YOUR PLAN. YOUR MEAL. YOUR PACE.
今天练什么，
这一餐就怎么选。
想吃麦当劳，也想跟上自己的训练节奏。
把目标记住，把套餐比明白，把吃过的日子留下来。
WorkBuddy · Codex · 支持 MCP 与本地 Python 的 DeepSeek Agent
FOOD DAYS.
一餐一餐
刚好合拍
刚好合拍
01 / 今天这一餐
同样是吃麦，
今天的目标可以不同。
高碳日也有自己的碳水目标，
热量更低，未必更合适。
仅在本组已生成的合成候选中比较；修改预算不会放宽营养目标或改变份量。
想知道两份餐单的差价换来了什么？打开完整选餐比较页 ↗
02 / 计划留一点弹性
偶尔休息一下，
后面的计划接着走。
点某一天的“临时休息”，
看看后续训练怎么顺延。
演示循环：训练 A → 高碳训练 B → 计划休息 → 训练 C
临时休息会暂停循环；计划中的休息日正常推进。这里只演示顺延逻辑，不是训练处方，也不会修改你的真实计划。
03 / 吃过的日子，都有迹可循
这一月，吃得怎么样。
这一年，花得明明白白。
买过多少，吃了多少，
记账和实际摄入分别记录。
手账为合成数据示例。真实统计对照录入时保存的目标，估算与未知不算可核实达标；一餐结果不等于全天达标。
04 / 换成你自己的计划
目标录入一次，
下一餐少一点纠结。
- 01
装进你的 Agent
WorkBuddy 导入专用 ZIP；Codex 等宿主使用通用技能包。
- 02
连接官方 MCP
在本机配置自己的 Token，查询你选中门店的菜单与实价。
- 03
保存自己的目标
提供训练、休息、饮食目标和预算。真实账本保留在本机。
从这一句话开始
使用麦当劳饮食计划助手。按我已保存的训练计划和预算推荐今天午餐，保留我指定的主食，优先比较套餐，展示整餐热量、蛋白质、碳水和脂肪。这次先不下单；没有个人计划时先向我收集，不使用演示目标。
安装说明 ↗ · DeepSeek 需要具备 MCP、Skill 与本地 Python 能力的宿主，普通聊天网页不能直接安装。