🎯 目標

加入 使用者帳號/登入系統（最小化版，不需要完整 OAuth）

在推薦 API 中考慮 個人化因子（年齡、性別、健康狀況、藥物清單、飲食偏好）

儲存使用者的查詢歷史與偏好，讓推薦結果能持續優化

🏗️ 技術設計
1. 使用者資料表設計

新增 users、user_profiles、user_preferences：

users: id, username, password_hash

user_profiles: user_id, age, gender, health_condition

user_preferences: user_id, favorite_foods, avoid_foods, current_drugs

2. 登入/註冊 API

/api/users/register
Request: { "username": "grace", "password": "1234" }

/api/users/login
Response: JWT token 或 session id

3. 個人化推薦 API

/api/recommendations/personalized?effectId=E002

從 JWT/session 找 user_id

帶入 user_profiles + user_preferences → 個人化計算

排除 avoid_foods，標記 current_drugs 交互作用

Response 範例：
4. 使用者歷史紀錄

新增 user_history 表：user_id, effect_id, query_time, result_count

未來可用於：

常查詢的效果 → 排序靠前

常被忽略的食材 → 降低權重

🧪 測試計畫

註冊/登入 → 拿到 token

使用 /api/recommendations/personalized 查詢 → 回傳個人化結果

測試不同使用者 → 推薦清單差異

驗證 avoid_foods、current_drugs → 正確過濾與警示

✅ 驗收標準

成功建立使用者帳號（能登入/註冊）

個人化 API 能根據使用者偏好/藥物清單給出不同推薦

查詢歷史能被儲存，未來可做排序優化