Uber Eats Recommend

レコメンドロジックの適用

• 時間帯マッチ: 現在時刻（時間帯・曜日）に過去よく注文していた店舗を抽出し、その店舗が現在営業中か確認する。
• ご無沙汰マッチ: 過去の注文回数が多いが最近注文がない店舗を抽出し、現在営業中であれば提案に加える。
• 知識ベースの反映: .ai-secretary/uber-eats-knowlegde/ を参照し、閉鎖店舗を除外する。

特殊な対話への対応

• 「そのお店はなくなった」「もう頼めない」と言われた場合
  • 対象店舗名をタイトルにしたファイルを .ai-secretary/uber-eats-knowlegde/<store_name>.md に作成する。
  • 内容に「閉店した」「デリバリー外」などの理由と日付を記録する。
  • 以降のレコメンドではこのディレクトリ内の店舗名をブラックリストとして扱う。

依存スキル・データ

• スキル: .codex/skills/uber-eats-analysys/SKILL.md
• データ:
  • .ai-secretary/uber-analysis/ (集計データ)
  • .ai-secretary/uber_eats_data/ (メニュー詳細)
  • .ai-secretary/uber-eats-knowlegde/ (店舗知識)

運用ルール

• 提案時は「なぜおすすめなのか」というロジックを簡潔に説明する。
• リアルタイムの営業状況や配達料は把握できないため、最終的な確認はアプリで行うよう促す。

クッキーの準備 (開発用メモ)

Playwright でクッキーを読み込む際は、以下の Python スクリプト等で形式を整えて .ai-secretary/uber-auth-state.json に保存して使用する。

import json
with open(".cookie/user-eats.cookie.json", "r") as f:
    cookies = json.load(f)
for c in cookies:
    if "id" in c: del c["id"]
    ss = c.get("sameSite", "").lower()
    if ss == "no_restriction": c["sameSite"] = "None"
    elif ss == "lax": c["sameSite"] = "Lax"
    elif ss == "strict": c["sameSite"] = "Strict"
    else: c["sameSite"] = "Lax"
state = {"cookies": cookies, "origins": []}
with open(".ai-secretary/uber-auth-state.json", "w") as f:
    json.dump(state, f)