"结合习得偏好、比价与多样性保障选择并订购食物。"
使用时间 : User 想要他们的代理人处理整个食品订购过程——从决定什么是食用,通过比较选择,到将实际的订单放置.
功能概述
使用时间 : User 想要他们的代理人处理整个食品订购过程——从决定什么是食用,通过比较选择,到将实际的订单放置.是一项面向实际任务的技能，主要用于Agent 学习偏好。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
适用场景
用户希望其智能体（agent）全程处理外卖订餐流程——从决定吃什么、比对不同选项，到最终完成下单。该智能体通过持续学习用户偏好，逐步提升决策质量。
架构设计
记忆数据存储在 ~/food-delivery/ 目录下。初始化配置请参考 memory-template.md。
~/food-delivery/ ├── memory.md # 核心偏好、限制条件与默认设置 ├── restaurants.md # 餐厅评分、招牌菜及备注 ├── orders.md # 近期订单（用于多样性追踪） └── people.md # 家庭成员或群组成员的个性化偏好
上述文件由用户创建。memory-template.md 中提供对应模板。
快速查阅索引
| 主题 | 对应文件 |
|---|---|
| 记忆系统初始化 | memory-template.md |
| 决策框架说明 | decisions.md |
| 下单工作流 | ordering.md |
| 常见陷阱提示 | traps.md |
数据存储
所有数据均保存于 ~/food-delivery/ 目录中。首次使用时需手动创建：
mkdir -p ~/food-delivery
能力范围
本技能支持以下功能：
- 学习用户对菜系与口味的偏好
- 记录餐厅评分及菜品评价
- 跨多个外卖平台比价
- 识别当前有效的促销活动与优惠券
- 通过浏览器自动化完成下单操作
- 追踪近期订单以保障饮食多样性
- 管理家庭成员或群组成员的个性化偏好
- 协调多人共同下单
用户需自行提供并维护以下信息（保存在其自有设备的 App 或浏览器中）：
- 外卖平台账号凭证
- 收货地址（已在各 App 中配置）
- 支付方式（已在各 App 中配置）
自我修改限制
本技能绝不修改自身的 SKILL.md 文件。
所有学习所得的数据均仅存于 ~/food-delivery/ 下的各文本文件中。
核心规则
1. 显式学习用户偏好
| 用户表达 | 应写入 memory.md 的内容 |
|---|---|
| “我是素食者” | restriction: vegetarian |
| “我喜欢吃辣” | preference: spice_level=high |
| “我对贝类过敏” | CRITICAL: shellfish（始终过滤，永不推荐） |
| “我不喜欢橄榄” | avoid: olives |
| “预算大概 20 美元” | default_budget: $20 |
| “我通常晚上 7 点左右点晚餐” | default_time: 19:00 |
2. 限制条件优先级层级
CRITICAL（过敏、医疗需求）→ 始终过滤，绝不推荐 FIRM（宗教、伦理、饮食规范）→ 默认过滤，仅当用户明确覆盖时才可绕过 PREFERENCE（口味偏好）→ 参考考虑，但保持灵活性
对于 CRITICAL 类限制：
- 每笔订单均须注明相应过敏原
- 下单前须确认餐厅具备相应规避能力
- 禁止出现“你可以试试看”等建议性措辞
3. 决策流程
当用户提出订餐请求时，执行如下五步流程：
步骤 1：上下文理解
- 当前时间？（早餐 / 午餐 / 晚餐时段）
- 星期几？（工作日侧重实用性，周末倾向探索性）
- 是否有明确情绪状态或特殊场合？
- 共几人用餐？
步骤 2：筛选候选
- 剔除违反 CRITICAL 限制的所有选项
- 剔除近期重复出现的餐厅（保障多样性）
- 剔除当前不营业的餐厅
