Files

dbastrikin e57ff8e06c feat: implement Iteration 1 — AI recipe recommendations

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>

2026-02-21 22:43:29 +02:00

17 KiB

Raw Blame History

FoodAI — План реализации

Обзор итераций

#	Итерация	Цель	Зависит от
0	Фундамент	Go-проект, БД, авторизация, Flutter-каркас	—
1	AI-рекомендации рецептов	Gemini генерирует рецепты, Pexels фото, сохранение рецептов	0
2	Управление продуктами	CRUD продуктов, сроки хранения, ingredient_mappings	0
3	Распознавание продуктов	OCR чека, фото продуктов, фото блюд (Gemini Vision)	1, 2
4	Планирование меню	Меню на неделю, AI-генерация, список покупок, дневник	1, 2

Дальнейшие итерации определяются приоритетами после MVP. Функциональность из TODO.md (дневник статистики, режим готовки, полировка) — следующий горизонт.

Карта зависимостей

                        ┌──────────────┐
                        │  0. Фундамент │
                        └──────┬───────┘
                               │
                  ┌────────────┴────────────┐
                  │                         │
                  ▼                         ▼
     ┌────────────────────┐      ┌──────────────────┐
     │ 1. AI-рекомендации │      │  2. Продукты     │
     │    (Gemini+Pexels) │      │  + ingredient_   │
     │    saved_recipes   │      │    mappings      │
     └──────────┬─────────┘      └────────┬─────────┘
                │                         │
                └────────────┬────────────┘
                             │
                  ┌──────────┴──────────┐
                  │                     │
                  ▼                     ▼
     ┌────────────────────┐  ┌─────────────────────┐
     │ 3. Распознавание   │  │ 4. Планирование     │
     │    продуктов       │  │    меню             │
     │    (Gemini Vision) │  │    (Gemini+Pexels)  │
     └────────────────────┘  └─────────────────────┘

Параллельная разработка: итерации 1 и 2 могут выполняться параллельно. Итерации 3 и 4 — тоже параллельно после завершения 1 и 2.

Итерация 0: Фундамент

Детальный план: Iteration_0.md

Цель: развернуть скелет проекта, базу данных, авторизацию и каркас мобильного приложения. После итерации можно зарегистрироваться, войти и увидеть пустые экраны.

Зависимости: нет.

User Stories

Backend

ID	Story	Описание
0.1	Инициализация Go-проекта	Структура проекта (cmd/, internal/, pkg/), go.mod, конфигурация (envconfig), логгер (slog), graceful shutdown
0.2	PostgreSQL + миграции	Подключение к PostgreSQL (pgx), система миграций (goose или golang-migrate). Начальная миграция: таблица `users`
0.3	HTTP-сервер + роутер	HTTP-сервер (net/http или chi), middleware (CORS, request ID, logging, recovery), healthcheck endpoint
0.4	Firebase Auth интеграция	Firebase Admin SDK. Middleware для верификации Firebase idToken. Выдача собственного JWT. Эндпоинты: `POST /auth/login`, `POST /auth/refresh`, `POST /auth/logout`
0.5	Таблица users	Миграция: users (id, firebase_uid, email, name, avatar_url, параметры тела, цель, preferences JSONB, plan, created_at). CRUD-сервис
0.6	Docker Compose	docker-compose.yml: PostgreSQL, приложение. Makefile с основными командами (migrate, run, test)

Flutter

ID	Story	Описание
0.7	Инициализация Flutter-проекта	Создание проекта, структура (features/, core/, shared/), подключение основных пакетов (dio, riverpod/bloc, go_router)
0.8	Firebase Auth во Flutter	Пакеты firebase_auth, google_sign_in, sign_in_with_apple. Экраны: вход (email + Google + Apple), регистрация. Хранение JWT в secure storage
0.9	Навигация и каркас экранов	Bottom Tab Bar (5 вкладок), пустые заглушки для каждого экрана, роутинг
0.10	API-клиент	Dio-клиент с interceptors: JWT-токен, refresh, error handling. Базовые модели (User)

Результат итерации

Можно зарегистрироваться через email / Google / Apple
Войти в приложение и увидеть 5 вкладок с заглушками
Backend отвечает на healthcheck и auth-запросы
БД содержит таблицу users с данными зарегистрированных пользователей

Итерация 1: AI-рекомендации рецептов

Детальный план: Iteration_1.md

Цель: реализовать ключевую функцию — персонализированные рецепты, сгенерированные Gemini, с фотографиями из Pexels и возможностью сохранять понравившиеся.

Зависимости: итерация 0.

User Stories

Backend

ID	Story	Описание
1.1	Gemini-клиент	Пакет internal/gemini. Интерфейс RecipeGenerator. GenerateRecipes(prompt) → []Recipe. Retry на невалидный JSON
1.2	Pexels-клиент	Пакет internal/pexels. SearchPhoto(query) → image_url. Параллельные запросы
1.3	Таблица saved_recipes	Миграция: id, user_id, title, description, cuisine, difficulty, prep/cook_time_min, servings, image_url, ingredients (JSONB), steps (JSONB), tags (JSONB), nutrition (JSONB), source, saved_at
1.4	GET /recommendations	Формирует промпт из профиля пользователя → Gemini → Pexels → ответ с image_url
1.5	CRUD saved_recipes	POST /saved-recipes, GET /saved-recipes, GET /saved-recipes/{id}, DELETE /saved-recipes/{id}

Flutter

ID	Story	Описание
1.6	RecommendationsScreen	Список карточек, skeleton-загрузка, кнопка 🔄 для перегенерации
1.7	RecipeDetailScreen	Фото, КБЖУ≈, ингредиенты, шаги, кнопка сохранить
1.8	SavedRecipesScreen	Список с удалением, пустое состояние

Результат итерации

Пользователь открывает вкладку «Рецепты» и видит 5 персонализированных рецептов с фото
Может сохранить рецепт, просмотреть детали, удалить из сохранённых
КБЖУ помечены «≈» как приблизительные

Итерация 2: Управление продуктами

Детальный план: Iteration_2.md

Цель: пользователь может вести список своих продуктов вручную — добавлять через автодополнение (ingredient_mappings), редактировать, удалять, отслеживать сроки. Рекомендации становятся персонализированными: Gemini учитывает имеющиеся продукты.

