本文通过引入外部感官增强变量（味觉增强剂T+，嗅觉放大器O7），探讨了在超敏感知状态下，对传统菏泽羊汤烹饪流程的算法化解构与重建。研究旨在剥离经验性操作，将“火候”、“翻炒”等烹饪现象学动作，转化为可描述、可循环的逻辑指令。
1. 初始化：变量声明与预处理
输入： 带皮山羊肉（骨肉比3:7）900g，本地青山羊为优；清水H2O 3000ml；白芷、草果、良姜等香料集合S[ ]；青花椒粒5g；本地羊油V 50g；葱段、姜块若干。
感官增强加载： 服用T+（味觉），佩戴O7（嗅觉）。系统启动，感知阈值下调70%。羊油的膻味分子从“背景噪音”分离为清晰的前调（动物脂肪）、中调（青草微酸）、后调（壤感）。 👃 → 🧠
2. 主循环：热力学与现象学的交互
WHILE (汤体色泽未达琥珀阈值 AND 羊肉筋膜未转化为明胶) {
CALL 函数[煸炒羊油](V, 香料子集S[0:3])； // 手腕以每秒2次频率转动，重心在左脚跟与右脚掌间转移，目光锁定羊油从乳白→澄明→泛起金边全过程。
ADD 羊肉块，触发梅纳反应； // 在O7监测下，反应进程被解构：0-60秒释放含硫化合物（尖锐），60-120秒生成呋喃类（坚果香），120秒后出现噻吩类（肉香）。
POUR H2O，切换至 WHILE (沸腾状态 == TRUE) { 维持微沸，撇除浮沫迭代次数 ≥ 5 }；
IF (O7检测到白芷的樟脑香峰值) { ADD 剩余香料S[4:]； }
}
（图片来源网络，侵删）
3. 子函数调用：关键动作的离散化描述
FUNCTION [煸炒羊油] (油基质, 香料) {
热锅冷油，油温升至160℃（T+反馈：舌尖出现轻微针刺感）；
投入香料，FOR (每次翻炒) { 手腕转动角度θ ∈ [30°, 45°]，锅体倾斜角φ ∈ [10°, 15°] }；
RETURN 萃取出香料脂溶性风味物质的羊油基质；
}
FUNCTION [撇沫] (汤面) {
基于O7提供的异味分子浓度梯度图，执行针对性撇除，而非传统时间点操作；
RETURN 异味分子总量下降40%的汤体；
}
4. 输出处理：超敏状态下的风味评估与呈现
输出： 汤体 800ml。
感官评估（增强状态）：
→ 鲜味：呈递路径被延长，在舌面分为三个阶段（初始的咸鲜、中段的矿物感、持久的回甘）。
→ 香气：在O7中呈现为分层扩散模型，底层为骨髓油脂香，中层为香料辛香，顶层飘散着极微弱的、类似烤麦皮的焦香。
→ 口感：汤体在口腔中的“重量感”可量化，明胶带来的粘滞度恰好能包裹住舌苔的轮廓。
盛入粗陶碗，汤面因油脂分布形成细密虹彩。撒上的那撮香菜末，在T+状态下，其醛类物质释放出类似柑橘与铁锈的复合信号，成为算法中一个意外的、不可预定义的注释符。 🌿 → 💫
剩下的半碗汤，我打算在感官增强效力消退后再次品尝，以校准这条算法在常态感知下的容错率…