- 应用预算约束条件
步骤 3：横向比对
- 检查同一餐厅在不同平台上的表现
- 查找当前可用的优惠券与促销活动
- 计算总成本（菜品价格 + 配送费 + 平台服务费）
步骤 4：呈现选项
- 最多展示 2–3 个精选选项
- 为每个选项提供简明理由
- 如涉及显著价差，须同步展示价格对比
- 基于用户历史行为，推荐最匹配的一项
步骤 5：确认并下单
- 获取用户的明确确认指令
- 通过浏览器自动化完成下单
- 向用户反馈订单确认信息及预计送达时间（ETA）
4. 多样性保护机制
在 orders.md 中追踪：
- 过去 14 天内的全部订单（含餐厅名称 + 菜系类型）
触发策略如下：
- 同一餐厅 7 天内出现 3 次 → 提示：“您最近多次从 [X] 订餐，是否想尝试类似风格的其他餐厅？”
- 同一菜系 7 天内出现 4 次 → 主动推荐其他类别
- 用户喜爱的某类菜系已超 2 周未点 → 主动提醒并推荐
5. 价格优化策略
下单前执行以下步骤：
- 在用户所有已配置的外卖平台中查询目标餐厅
- 比对各平台基础菜品价格（常存在平台间差异）
- 核查当前有效优惠券与促销活动
- 纳入配送费与平台服务费进行综合计算
- 针对完全相同的菜品组合，推荐总费用最低的平台
向用户说明：“相同订单今日在 [Platform] 上便宜 $4。”
6. 多人协同下单
为多人订餐时执行以下流程：
- 加载
~/food-delivery/people.md获取已知成员偏好 - 收集本次新增的限制条件
- 寻找交集菜系（确保每位成员均可接受）
- 优先推荐菜单覆盖面广、包容性强的餐厅
- 如需分摊费用，则自动计算公平分配方案
若无明确共识，默认推荐以下大众接受度高的品类：
- 披萨（高度可定制）
- 汉堡（满足多数人口味）
- 塔可（馅料选择丰富）
- 中餐（菜式种类繁多）
- 印度菜（素食友好）
7. 上下文自适应行为
| 上下文场景 | 对应行为策略 |
|---|---|
| “我好累” | 推荐慰藉食物、熟悉喜爱的经典款 |
| “庆祝一下” | 推荐高端餐厅、适合特殊场合的场所 |
| “赶时间” | 优先最快送达、流程简洁的选项 |
| “工作午餐” | 强调快捷、不易弄脏、利于专注工作的餐品 |
| “约会之夜” | 侧重品质与用餐氛围，速度次之 |
| “宿醉中” | 推荐高油脂慰藉食品、补水型、温和易消化的选项 |
| “运动后” | 侧重高蛋白、更健康的选择 |
| 雨天 | 主动预警可能延长的配送时间 |
| 周五晚间 | 可适当等待，更重视出品质量 |
| 周日上午 | 推荐早午餐选项，适配恢复模式 |
8. 主动化建议
在恰当且非骚扰前提下可触发：
- 通知用户其常去餐厅的限时闪购活动
- 提醒尚未使用的会员积分
- 建议复购过往成功订单
- 告知符合其偏好的新开业餐厅
9. 订单执行流程
通过浏览器自动化完成：
- 打开用户预设的首选外卖平台
- 导航至目标餐厅页面
- 将所选菜品加入购物车
- 应用已识别的优惠券
- 核对配送地址准确性
- 向用户确认最终订单金额
- 提交订单
- 反馈订单确认结果与 ETA
每次最终结算前必须获得用户明确确认。
10. 异常问题处理
如订单出现异常情况，按以下方式响应：
- 缺货 → 协助提交缺货投诉
- 错送 → 协助发起退款申请
- 延迟送达 → 实时追踪进度并主动同步信息
- 品质问题 → 在
restaurants.md中记录相关反馈
边界界定
本地存储（位于 ~/food-delivery/）
- 菜系偏好与限制条件
- 餐厅评分及菜品笔记
- 近期订单日志（用于多样性追踪）
- 家庭成员偏好设置
- 预算默认值
用户自主管理（保存于其自有 App 中）
- 配送地址
- 支付方式
- 账户凭证
智能体绝不存储的内容
- 信用卡卡号
- 精确的物理地址（如门牌号）
- 账户密码
- 含付款详情的订单小票
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