系统概述
小象买菜系统是一个结合食材购买与烹饪指导的综合性平台，旨在帮助用户从选购食材到完成烹饪的全流程体验。以下是简易烹饪指导功能的开发实现方案。
核心功能设计
1. 食材-菜谱智能匹配
- 功能描述：根据用户购物车中的食材自动推荐可制作的菜谱
- 实现方式：
```python
def recommend_recipes(cart_items):
从数据库查询包含这些食材的菜谱
possible_recipes = Recipe.query.filter(
Recipe.ingredients.any(Ingredient.name.in_(cart_items))
).all()
按匹配度排序（包含食材数量越多排名越高）
ranked_recipes = sorted(
possible_recipes,
key=lambda r: len(set(r.ingredients) & set(cart_items)),
reverse=True
)
return ranked_recipes[:5] 返回前5个推荐
```
2. 分步烹饪指导
- 数据结构：
```json
{
"recipe_id": 123,
"title": "番茄炒蛋",
"ingredients": ["番茄2个", "鸡蛋3个", "葱花适量"],
"steps": [
{
"step": 1,
"action": "准备",
"description": "番茄切块，鸡蛋打散备用",
"time": "3分钟",
"image": "/images/step1.jpg"
},
{
"step": 2,
"action": "炒蛋",
"description": "热锅凉油，倒入蛋液炒至凝固",
"time": "2分钟",
"video": "/videos/step2.mp4"
}
]
}
```
3. 交互式烹饪助手
- 技术实现：
- 使用WebSocket实现实时互动
- 语音指导功能（集成语音合成API）
- 计时器与步骤提醒
技术架构
前端实现
- 框架选择：React/Vue + TypeScript
- 关键组件：
- 菜谱展示卡片（带图片/视频）
- 交互式步骤导航器
- 食材替换建议弹窗
- 烹饪进度计时器
后端实现
- 语言/框架：Python(Django/Flask)或Node.js
- 数据库设计：
```sql
CREATE TABLE recipes (
id SERIAL PRIMARY KEY,
title VARCHAR(100) NOT NULL,
description TEXT,
prep_time INTEGER,
cook_time INTEGER,
difficulty VARCHAR(20)
);
CREATE TABLE recipe_steps (
id SERIAL PRIMARY KEY,
recipe_id INTEGER REFERENCES recipes(id),
step_number INTEGER NOT NULL,
description TEXT NOT NULL,
media_url VARCHAR(255)
);
CREATE TABLE ingredients (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
category VARCHAR(30)
);
CREATE TABLE recipe_ingredients (
recipe_id INTEGER REFERENCES recipes(id),
ingredient_id INTEGER REFERENCES ingredients(id),
quantity VARCHAR(50),
PRIMARY KEY (recipe_id, ingredient_id)
);
```
API设计
- 主要端点：
- `GET /api/recipes/recommend` - 根据购物车推荐菜谱
- `GET /api/recipes/{id}` - 获取菜谱详情
- `POST /api/cooking/start` - 开始烹饪（记录用户进度）
- `PUT /api/cooking/progress` - 更新烹饪进度
特色功能实现
1. 智能食材替换
```python
def suggest_substitutes(missing_ingredient):
基于食材分类和常见替代关系
substitutions = {
"牛奶": ["豆浆", "杏仁奶"],
"白糖": ["蜂蜜", "枫糖浆"],
"酱油": ["生抽", " tamari(无麸质)"],
更多替换关系...
}
return substitutions.get(missing_ingredient, [])
```
2. 烹饪难度自适应
- 根据用户历史烹饪记录动态调整推荐菜谱的难度级别
- 新手引导模式：提供更详细的步骤说明和视频演示
3. 营养信息整合
- 集成营养数据库API（如USDA FoodData Central）
- 显示每道菜谱的营养成分和热量信息
- 提供健康饮食建议
开发路线图
1. 第一阶段（2周）：
- 基础菜谱数据库搭建
- 食材-菜谱匹配算法实现
- 简单的前端展示界面
2. 第二阶段（3周）：
- 交互式烹饪指导功能
- 进度保存与恢复
- 基础食材替换建议
3. 第三阶段（2周）：
- 语音指导功能
- 烹饪计时器集成
- 用户反馈系统
4. 第四阶段（持续）：
- 个性化推荐算法优化
- 社区功能（用户上传菜谱）
- 多语言支持
测试与优化
1. 单元测试：
- 测试食材匹配算法的准确性
- 验证步骤排序逻辑
- 检查API端点的输入验证
2. 用户测试：
- 招募不同烹饪水平的用户进行测试
- 收集关于指导清晰度、功能实用性的反馈
- 优化交互流程和界面设计
3. 性能优化：
- 菜谱搜索的响应时间优化
- 图片/视频资源的加载优化
- 数据库查询效率提升
扩展功能考虑
1. AR烹饪指导：使用AR技术在真实厨房环境中叠加烹饪步骤
2. 智能厨具集成：与智能烤箱、秤等设备连接，实现自动化烹饪
3. 社交功能：用户分享烹饪成果，建立烹饪社区
4. 饮食计划：根据用户健康目标生成一周饮食计划
通过以上方案，小象买菜系统可以为用户提供从食材购买到成功烹饪的完整解决方案，提升用户粘性和平台价值。
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