【GitHub项目推荐--What to Eat:AI 驱动的智能料理助手,让每顿饭都成艺术】
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简介
What to Eat(中文名:一饭封神)是一款创新的开源智能菜谱生成平台,由开发者刘子霆构建。它融合 AI 大模型技术(零一万物 + 智谱AI),为用户提供从食材推荐、菜谱生成到营养分析的全流程烹饪解决方案。支持中华八大菜系(鲁菜/川菜/粤菜等)和全球主流料理(法餐/日料/意餐等),通过算法将烹饪变成科学与艺术的结合。
🔗 GitHub 地址:
核心功能亮点
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智能菜谱生成
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输入食材(如“鸡胸肉+番茄”)→ 输出完整菜谱(含步骤/火候/技巧)
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支持菜系定制:川菜麻辣、粤菜清淡、法餐精致
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三维营养分析
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自动计算热量/蛋白质/碳水/脂肪占比
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健康评分系统(1-5星) + 过敏原提示
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AI 菜品视觉化
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基于 CogView-3-Flash 模型生成高清菜品效果图
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支持风格调整:写实风/手绘风/美食摄影风
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专业侍酒师推荐
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根据菜系推荐酒水搭配(如川菜配冰镇梅酒)
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显示酒品产地/口感/适饮温度
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创意调味系统
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酱汁设计:生成定制调料配方(如“低脂版宫保鸡丁酱汁”)
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香料替代方案:缺八角时推荐小茴香+桂皮组合
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趣味饮食运势
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“料理占卜”:每日生成幸运菜品(如“今日宜食酸,忌油炸”)
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技术架构优势
层级 |
技术栈 |
特性 |
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前端 |
Vue 3 + TypeScript |
响应式设计,秒级交互 |
样式引擎 |
Tailwind CSS 3.4 |
原子化CSS,极致轻量 |
AI 服务 |
零一万物(文本) + 智谱AI(图像) |
中文优化,千字菜谱生成<3秒 |
构建部署 |
Vite 5 + Netlify |
冷启动<100ms,全球CDN加速 |
安装与配置
基础环境
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Node.js ≥ v18
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注册 AI 服务 API 密钥(零一万物/智谱AI)
本地部署
# 克隆项目
git clone https://github.com/liu-ziting/what-to-eat.git
cd what-to-eat
# 安装依赖
npm install
# 配置AI密钥
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件填入:
VITE_TEXT_GENERATION_API_KEY = "零一万物Key"
VITE_IMAGE_GENERATION_API_KEY = "智谱AI Key"
# 启动开发服务器
npm run dev
# 访问 http://localhost:5173
云部署(Netlify)
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Fork 项目到您的 GitHub 账户
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登录 Netlify → 选择仓库 → 设置构建命令:
Build command: npm run build:netlify Publish directory: dist
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在环境变量设置中填入 AI 密钥
使用指南
1. 基础操作流程
2. 高阶功能演示
场景:健身餐定制
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输入:鸡胸肉、西兰花、藜麦
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选择:低卡模式 + 高蛋白需求
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生成:香煎鸡胸配藜麦沙拉
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营养数据:热量 320kcal | 蛋白质 38g
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AI 图:摆盘精致的俯拍效果
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场景:家宴设计
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选择:川菜(3道)+ 粤菜(2道)
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输入预算:200元
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输出:
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菜单:宫保鸡丁 + 开水白菜 + 白切鸡
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酒单:桂花米酒(冷饮)
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总成本估算:185元
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应用场景实例
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新手厨房救星
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问题:冰箱只剩鸡蛋、番茄、米饭
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What to Eat:生成「番茄滑蛋盖饭」菜谱
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成果:分步视频指导 + 避免黑暗料理
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餐饮业创新引擎
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某私厨餐厅使用平台:
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每月生成 50+ 创意菜(如“藤椒巧克力慕斯”)
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菜品图直接用于菜单设计
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成本降低 40%,新品研发周期从 2 周缩至 2 天
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健康管理助手
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用户设定:糖尿病饮食
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平台自动:
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替换精碳为粗粮
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生成低GI食谱
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输出周计划采购清单
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文化传承实践
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还原“红楼梦茄鲞”等失传菜:
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输入古籍描述 → AI 解析古法工艺
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生成现代家庭可操作版本
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效果展示
功能 |
输入示例 |
输出成果 |
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菜谱生成 |
“牛肉+土豆+麻辣” |
川味土豆烧牛肉(8步骤+关键火候提示) |
营养分析 |
生成菜谱自动计算 |
热量452kcal |
AI 效果图 |
香煎三文鱼 |
专业级美食摄影风格图片(4K分辨率) |
酒水搭配 |
东坡肉 |
推荐:绍兴花雕酒(侍酒温度:60℃) |
🌐 体验地址:
Netlify 官方演示:https://what-to-eat-demo.netlify.app/
📌 注意:需自备 AI API 密钥(免费额度可试用)
What to Eat 正在重新定义烹饪——它不仅是工具,更是连接传统与创新、健康与美味的智能桥梁。通过开源模式,邀请全球开发者共同打造“人人都是大厨”的未来厨房生态。
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