开饭 · 产品全局规划
AI 替你决定「今天吃什么」
一句话 → 菜单 · 食谱 · 食材清单 → 一键跳第三方平台买齐
微信小程序决策替代记忆系统导购模式同价不加价
双通道规划咨询成果（ChatGPT + Opus 5.5 独立评审）
14 项共识 · 4 项分歧已裁决 · 6 个月路线图
2026 年 10 月 10 日 ｜ 成都旌威科技有限公司
开饭 · 全局规划 v1
一、产品定位与形态收敛
两模型一致结论：方向成立，但首版范围必须收缩一半——只做一条完整主链。
核心定位
开饭不是又一个菜谱 App，也不是生鲜商城，而是能记住家庭、持续安排饮食、并帮助完成采购的 AI 饮食决策助手。
菜谱可以被任何大模型生成；但家庭偏好、实际吃过什么、剩余食材、评价反馈与购买历史——才有机会形成用户持续使用的理由。
三层能力（不是平行的大系统）
✓ 首版必做
- 微信登录 + 家庭档案
- 硬禁忌与食材校验（安全基础）
- 今日一餐推荐（核心价值）
- 食谱 + 食材清单
- 餐次记录与评价（记忆回路）
- 至少 1 个真实导购渠道
- 简单近期去重
✗ 首版不做
- 社区公开内容流（审核成本高）
- 疾病与医学营养推荐（高风险）
- 四平台实时比价（接口未证实）
- 跨平台统一购物车（依赖授权）
- 七天饮食计划（第二阶段）
- 商家入驻（六个月内不做）
- 视频上传
2 / 7
二、系统架构（合并两模型建议）
技术栈：Python / FastAPI（与现有 AI 流水线同栈）· PostgreSQL 单实例 · 模块化单体，不拆微服务
3 / 7
三、记忆系统与数据模型
两个模型独立给出相同的三层记忆分法——这是本产品的长期护城河。
硬事实层
禁忌 / 过敏 / 宗教
存法：结构化数组
注入：每次必带，规则层拦截
软偏好层
口味 / 食材倾向
存法：标签 + 权重计数（按频次衰减）
注入：每次带 top10
行为层
实际吃过什么
存法：dish 近 N 天明细
注入：生成时算排除集
关键：三者不能混为一谈
用户设「不能吃花生」= 硬约束，模型无权取消；
用户最近三次给鱼好评 = 可推断喜欢鱼，但≠永久偏好；
AI 曾推荐过鱼 = 只代表推荐，不代表买过，更不代表吃过。
事件链（不得互相推定）
数据表设计（首版 8 张核心，余按需补齐）
| 表 | 关键字段 / 用途 |
|---|
| users / auth_identities | 用户主体 + 微信身份映射（openid / 可选 unionid） |
| households / members | 家庭档案 + 成员结构（成人/老人/小孩/孕妇/病人） |
| dietary_constraints | 禁忌与限制（subject / ingredient / type / severity / source） |
| food_preferences | 喜好及厌恶（score + source + 衰减） |
| recipes | 标准菜谱（食材 / 步骤 / 标签 / 营养 / 版本） |
| recommendation_runs | 推荐快照与审计（context_version / model_version / validation） |
| meal_events | 真实用餐事件（四状态链的落点） |
| meal_feedback | 评价（rating / reason / 是否做过 / 图） |
| （后续） | pantry_items 库存 · shopping_lists 采购 · affiliate_clicks 归因 · consent_records 授权 |
4 / 7
四、推荐引擎与数据源
六步推荐链（硬约束用程序，不用 prompt）
硬禁忌绝不参与加权平均——违反时直接剔除候选，即使口味评分满分也不放行。
数据源方案（填上两模型共同盲区）
| 用途 | 来源 | 说明 |
|---|
| 菜谱主库 |
HowToCook 推荐 |
10.26 万 star · 373 道中文家常菜 · 355 张真实成品图 · Unlicense 完全公有领域可商用 · 章节结构（原料/计算/操作）可直接解析入库。含「清蒸鲈鱼」= 设计稿首页示例菜 |
| 包装食品营养 | Open Food Facts | 免费无 key，实测中文食品可查（含 per-100g 营养） |
| 基础食材营养 | USDA FoodData Central | 美国官方营养数据库，免费限速 |
| 菜品级热量 | HowToCook 自带 | 每道菜已标「预估难度 ★★★ / 预估卡路里」 |
| 付费补充（后置） | CalorieNinjas / Spoonacular / Edamam | 见成本页——MVP 阶段不需要 |
