新手零失败家常菜视频教程与智能步骤解析助手

专门教做菜的软件技术文档

1. 应用场景与目标用户

专门教做菜的软件旨在通过智能化技术降低烹饪门槛，帮助用户快速掌握烹饪技能。其核心场景包括：家庭日常饮食规划、新手厨师教学、健康饮食定制及食材管理。目标用户覆盖烹饪爱好者、厨房新手、健康饮食需求者以及希望减少食材浪费的家庭用户。例如，用户可通过拍摄冰箱食材照片，触发AI自动生成定制化菜谱，优先消耗临近保质期的食材，提升厨房资源利用率。

2. 核心功能模块解析

2.1 智能菜谱推荐

基于用户输入的食材、饮食偏好（如低脂、素食）及历史行为数据，软件通过集成大语言模型（如DeepSeek）实现个性化推荐。算法优先匹配库存食材，并支持通过URL、文本或图片导入外部菜谱，由AI解析后生成标准化操作指南。

2.2 交互式烹饪引导

提供分步骤语音引导功能，支持用户通过语音指令控制流程（如“下一步”“设置10分钟计时器”）。结合AR技术，可在食材表面投影切割线或操作提示，降低操作失误率。例如，处理鱼类时，系统通过摄像头识别食材形态，动态调整去鳞、去内脏等步骤的视觉指引。

2.3 食材管理与预警

用户可通过拍照或手动录入食材信息，构建数字化冰箱。系统自动标注保质期，并在食材临近过期时推送提醒，联动菜谱推荐模块优先消耗该食材。技术实现上，采用图像识别（如ResNet、YOLO模型）与OCR技术解析包装标签。

2.4 社区化学习平台

集成用户评论、菜谱分享及厨艺PK功能。用户可发布自制菜谱并附带视频教程，其他用户通过点赞、收藏形成互动。后端采用MySQL数据库存储UGC内容，并通过Redis缓存高频访问数据以提升响应速度。

3. 技术架构与实现

3.1 后端服务设计

3.2 前端交互实现

4. 系统配置要求

4.1 服务器端

| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |

| CPU | 4核 Intel Xeon E5-2678 v3 | 8核 AMD EPYC 7B12 |

| 内存 | 16GB DDR4 | 32GB DDR4 ECC |

| 存储 | 500GB SSD（IOPS≥5000） | 1TB NVMe SSD（IOPS≥10000） |

| 网络带宽 | 100Mbps | 1Gbps（支持BGP多线） |

4.2 客户端

5. 部署与安装指南

5.1 环境依赖

5.2 部署流程

1. 容器化部署：通过Docker Compose编排MySQL、Redis及SpringBoot服务，配置健康检查与自动扩容策略。

2. 模型加载：将预训练的DeepSeek模型导入腾讯云HAI-CPU环境，设置API网关限流（≤1000 QPS）。

3. 前端发布：使用Flutter build命令生成APK/IPA包，上架至应用商店并配置CDN加速静态资源。

6. 使用说明与最佳实践

6.1 新用户引导流程

1. 注册与偏好设置：支持手机号、第三方账号（微信/Google）登录，填写饮食禁忌与技能等级。

2. 食材库初始化：拍照扫描冰箱食材或手动输入名称、数量及保质期，系统自动生成3日内推荐菜谱。

3. 烹饪模式选择：

6.2 高级功能操作

7. 维护与优化策略

7.1 版本迭代机制

7.2 性能监控方案

7.3 用户反馈闭环

与实现依据

1. 技术文档结构参考谷歌开发文档风格与Vue/React官方文档。

2. 交互设计部分借鉴烹饪辅助机器人的AR投影与语音控制方案。

3. 部署方案基于腾讯云HAI-CPU与DeepSeek模型一体化集成实践。

4. 社区功能实现参考现有点餐系统与菜谱App的数据库设计。