feat: implement Iteration 1 — AI recipe recommendations

Backend:
- Add Groq LLM client (llama-3.3-70b) for recipe generation with JSON
  retry strategy (retries only on parse errors, not API errors)
- Add Pexels client for parallel photo search per recipe
- Add saved_recipes table (migration 004) with JSONB fields
- Add GET /recommendations endpoint (profile-aware prompt building)
- Add POST/GET/GET{id}/DELETE /saved-recipes CRUD endpoints
- Wire gemini, pexels, recommendation, savedrecipe packages in main.go

Flutter:
- Add Recipe, SavedRecipe models with json_serializable
- Add RecipeService (getRecommendations, getSavedRecipes, save, delete)
- Add RecommendationsNotifier and SavedRecipesNotifier (Riverpod)
- Add RecommendationsScreen with skeleton loading and refresh FAB
- Add RecipeDetailScreen (SliverAppBar, nutrition tooltip, steps with timer)
- Add SavedRecipesScreen with Dismissible swipe-to-delete and empty state
- Update RecipesScreen to TabBar (Recommendations / Saved)
- Add /recipe-detail route outside ShellRoute (no bottom nav)
- Extend ApiClient with getList() and deleteVoid()

Project:
- Add CLAUDE.md with English-only rule for comments and commit messages

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

docs/TODO.md

@@ -0,0 +1,89 @@
+# TODO: будущие улучшения
+
+Функционал, сознательно отложенный. Основные AI-фичи (рекомендации, распознавание, меню) реализуются через Gemini в итерациях 1–4.
+
+---
+
+## База данных рецептов и нутриентов
+
+### Верифицированная база нутриентов
+
+Сейчас КБЖУ генерирует Gemini (приблизительно, помечается «≈» в UI). Для пользователей с медицинскими показаниями (диабет, ожирение) нужна точность:
+
+- **USDA FoodData Central** — государственная база США, бесплатно, 300K+ продуктов, верифицированы лабораторно
+  - API: `api.nal.usda.gov/fdc/v1/` (ключ бесплатный)
+  - Данные используются как reference при генерации Gemini
+- **Open Food Facts** — community база для упакованных продуктов со штрих-кодами
+
+### Постоянная база рецептов с поиском
+
+Сейчас рецепты генерируются on-demand и хранятся только если сохранены. В будущем:
+
+- Постоянная база 5K–50K рецептов с FTS-поиском
+- Фильтрация, рейтинги, отзывы, история просмотров
+- Каталог с пагинацией
+- Возможные источники: Spoonacular (коммерческая лицензия), собственная редакция + Gemini
+
+---
+
+## Функциональность
+
+### Поиск по рецептам
+
+Когда будет постоянная база — полноценный поиск:
+- Full-text search по названию и ингредиентам (PostgreSQL tsvector, индексы уже в схеме)
+- Фильтры: кухня, сложность, время, КБЖУ, диетические теги
+- "Что можно приготовить из этих продуктов" — SQL-запрос по mapping_id
+
+### Дневник питания и статистика
+
+- Запись что съедено за день (из рецепта, из меню, вручную, фото)
+- Автоподсчёт КБЖУ за день, прогресс к норме
+- Графики за день / неделю / месяц
+- Быстрое добавление перекусов через поиск
+
+### Рейтинги и отзывы рецептов
+
+- Оценка и отзыв после готовки
+- Поля `avg_rating` и `review_count` уже есть в схеме `recipes`
+- Реализовать когда появится постоянная база
+
+### Шаблоны меню
+
+- Сохранить удачное меню как шаблон (например «Рабочая неделя»)
+- Повторное применение с учётом текущих продуктов
+
+### Пользовательские рецепты
+
+- Создать и сохранить собственный рецепт
+- Доступен в личном каталоге, не виден другим (или можно поделиться)
+
+---
+
+## Технический долг
+
+### Кэширование
+
+- **Redis** для кэша Pexels image_url по query-строке (сейчас: новый Pexels-запрос при каждой генерации)
+- **Кэш рекомендаций** на 30 минут — не перегенерировать если продукты не изменились
+
+### Оффлайн-режим
+
+- Кэшировать последние рекомендации и меню локально (Hive/SharedPreferences)
+- Сохранённые рецепты — полностью оффлайн
+
+### Уведомления
+
+- Push-уведомления о продуктах, срок которых истекает завтра
+- Напоминание приготовить по плану меню
+
+### Монетизация
+
+- **Free tier:** N рекомендаций/день, без меню на неделю
+- **Premium:** неограниченные рекомендации, планировщик меню, расширенная аналитика, приоритетная очередь Gemini
+
+### Масштабирование Gemini при росте
+
+При 10 000 DAU × 5 AI-запросов/день = 50 000 запросов/день:
+- Gemini Flash: ~$0.0003/запрос → **$15/день = $450/мес**
+- Оптимизация: батчинг, кэширование, rate limiting по плану