diff --git a/msh_single_uniapp/pages/tool/ai-nutritionist.vue b/msh_single_uniapp/pages/tool/ai-nutritionist.vue
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--- a/msh_single_uniapp/pages/tool/ai-nutritionist.vue
+++ b/msh_single_uniapp/pages/tool/ai-nutritionist.vue
@@ -717,30 +717,42 @@ export default {
 		 * @returns {Array} messages 数组 [{role, content}]
 		 */
 		buildChatMessages(content, type) {
+			// test-0415 反馈3-4：图文问答需明确告诉模型「请基于图片识别食物 / 营养建议」，
+			// 否则模型容易回退到通用客套话；纯文字场景仍走旧逻辑（避免影响 3-2 流式回归）
+			const SYSTEM_NUTRITIONIST = '你是一名专业的中文营养师助手。当用户消息中包含图片（image_url）时，请先识别图片中的食物或菜品，然后基于其常见营养成分（能量、蛋白质、脂肪、碳水、钾、磷、钠、嘌呤等）给出针对慢性肾病/痛风/糖尿病人群的饮食建议；若图片不是食物，请明确说明「这张图不是食物」并简短回应用户。'
+
 			if (type === 'text') {
 				return [{ role: 'user', content: typeof content === 'string' ? content : String(content) }]
 			}
 			if (type === 'image') {
-				// 图片：尝试构建多模态消息
 				let fileInfo = content
 				if (typeof fileInfo === 'string') {
 					try { fileInfo = JSON.parse(fileInfo) } catch (e) { /* 非JSON */ }
 				}
 				const imageUrl = (fileInfo && fileInfo.url) || (fileInfo && fileInfo.path) || ''
 				if (imageUrl) {
-					return [{
-						role: 'user',
-						content: [
-							{ type: 'image_url', image_url: { url: imageUrl } },
-							{ type: 'text', text: '请分析这张图片' }
-						]
-					}]
+					return [
+						{ role: 'system', content: SYSTEM_NUTRITIONIST },
+						{
+							role: 'user',
+							content: [
+								{ type: 'image_url', image_url: { url: imageUrl } },
+								{ type: 'text', text: '请基于这张图片识别食物，给出营养成分与饮食建议' }
+							]
+						}
+					]
 				}
 				return [{ role: 'user', content: '我发送了一张图片，请帮我分析' }]
 			}
-			// multimodal：直接传多模态 parts
+			// multimodal：直接传多模态 parts；含 image_url 时附加 system prompt 引导模型分析图片
 			const parts = Array.isArray(content) ? content : [{ type: 'text', text: String(content) }]
-			return [{ role: 'user', content: parts }]
+			const hasImage = parts.some((p) => p && (p.type === 'image_url' || p.image_url))
+			const messages = []
+			if (hasImage) {
+				messages.push({ role: 'system', content: SYSTEM_NUTRITIONIST })
+			}
+			messages.push({ role: 'user', content: parts })
+			return messages
 		},
 
 		async sendToAI(content, type) {