AI餐饮情绪饮食行为分析与干预系统

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个AI餐饮情绪饮食行为分析与干预系统，帮助心理咨询师通过客户的餐饮选择数据，分析其情绪状态并提供干预建议。
   
   系统交互细节：
   1. 数据输入：客户通过APP记录每日餐饮选择（菜品类型、用餐时间、份量），并附加简单心情描述
   2. 情绪识别：系统使用LLM文本生成能力分析心情描述，识别焦虑、抑郁等情绪状态
   3. 模式分析：AI结合饮食记录与情绪数据，建立情绪-饮食关联模型，识别暴饮暴食/厌食等异常模式
   4. 可视化报告：生成包含情绪波动曲线与饮食选择关联的交互式图表
   5. 干预建议：基于分析结果，提供定制化的饮食调整建议和替代方案
   
   注意事项：需确保数据隐私保护，提供匿名化处理选项；建议系统与专业营养师数据库对接以保证建议科学性

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

作为一名心理咨询师，我经常遇到客户因情绪问题导致的饮食失调案例。传统方法依赖主观问卷和回忆记录，数据收集和分析效率低下。最近尝试用AI技术构建了一套情绪饮食行为分析系统，效果超出预期。以下是具体实现过程的关键要点：

1. 系统架构设计
2. 采用前后端分离架构，前端收集用户饮食数据，后端进行AI分析处理
3. 数据库设计特别注意隐私保护字段加密，所有个人标识信息单独存储

4. 分析模块采用微服务架构，便于后期扩展营养师数据库接口

5. 数据采集优化

6. 设计极简的APP记录界面，客户只需拍摄餐食照片+勾选心情表情
7. 自动提取照片中的食物类型和分量（调用图像识别API实现）

8. 心情描述支持语音输入转文字，降低用户记录门槛

9. 情绪分析核心算法

10. 使用LLM分析心情文本时，特别加入饮食场景专属词库
11. 建立双维度情绪模型：瞬时情绪（当前描述）和持续状态（历史数据趋势）

12. 对"焦虑性暴食"等特殊模式设置红色预警阈值

13. 可视化呈现技巧

14. 时间轴对比图：上方显示情绪波动曲线，下方对应饮食记录
15. 使用热力图展示高频情绪与食物的关联性

16. 关键异常点设置钻取功能，可查看当日详细情境记录

17. 干预方案生成

18. 基础建议库包含200+经营养师验证的替代方案
19. 动态匹配算法会优先推荐客户附近超市可购得的食材
20. 对高风险案例自动生成转介专业机构的提示

实际使用中发现，通过InsCode(快马)平台的部署功能特别适合这类持续运行的分析系统。不需要操心服务器配置，上传代码后就能生成可随时访问的在线服务。我的心理咨询师同事试用后反馈，系统生成的彩色情绪-饮食关联图表比Excel报表直观十倍，客户更容易理解自己的行为模式。

特别提醒：开发时要注意不同文化背景的饮食差异，比如亚洲客户的面食情结需要单独建模。现在系统已能识别出『难过时想吃泡面』这类地域性情绪饮食特征，后续计划增加季节性影响因素分析模块。

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   我需要开发一个AI餐饮情绪饮食行为分析与干预系统，帮助心理咨询师通过客户的餐饮选择数据，分析其情绪状态并提供干预建议。
   
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   1. 数据输入：客户通过APP记录每日餐饮选择（菜品类型、用餐时间、份量），并附加简单心情描述
   2. 情绪识别：系统使用LLM文本生成能力分析心情描述，识别焦虑、抑郁等情绪状态
   3. 模式分析：AI结合饮食记录与情绪数据，建立情绪-饮食关联模型，识别暴饮暴食/厌食等异常模式
   4. 可视化报告：生成包含情绪波动曲线与饮食选择关联的交互式图表
   5. 干预建议：基于分析结果，提供定制化的饮食调整建议和替代方案
   
   注意事项：需确保数据隐私保护，提供匿名化处理选项；建议系统与专业营养师数据库对接以保证建议科学性

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