一、功能概述
　　
　　在美团买菜系统中实现商品烹饪指导功能，旨在为用户提供从食材购买到烹饪完成的全流程服务，提升用户体验和平台粘性。该功能可包含以下核心要素：
　　
　　1. 商品关联菜谱推荐
　　2. 分步骤烹饪指导
　　3. 视频/图文教程
　　4. 智能菜谱生成
　　5. 烹饪技巧库
　　
　　 二、系统架构设计
　　
　　 1. 前端实现
　　
　　商品详情页集成：
　　- 在商品卡片/详情页增加"烹饪指导"入口
　　- 展示关联菜谱缩略图和简要信息
　　- 支持按烹饪方式、菜系、难度等筛选
　　
　　烹饪指导页面：
　　- 响应式布局，适配移动端和PC端
　　- 视频播放器组件（支持倍速、清晰度切换）
　　- 分步骤图文导航
　　- 食材用量自动换算（根据购买数量）
　　- 烹饪计时器功能
　　
　　 2. 后端服务
　　
　　菜谱数据服务：
　　- 菜谱数据库设计（包含食材、步骤、难度、时间等字段）
　　- 关联算法：根据用户购物车商品推荐菜谱
　　- 标签系统：烹饪方式、菜系、口味等分类
　　
　　API接口：
　　- `/api/recipes/recommend` - 根据商品ID推荐菜谱
　　- `/api/recipes/{id}` - 获取菜谱详情
　　- `/api/recipes/search` - 搜索菜谱
　　- `/api/ingredients/convert` - 食材用量换算
　　
　　 3. 数据库设计
　　
　　菜谱表(recipes)：
　　```
　　id (主键)
　　title
　　description
　　difficulty
　　cook_time
　　servings
　　video_url
　　cover_image
　　created_at
　　updated_at
　　```
　　
　　菜谱步骤表(recipe_steps)：
　　```
　　id (主键)
　　recipe_id (外键)
　　step_number
　　description
　　image_url
　　video_clip_url
　　timer_duration
　　```
　　
　　菜谱食材关联表(recipe_ingredients)：
　　```
　　id (主键)
　　recipe_id (外键)
　　ingredient_id (外键)
　　quantity
　　unit
　　is_optional
　　```
　　
　　 三、核心功能实现
　　
　　 1. 智能菜谱推荐算法
　　
　　```python
　　def recommend_recipes(product_ids, user_id=None):
　　 　　 1. 获取用户历史行为（可选）
　　 user_preferences = get_user_preferences(user_id) if user_id else {}
　　
　　 　　 2. 获取商品分类和属性
　　 products = Product.query.filter(Product.id.in_(product_ids)).all()
　　 ingredient_tags = [p.tags for p in products]
　　
　　 　　 3. 基础匹配：包含这些食材的菜谱
　　 base_recipes = Recipe.query.join(RecipeIngredient).filter(
　　 RecipeIngredient.ingredient_id.in_([p.id for p in products])
　　 ).distinct()
　　
　　 　　 4. 排序逻辑：
　　 　　 - 匹配食材数量
　　 　　 - 用户偏好
　　 　　 - 菜谱热度
　　 　　 - 烹饪难度
　　 ranked_recipes = rank_recipes(base_recipes, ingredient_tags, user_preferences)
　　
　　 return ranked_recipes[:10] 　　 返回Top10
　　```
　　
　　 2. 动态食材用量计算
　　
　　```javascript
　　function calculateIngredients(baseServings, targetServings, ingredients) {
　　 return ingredients.map(ingredient => {
　　 const ratio = targetServings / baseServings;
　　 return {
　　 ...ingredient,
　　 quantity: ingredient.quantity * ratio,
　　 displayText: `${(ingredient.quantity * ratio).toFixed(1)} ${ingredient.unit}`
　　 };
　　 });
　　}
　　
　　// 使用示例
　　const baseIngredients = [
　　 {name: "大米", quantity: 200, unit: "克"},
　　 {name: "水", quantity: 400, unit: "毫升"}
　　];
　　const adjustedIngredients = calculateIngredients(2, 3, baseIngredients);
　　// 输出: 3人份的食材用量
　　```
　　
　　 3. 烹饪步骤交互设计
　　
　　```html
　　
　　```
　　
　　 四、技术实现要点
　　
　　1. 视频处理：
　　 - 使用转码服务生成不同清晰度的视频
　　 - 实现分段加载和缓存策略
　　 - 支持HLS或DASH流媒体协议
　　
　　2. 图片优化：
　　 - 使用WebP格式减少加载时间
　　 - 实现响应式图片加载（根据设备分辨率）
　　 - 使用CDN加速静态资源
　　
　　3. 性能优化：
　　 - 菜谱数据预加载
　　 - 步骤内容按需加载
　　 - 实现服务端渲染(SSR)提升首屏速度
　　
　　4. 无障碍设计：
　　 - 视频添加字幕和音频描述
　　 - 确保所有功能可通过键盘操作
　　 - 提供高对比度模式
　　
　　 五、运营与内容管理
　　
　　1. 菜谱内容来源：
　　 - 专业厨师合作
　　 - 用户UGC内容（需审核）
　　 - 第三方菜谱数据库授权
　　
　　2. 内容审核流程：
　　 - 自动敏感词过滤
　　 - 人工营养学审核
　　 - 烹饪步骤合理性检查
　　
　　3. 数据分析：
　　 - 菜谱浏览完成率
　　 - 用户收藏/分享率
　　 - 烹饪失败反馈分析
　　
　　 六、扩展功能建议
　　
　　1. 智能购物清单：
　　 - 根据菜谱自动生成购物清单
　　 - 支持调整份数自动计算用量
　　 - 识别已有食材避免重复购买
　　
　　2. 烹饪社区：
　　 - 用户上传作品功能
　　 - 菜谱评分和评论系统
　　 - 烹饪问题问答板块
　　
　　3. AR烹饪指导：
　　 - 使用AR技术展示3D烹饪步骤
　　 - 实时动作识别和指导
　　 - 火候控制可视化
　　
　　4. 营养分析：
　　 - 显示每道菜的营养成分
　　 - 根据用户健康目标推荐菜谱
　　 - 过敏原提示功能
　　
　　 七、实施路线图
　　
　　1. MVP版本(1个月)：
　　 - 实现基础菜谱推荐和展示
　　 - 完成50个核心菜谱的内容录入
　　 - 开发基础视频播放功能
　　
　　2. 迭代1(2个月)：
　　 - 增加食材用量换算功能
　　 - 实现步骤导航和计时器
　　 - 优化移动端体验
　　
　　3. 迭代2(3个月)：
　　 - 开发智能购物清单
　　 - 增加用户收藏和历史记录
　　 - 实现A/B测试框架
　　
　　4. 长期优化：
　　 - 个性化推荐算法优化
　　 - AR/VR功能探索
　　 - 社区功能建设
　　
　　通过以上方案，美团买菜系统可以为用户提供从选购到烹饪的全流程优质体验，增强用户粘性，同时为平台创造差异化竞争优势。