乐歌单（当代热门 + 经典传统）。这种「人类学式」的研究方法带来高度authentic的烹饪体验。 2. 智能工作流自动化从周四选题研究、周五计划确认、周六生成优化购物清单（含跨店比价），到每日「揭晓」惊喜、周末回顾评分——全流程自动化推进，配合多通道通知系统（Telegram/Discord/Signal/Pushbullet），显著降低用户认知负担。 3. 数据驱动的个性化通过 profile.yaml 管理用户位置（时令感知）、家庭规模、设备条件、饮食阶段；通过 history.yaml 避免重复、追踪成功率；favourites/failures 机制持续优化推荐质量。所有数据以 YAML/Markdown 形式本地存储，用户完全可控。 潜在局限 - 信息质量依赖外部搜索文化深度内容（区域新闻、本地音乐榜单）需实时检索，若来源受限可能影响时效性与准确性。 - 学习曲线与维护成本「完全嵌入单文件」的设计哲学虽保证数据自洽，但周文件随时间累积可能臃肿；深度研究模式对算力/ token 消耗较高。 - 区域化食谱的可及性强调「原生语言食谱」可能使某些小众菜系食材在普通用户所在地区难以获取，需配合比价/替代建议缓解。 适合人群 追求生活仪式感、热衷探索世界文化的家庭主厨；厌倦重复菜单、希望系统管理膳食规划的中高级烹饪爱好者；对「晚餐不只是吃饭」有情感需求的情侣或小家庭。 常规风险 数据存储于本地 workspace，无加密说明；价格检查功能涉及可能的第三方 API 调用，需关注凭据管理；push 通知依赖外部服务（Pushbullet/ntfy），存在服务可用性风险。 原始说明 Comprehensive meal planning system with cultural themes, authentic recipes, intelligent shopping, and surprise reveals. Use when: - Planning weekly meals or menus - Generating shopping lists - Asking for recipe ideas or cooking help - Reviewing past meals or planning ahead - Onboarding a new user to the meal system - Looking for cuisine inspiration or cultural food events - Tracking dietary goals or nutrition - Managing favourites, failures, or meal history