今食喵 · AI 饮食决策
一个已经上线的微信小程序。「吃什么」不是信息缺失问题，而是选择过载后的决策问题。
需求判断
起点是自己和身边人点外卖时反复商量、长时间翻软件。判断的关键在这里：这不是「不知道有什么」，而是「选项太多挑不动」。传统点评工具做的是商家检索——它只会给更多选项，方向就是反的。所以做的是替你收敛的决策工具，不是又一个列表。
产品结构
把用户输入压到四个维度：身体状态、口味、场景、忌口。结果不给餐厅列表，给「菜品 + 真实餐厅 + 情绪化种草文案」的卡片——决策成本落在选一张卡上，而不是在几十家店里比。首页把入口收成六个场景：吃顿好的、漂亮饭、宅家吃、喝点什么、来点甜品、吃什么水果——先问「你现在是什么状态」，而不是「你想搜什么」。
技术实现
借助 Claude Code、Codex 开发：微信云开发 + Node.js 云函数 + DeepSeek API + 腾讯地图 + Google Places / OSM 海外数据源，构建「用户状态 → 附近真实店铺 → AI 菜品化推荐」链路。命中率靠半径容错、缓存、刷新去重和品牌去重来提。Prompt 约束 AI 只能从真实店铺里选再转成具体菜品，避免凭空编造。
安全与成本
上线前做完 API Key 后端隔离、日志脱敏、OPENID 权限校验、接口限流、AI 输入输出过滤和成本监控。从需求判断到微信小程序正式上线共一周，产品设计、开发、安全加固到发布全程一个人做完。
上线后迭代
按真实使用反馈改了三处：强化国内用户心智里饮品方向的推荐优先级，修掉韩餐、烧烤、轻食等场景的菜系误判与重复推荐，以及海外查询的稳定性问题。现在在微信里搜「今食喵」就能直接打开；2026 年 9 月又做了网页版 mealow.app，中英文都有，不用微信也能用。
第三方专访
AI 媒体 Present of AI 做了一篇产品专访：从需求起点、怎么用 AI 编程代理一个人搭起来，一直写到上线后被真实用户测出来的五个问题。不好看的部分也照写了——用户规模还小，也还没找到变现方式。之后他们又补了一期一分钟的 Maker Showcase 视频，挂在专访页顶部，落点是「别让 AI 瞎编」。截图是我提供的，文章和视频都是他们自己做的。另外风投机构 1752vc 的每周 Founder Spotlight 也收了它（Vol. 12，三十五位创始人里的一个），开篇讲本周故事时那句「a student letting a cat pick dinner」说的就是今食喵。