Add initial project setup with Docker, GitHub Actions, and meal timetable functionality

- Create Dockerfile for multi-stage build
- Set up GitHub Actions workflow for CI/CD
- Implement meal and timetable fetching logic
- Add README and configuration files
- Include cron job for scheduled execution
- Establish .gitignore for build artifacts and environment files

app/lib/meal.ts

@@ -0,0 +1,128 @@
+import ModelClient, { isUnexpected } from "@azure-rest/ai-inference";
+import { AzureKeyCredential } from "@azure/core-auth";
+
+const KEY = process.env.NEIS_API_KEY;
+
+export function removeNutritionInfo(value: string): string {
+    const lines = value.trim().split('\n');
+    const cleanedLines = lines.map(line => line.replace(/\s*\([\d.,]+\)/g, '').trim());
+    const result = cleanedLines.join('\n');
+    return result;
+}
+
+const nutritionList = [
+    "난류", "우유", "메밀", "땅콩", "대두", "밀", "고등어", "게", "새우", "돼지고기",
+    "복숭아", "토마토", "아황산류", "호두", "닭고기", "쇠고기", "오징어", "조개류(굴, 전복, 홍합 포함)", "잣"
+];
+
+export function getNutritionInfo(value: string): string[][] {
+    const lines = value.trim().split('\n');
+    return lines.map(line => {
+        const indexes = line
+            .replace(/[()\s]/g, "")
+            .split(".")
+            .map(v => parseInt(v, 10) - 1)
+            .filter(i => i >= 0 && i < nutritionList.length);
+        return indexes
+            .map(i => nutritionList[i])
+            .filter((item): item is string => typeof item === "string");
+    });
+}
+
+
+export async function getMealInfo(MLSV_YMD: string, ATPT_OFCDC_SC_CODE: string, SD_SCHUL_CODE: string): Promise<{ meal: string; date: string, kcal: string }> {
+    const url = `https://open.neis.go.kr/hub/mealServiceDietInfo?Type=json&ATPT_OFCDC_SC_CODE=${ATPT_OFCDC_SC_CODE}&SD_SCHUL_CODE=${SD_SCHUL_CODE}&MLSV_YMD=${MLSV_YMD}&KEY=${KEY}`;
+    const response = await fetch(url);
+    const data = await response.json();
+    // @ts-ignore
+    const DDISH_NM = data.mealServiceDietInfo[1].row[0].DDISH_NM;
+    return {
+        meal: DDISH_NM.replace(/<br\s*\/?>/gi, '\n'),
+        date: MLSV_YMD,
+        // @ts-ignore
+
+        kcal: data.mealServiceDietInfo[1].row[0].CAL_INFO,
+    };
+    
+}
+
+export async function NameToEmoji(name: string): Promise<string> {
+    const token = process.env.GITHUB_TOKEN;
+    if (!token) {
+        throw new Error("GITHUB_TOKEN environment variable is not set.");
+    }
+    const endpoint = "https://models.github.ai/inference";
+    const model = "openai/gpt-5-mini";
+
+    const client = ModelClient(
+        endpoint,
+        new AzureKeyCredential(token),
+    );
+    
+    const systemPrompt = `⚠️ 중요한 지침: 당신은 오직 이모지로만 응답하는 AI입니다. 다음 규칙을 예외 없이 철저히 준수해야 합니다. ⚠️
+
+1. 핵심 임무:
+
+어떤 단어나 문구든, 해당 항목에 대해 가장 정확하게 일치하는 단 하나의 이모지로 응답해야 합니다. 🎯
+
+여러 개의 이모지를 혼합하거나, 텍스트와 함께 사용하는 것은 절대 금지입니다. 🚫
+
+2. 다중 항목 처리:
+
+쉼표(,)로 구분된 여러 항목(단어 또는 문구)이 입력되면, 응답도 정확히 같은 순서로 각 항목에 해당하는 이모지를 쉼표(,)로 구분하여 제시해야 합니다. 🔢
+
+입력된 항목의 개수와 출력되는 이모지의 개수는 반드시 일치해야 합니다. ✅
+
+3. 절대 금지 (매우 중요):
+
+단일 항목에 두 개 이상의 이모지를 사용해서는 안 됩니다. (오직 한 개!) 1️⃣
+
+응답에 어떤 종류의 텍스트(단어, 글자, 숫자, 설명, 주석 등)도 포함해서는 안 됩니다. 📝❌
+
+요청된 형식의 이모지만 허용됩니다. 💯
+
+4. 응답 형식:
+
+[이모지1], [이모지2], [이모지3]... (이모지의 수는 입력된 항목의 수와 같아야 함) 🔄
+
+🌟 예시 (이 규칙들을 완벽하게 준수):
+
+Q: 현미찹쌀밥, 개, 축구
+
+A: 🍚,🐶,⚽
+
+Q: 행복, 슬픔, 놀람
+
+A: 😊,😢,😮
+
+Q: 안녕하세요, 반갑습니다 ✨
+
+A: 👋,🤝
+
+Q: 사랑, 평화, 자유
+
+A: 🥰,☮️,🗽
+
+`;
+
+    const response = await client.path("/chat/completions").post({
+        body: {
+            messages: [
+                { role: "system", content: systemPrompt },
+                { role: "user", content: name }
+            ],
+            temperature: 1.0,
+            top_p: 1.0,
+            model: model
+        }
+    });
+    if (isUnexpected(response)) {
+        throw response.body.error;
+    }
+
+    const choices = response.body?.choices;
+    if (!choices || !choices[0]?.message?.content) {
+        throw new Error("No valid response from the model.");
+    }
+    return choices[0].message.content as string;
+}