用 AI 自动化饮食记录半年后，我选择了删掉一切 - 少数派

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分享 收藏 举报 翻阅最近的饮食记录时，我注意到“个人回顾”那一栏，已经连续两个月是一片空白了。这事儿，还得从头说起。

自动化方案 大约大半年以前，我开始使用 Obsidian 作为笔记工具。为了追求纯粹的本地化和数据安全，我采用了“集中式图片管理 + Git 备份”的方案：图片按规范存放在 Vault 的指定目录，随后通过 Git 将文档和图片全部纳入版本管理，推送到 NAS 上的 Gitea 仓库，以此实现多端同步与备份。

直到最近两个月，我重新开始进行饮食管理和热量记录。得益于大模型的发展，我为自己构建了一套半自动化的工作流：以每餐为单位记录 Markdown 文档，将饮食分为“预包装食物”和“自制食物”。完成数据的预处理后，只需执行脚本，就能自动统计当日的营养素、摄入热量和运动消耗。最后，AI 会综合一天的数据，生成一份小结和建议。

第一个问题是技术上的。半年前我执行这套流程时，大部分数据是预包装食物，自制食物仅占小部分。而半年后重启计划时，我一天至少有两顿是自制食物，需要大量拍照。将这些照片全部纳入 Git 管理，导致我的仓库体积肉眼可见地迅速膨胀。即便开启了 Git LFS，这些照片依然会作为冗余的历史记录永久保留。看着被这些饮食数据日志吞噬的存储空间，我突然开始反思： 我真的有必要永久保留这些数据吗？

这便引出了第二个问题——关于笔记意义的问题。 我的答案是：确实没有必要。退一万步讲，即便需要保留饮食记录，也不需要永久保留照片。这些仅仅是“每日的数据日志”。有谁会在两三年之后，特意打开笔记，去回顾自己三年前的某个下午吃了一盘什么菜呢？毫无必要。 这种记录方式，与 Obsidian 作为“知识库”的定位本质上是冲突的。 即使是生产环境的系统日志，保留半年到一年也已足够。个人饮食记录的生命周期大概只有一个月，而食物照片更是转瞬即逝的冗余——一周后你吃下去的东西早已代谢离开了身体（如果你的消化系统工作正常的话），而你却还在赛博空间里供奉着它的遗像。

翻看这些日志时，我还注意到了“自动化”的隐藏弊端。在编写自动化脚本之前，我尝试过全手动记录。那时的过程很繁琐：需要用计算器计算预包装食物的热量，单独向 AI 询问自制食物的数据，最后再手动汇总。 但正因为记录耗费了时间，反而倒逼我对每日的摄入和身体感受进行反馈与思考。

例如，我会在当天的笔记里写下，因为午餐断碳水导致的下午低血糖头晕；我会在日记中描述谷物碗和金枪鱼罐头搭配出的绝妙口感，并为这个发现感到喜悦；我会在发现手环和导航软件的热量消耗存在差值后，去追问背后的计算依据，并比较哪种算法更科学。

然而，一旦 AI 接管了这一切，我虽然得到了排版精致的饮食记录（如下方示例），却发现自己几乎不再去阅读和反思了。AI 给出的结论看似是无可挑剔的正论，实则只是毫无灵魂的套话。而我在“个人回顾”这一栏里，再也没有填入过哪怕一个字。

晚饭 总计：341.55 kcal （碳水 31.3g / 蛋白 31.2g / 脂肪 13.6g） 详情：鸡胸肉 x 1.0 份 / 牛奶 x 4.0 份 📝 小结

助手小结 ：严重问题是懒。运动消耗为 0，却塞进去了超过 2000 大卡。..... 明天建议放下奶茶，立刻滚去挥汗至少 40 分钟！

笔记的意义 回过头来审视，我的 Obsidian 笔记中，真正需要记录的到底是什么？ 是那些可以内化的知识，是回顾与思考，而不是一堆原始的流水账数据。

单纯的每日 AI 总结毫无意义，仅仅是表面功夫。真正有价值、值得长久保存的，是我在发现记录检索困难时，构思并编写这段自动化代码的设计思路；是我发现智能手环与地图 APP 数据不符后，对运动消耗计算原理的探究；是我发现体脂秤切换性别后结果差异巨大时，对背后计算逻辑的疑问；以及，我坚持一两周饮食控制后，得到的真实身体反馈与经验总结。日志当然有其作用，但它具有时效性，并非需要长久保存的“知识”。

因此，我重建了 Obsidian 的 Git 仓库，彻底清除了历史记录中臃肿的食物图片。随后，我将 diet-log 作为一个独立的子模块放置在了 /inbox/ 路径下，并为它配置了 .gitignore 。现在，它只作为一个高内聚的子模块独立存在，图片和流水账数据仅在内部流转，不再纳入版本控制。它的职责仅仅是“数据暂存”。每隔一周或一个月，我会定期 Review 这段时间的饮食状态，提取出有价值的经验与反思，转化为“内化的知识”存入主库。至于那些原始日志和照片，在完成使命后，就可以直接从硬盘中彻底抹去了。