基于 SQLite 的轻量级热量与蛋白质追踪工具，支持自定义目标、体重记录及历史趋势查看，数据本地持久化存储。
说明：
## 核心用法
Calorie Counter 是一款命令行驱动的个人营养追踪工具，通过 Python 脚本与 SQLite 数据库实现本地化数据管理。用户通过 `add` 命令记录食物名称、卡路里及蛋白质含量，系统即时反馈当日累计摄入与剩余额度。核心工作流围绕三条主线展开：
1. **日常记录**：`add` 命令支持快速录入，自动计算当日累计值与目标差额；`summary` 提供结构化日报，展示进度百分比与历史条目。
2. **目标管理**：`goal` 命令设定每日卡路里上限，数据持久化存储于 `daily_goal` 表；`weight` 与 `weight-history` 支持体重追踪（磅为单位，允许小数）。
3. **数据运维**：`history` 查看 7/30 天趋势，`list` 与 `delete` 实现条目级 CRUD 操作。
## 显著优点
– **零外部依赖**：纯 Python 标准库 + SQLite，无需网络连接或第三方 API，隐私性极强。
– **即时反馈**：每次录入后立即输出当日汇总，减少认知负荷，强化行为闭环。
– **数据主权**：本地 `.db` 文件完全由用户控制，支持备份、迁移或外部分析。
– **扩展友好**：Schema 清晰（entries/daily_goal/weight_log 三表结构），便于开发者二次开发或对接 BI 工具。
## 潜在缺点与局限性
– **营养维度单一**：仅追踪卡路里与蛋白质，缺乏脂肪、碳水、微量元素及膳食纤维数据，不适合精细化管理或医学用途。
– **无食物数据库**：所有数值需手动输入或估算，无条形码扫描、无第三方营养数据对接，录入成本较高。
– **单位局限**：重量锁定英制（磅），对公制用户需心理换算；卡路里与蛋白质强制整数，精细记录受限。
– **无多用户支持**：单设备单用户设计，无账号体系或云端同步，换机需手动迁移数据库。
– **缺乏可视化**：历史数据为纯文本列表，无图表趋势线，长期洞察依赖用户自行导出分析。
## 适合人群
– 追求极简工具的健身爱好者，习惯手动记录且对数据隐私敏感；
– 开发者或量化自我（Quantified Self）实践者，希望拥有可 hack 的本地数据基础设施；
– 短期减脂/增肌项目参与者，需求聚焦热量缺口与蛋白质达标，无需复杂营养分析。
## 常规风险
– **估算误差**：蛋白质估算指南仅为经验值，实际食材加工方式（油炸、酱汁）会显著偏差，可能导致蛋白质摄入误判。
– **数据丢失**：无自动备份机制，设备损坏或误删 `calorie_data.db` 将导致历史记录永久丢失。
– **饮食障碍触发**：卡路里数字化的即时反馈可能对敏感用户造成焦虑，建议配合理性目标设定使用。
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