个性化饮食推荐系统产品系统Vibe Coding

1，饮食管理困难，个性化需求强烈
2.健康中国战略，数字化健康管理趋势。基于个人健康数据的精准营养推荐成为研究热点
市场空间广阔，健康饮食管理市场规模持续增长，用户付费意愿提升

1.用户模块设计：研究用户注册、登录功能的实现方式，确保用户能够方便快捷地创建账号并登录系统。设计完善的个人信息管理功能，允许用户录入和修改个人基本信息，如姓名、年龄、性别、联系方式等。重点关注用户健康状况信息的收集，包括身高、体重、体脂率、血压、血糖、是否患有慢性疾病（如糖尿病、高血压、高血脂等）、食物过敏史等，这些信息将作为个性化饮食推荐的重要依据。同时，设置饮食偏好信息收集功能，了解用户对口味（如酸甜苦辣咸）、食材（如肉类、蔬菜、水果、海鲜等）、烹饪方式（如煎、炒、蒸、煮、炸等）的喜好，以及用户的饮食禁忌（如宗教饮食禁忌、个人特殊饮食禁忌等），以便为用户提供更贴合其口味和需求的饮食推荐。
2.健康评估模块构建：探索依据用户的健康状况信息、饮食记录数据以及生活习惯（如运动量、作息时间等）进行全面健康评估的方法。运用专业的健康评估算法和模型，对用户的营养状况、健康风险进行量化评估，例如计算用户的身体质量指数（BMI）、每日所需热量、各类营养素的摄入量是否达标等。分析评估结果与个性化饮食推荐之间的关联，根据不同的健康评估结果，为用户制定相应的饮食调整建议和个性化的饮食方案。对于BMI超标的肥胖用户，推荐低热量、高纤维的食物，并控制碳水化合物和脂肪的摄入量；对于患有糖尿病的用户，根据其血糖控制情况，制定低糖、高膳食纤维的饮食计划，严格控制食物的升糖指数。
3.饮食记录与健康档案模块开发：研究用户饮食记录功能的设计，使用户能够方便地记录每日摄入的食物种类、摄入量、进食时间等信息。可以采用拍照识别、语音输入、手动选择等多种便捷的记录方式，提高用户记录饮食的效率和准确性。开发健康档案模块，将用户的健康状况信息、饮食记录数据、健康评估结果等进行整合，形成用户的个人健康档案。健康档案应具备长期存储和动态更新的功能，能够实时反映用户的健康状况和饮食变化情况。通过对健康档案数据的分析，为用

1，负责前后端开发，推荐算法设计，系统测试
2，后端技术栈：框架：Spring Boot 2.7.x，MyBatis-Plus（简化CRUD操作），MySQL 8.0（21张业务表），JWT（JSON Web Token）无状态认证，Knife4j（Swagger增强）Hutool（加密、日期处理等）。前端技术栈：框架：微信小程序原生开发
UI：自定义组件 + Flex布局
请求封装：Promise封装wx.request
状态管理：globalData + Storage