e57ff8e06c
Backend:
- Add Groq LLM client (llama-3.3-70b) for recipe generation with JSON
retry strategy (retries only on parse errors, not API errors)
- Add Pexels client for parallel photo search per recipe
- Add saved_recipes table (migration 004) with JSONB fields
- Add GET /recommendations endpoint (profile-aware prompt building)
- Add POST/GET/GET{id}/DELETE /saved-recipes CRUD endpoints
- Wire gemini, pexels, recommendation, savedrecipe packages in main.go
Flutter:
- Add Recipe, SavedRecipe models with json_serializable
- Add RecipeService (getRecommendations, getSavedRecipes, save, delete)
- Add RecommendationsNotifier and SavedRecipesNotifier (Riverpod)
- Add RecommendationsScreen with skeleton loading and refresh FAB
- Add RecipeDetailScreen (SliverAppBar, nutrition tooltip, steps with timer)
- Add SavedRecipesScreen with Dismissible swipe-to-delete and empty state
- Update RecipesScreen to TabBar (Recommendations / Saved)
- Add /recipe-detail route outside ShellRoute (no bottom nav)
- Extend ApiClient with getList() and deleteVoid()
Project:
- Add CLAUDE.md with English-only rule for comments and commit messages
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
4.7 KiB
4.7 KiB
TODO: будущие улучшения
Функционал, сознательно отложенный. Основные AI-фичи (рекомендации, распознавание, меню) реализуются через Gemini в итерациях 1–4.
База данных рецептов и нутриентов
Верифицированная база нутриентов
Сейчас КБЖУ генерирует Gemini (приблизительно, помечается «≈» в UI). Для пользователей с медицинскими показаниями (диабет, ожирение) нужна точность:
- USDA FoodData Central — государственная база США, бесплатно, 300K+ продуктов, верифицированы лабораторно
- API:
api.nal.usda.gov/fdc/v1/(ключ бесплатный) - Данные используются как reference при генерации Gemini
- API:
- Open Food Facts — community база для упакованных продуктов со штрих-кодами
Постоянная база рецептов с поиском
Сейчас рецепты генерируются on-demand и хранятся только если сохранены. В будущем:
- Постоянная база 5K–50K рецептов с FTS-поиском
- Фильтрация, рейтинги, отзывы, история просмотров
- Каталог с пагинацией
- Возможные источники: Spoonacular (коммерческая лицензия), собственная редакция + Gemini
Функциональность
Поиск по рецептам
Когда будет постоянная база — полноценный поиск:
- Full-text search по названию и ингредиентам (PostgreSQL tsvector, индексы уже в схеме)
- Фильтры: кухня, сложность, время, КБЖУ, диетические теги
- "Что можно приготовить из этих продуктов" — SQL-запрос по mapping_id
Дневник питания и статистика
- Запись что съедено за день (из рецепта, из меню, вручную, фото)
- Автоподсчёт КБЖУ за день, прогресс к норме
- Графики за день / неделю / месяц
- Быстрое добавление перекусов через поиск
Рейтинги и отзывы рецептов
- Оценка и отзыв после готовки
- Поля
avg_ratingиreview_countуже есть в схемеrecipes - Реализовать когда появится постоянная база
Шаблоны меню
- Сохранить удачное меню как шаблон (например «Рабочая неделя»)
- Повторное применение с учётом текущих продуктов
Пользовательские рецепты
- Создать и сохранить собственный рецепт
- Доступен в личном каталоге, не виден другим (или можно поделиться)
Технический долг
Кэширование
- Redis для кэша Pexels image_url по query-строке (сейчас: новый Pexels-запрос при каждой генерации)
- Кэш рекомендаций на 30 минут — не перегенерировать если продукты не изменились
Оффлайн-режим
- Кэшировать последние рекомендации и меню локально (Hive/SharedPreferences)
- Сохранённые рецепты — полностью оффлайн
Уведомления
- Push-уведомления о продуктах, срок которых истекает завтра
- Напоминание приготовить по плану меню
Монетизация
- Free tier: N рекомендаций/день, без меню на неделю
- Premium: неограниченные рекомендации, планировщик меню, расширенная аналитика, приоритетная очередь Gemini
Масштабирование Gemini при росте
При 10 000 DAU × 5 AI-запросов/день = 50 000 запросов/день:
- Gemini Flash: ~$0.0003/запрос → $15/день = $450/мес
- Оптимизация: батчинг, кэширование, rate limiting по плану