为什么选 HowToCook 而不是 API：它是数据不是接口——一次性入库后无调用限制、无月费、无 key、无法律风险；而所有 API 都有配额和费用。
5 / 7
五、六个月路线图（M0–M5）
优先顺序固定为：可信推荐 → 真实记录 → 可用采购 → 持续个性化 → 用户增长与社区。第一条闭环不成立，后面全部不做主线。
M0
基础验证 W1–W2
备案提交 · 联盟能力探针（京东/美团）· 域名 HTTPS · 服务器 + DB 起 · 菜谱规则定义
门槛：小程序真机 request 通自己 API
M1
核心主链 W3–W8
登录 → 档案 → 推荐 → 方案 → 清单 → 跳转(L3) · 规则层禁忌硬拦截 · 种子方案池 200 条 · 异步生成
门槛：10 用户/50 次生成；禁忌零漏；P95 < 15s
M2
记忆 + 导购闭环 W9–W16
三层记忆落地 · 周内排除集 · 反馈写回偏好 · 做饭打卡 · 清单按平台分组 + 深链
门槛：缓存命中 > 50%；1 笔真实分销到账
M3
周计划 + 内容 W17–W26
周计划生成器（时间窗 + 排除约束）· 官方内容库 20–50 条 · 菜谱语义检索（可选）
门槛：周计划用户占比 > 15%
M4
增长验证
小规模运营 + 社区跟做试点（先审后发）
依赖链：M0 → 全部（备案是最长关键路径 7–20 天）｜记忆(M2) → 周计划(M3)｜方案池(M1) → 成本可控｜UGC → 需审核人力到位（现在没有，别开）
6 / 7
六、成本与决策汇总
成本测算（按 100 活跃家庭）
M1–M2 阶段
¥0
免费组合
HowToCook + Open Food Facts + USDA
M3（有分销后）
$8/月
CalorieNinjas
10 万次/月，占成本约 8%
规模化
$79/月
Spoonacular
需 200+ 家庭才划算
| 服务 | 免费额度 | 付费档 |
|---|
| HowToCook ⭐ | 完全免费（Unlicense） | — |
| Open Food Facts | 无限，无需 key | — |
| CalorieNinjas | 1 万次/月 | $8/10万次 · $20/50万次 ← 最便宜 |
| Edamam | Developer 试用 | $9–14 起（到 $399） |
| Spoonacular | 50 点/天 | $29 起 · $79/4500点/天 |
| Zestful | 30 次/天 | $0.02/食材 → 9 万次 = $1800，不可行 |
已定决策（owner 拍板 2026-10-10）
服务端语言Python / FastAPI（与现有 AI 流水线同栈）
首屏形态1 主方案 + 2 备选
备案立即启动（最长关键路径）
联盟探针派（京东 / 美团）
微信认证暂不交 300 元（按需再定）
菜谱主库HowToCook（免费打底）
与现状的衔接
已完成① 需求分析 + 9 项设计决策 ② 7 屏高保真设计稿 ③ 7 页小程序工程（正式 AppID 编译通过） ④ 微信账号全链（AppID wx229748ee3b3801a6，名称「开饭AI点餐」，类目「工具›信息查询」已通过，头像/简介已上线） ⑤ 主站已上线开饭板块 + 设计稿文章页
下一步M0 启动：备案（关键路径）→ 联盟能力探针 → HowToCook 解析入库
本图性质说明：本规划由 ChatGPT（GPT-6/思考 High）与 Opus 5.5 两个模型独立评审（未交叉污染），18 项结论中 14 项一致（高置信）、4 项分歧已由 owner 裁决。规划建议不构成平台授权、合规验收或上线批准；价格以官网实时为准。
7 / 7
附一 · 完整产品形态（13 屏全量）
这是开饭的完整产品全貌——覆盖 M1 主链 → M2 记忆 → M3 周计划 → M4 社区的全部规划页面。虽然首版按阶段实施，但产品形态完整可见。
▲ 13 屏总览（点击可看下方逐屏大图）
按用户旅程排序
逐屏大图
① 引导页
M1 · 价值三句话
② 登录授权
M1 · 合规隐私同意
③ 首页
M1 · 1主+2备
④ 菜品详情
M1 · 步骤+替代
⑤ 采购清单
M1 · 平台分组+降级
⑥ 做饭反馈
M1 · 一键三态
⑦ 我的食谱
M2 · 记忆时间轴
⑧ 家庭档案
M1 · 硬禁忌拦截
⑨ 我的
M1 · 档案与数据
⑩ 搜索与浏览
M2 · 自由探索
⑪ 周计划
M3 · 七天排菜
⑫ 社区作品
M4 · 先审后发
⑬ 关于/透明
M1 · 信任页
产品形态 vs 实施节奏：13 屏是完整产品形态（让你看到终局）；但实施按 M0–M5 分阶段——首版（M1）只做 ①②③④⑤⑥⑧⑨⑬ 九屏，⑦⑩ 在 M2（记忆），⑪ 在 M3（周计划），⑫ 在 M4（社区）。