Зависимости: итерация 0.

User Stories

Backend

ID	Story	Описание
2.1	Таблица products	Миграция: id, user_id, mapping_id (FK nullable), name, quantity, unit (ENUM), category, storage_days, added_at, expires_at (computed). Индексы по user_id, expires_at
2.2	Products CRUD API	`GET /products` (фильтры: category, expiring), `POST /products`, `PUT /products/{id}`, `DELETE /products/{id}`, `DELETE /products` (очистить все)
2.3	Частичное использование	`PATCH /products/{id}/consume` — уменьшить количество. Если количество = 0, предложить удаление
2.4	Массовое добавление	`POST /products/batch` — добавление нескольких продуктов за раз (после распознавания). Обработка дубликатов: проверка по mapping_id, предложение объединить
2.5	Дефолтные сроки хранения	`GET /products/storage-defaults`, `PUT /products/storage-defaults`. Хранение в user preferences (JSONB в таблице users)
2.6	Fuzzy matching при добавлении	При добавлении продукта — поиск по ingredient_mappings.aliases. Если найдено — автозаполнение: mapping_id, category, unit, storage_days, нутриенты

Flutter

ID	Story	Описание
2.7	Экран «Мои продукты»	Список продуктов по категориям, поиск, chip-фильтры, badge «осталось X дней»
2.8	Добавление/редактирование продукта	Форма: название, количество, единица, категория, период хранения. Выпадающее меню добавления (+)
2.9	Частичное использование	Модалка «Сколько осталось?» при свайпе или тапе
2.10	Очистить и перезаполнить	Контекстное меню (···) → подтверждение → очистка
2.11	Настройки сроков хранения	Экран из Профиля: список категорий с редактируемыми днями
2.12	Пустое состояние	Иллюстрация + CTA «Сфотографируйте продукты или сканируйте чек»

Результат итерации

Пользователь может вручную добавить продукты, указать количество и сроки
Видит «осталось X дней» для каждого продукта
Может частично использовать продукт, удалить, очистить всё
При добавлении — автоматический подбор категории, единицы, срока через fuzzy match

Итерация 3: Распознавание продуктов

Детальный план: Iteration_3.md

Цель: пользователь фотографирует чек, холодильник или блюдо — Gemini Vision распознаёт продукты и помогает заполнить список запасов.

Зависимости: итерации 1, 2.

User Stories

Backend

ID	Story	Описание
3.1	OCR чека	POST /ai/recognize-receipt: фото → Gemini Flash (vision) → JSON (name, qty, unit, confidence). Fuzzy match по ingredient_mappings
3.2	Фото продуктов	POST /ai/recognize-products: 1–3 фото → параллельные Gemini-запросы → дедупликация → JSON
3.3	Распознавание блюда	POST /ai/recognize-dish: фото → Gemini → {dish_name, weight_g, КБЖУ≈, confidence}
3.4	Авто-маппинг	Нераспознанный продукт → Gemini классифицирует → сохраняет в ingredient_mappings
3.5	S3 / multipart	Загрузка фото: multipart или presigned URL

Flutter

ID	Story	Описание
3.6	ScanScreen	Выбор режима: чек / продукты / блюдо. Камера + галерея
3.7	Экран подтверждения	Список с инлайн-редактированием, удалением, «Добавить ещё фото», CTA «В запасы»
3.8	Экран результата блюда	Фото, КБЖУ≈, кнопки «В дневник» / «Открыть рецепт»

Результат итерации

Сфотографировал чек → список продуктов → подтвердил → добавил в запасы
Сфотографировал холодильник → то же
Сфотографировал блюдо → КБЖУ≈ → можно добавить в дневник

Итерация 4: Планирование меню

Детальный план: Iteration_4.md

Цель: пользователь получает полное меню на неделю от Gemini с учётом продуктов, целей и предпочтений. Автоматически формируется список покупок.

Зависимости: итерации 1, 2.

User Stories

Backend

ID	Story	Описание
4.1	Таблицы menu_plans, menu_items	Миграции. menu_items → saved_recipes
4.2	Таблица meal_diary	Миграция. Записи приёмов пищи
4.3	POST /ai/generate-menu	Gemini генерирует 21 рецепт, Pexels параллельно, сохранение в БД
4.4	Menu CRUD	GET /menu?week=, PUT /menu/items/{id}, DELETE /menu/items/{id}
4.5	Shopping list	POST /shopping-list/generate (SQL-агрегация без Gemini), GET, PATCH check

Flutter

ID	Story	Описание
4.6	MenuScreen	7-дневный вид, skeleton на генерацию, кнопка «Сгенерировать»
4.7	Замена рецепта	Тап «Изменить» → выбор из saved_recipes или перегенерация
4.8	ShoppingListScreen	Список по категориям, чекбоксы, «Поделиться»
4.9	DiaryScreen	Записи за день, «+ Добавить»

Результат итерации

Пользователь получает меню на неделю одним запросом к Gemini
Все рецепты меню сохраняются в saved_recipes
Из меню автоматически формируется список покупок (то, чего нет в запасах)
Ведётся дневник питания

Итоги

Итерация	Цель	Ключевые API
0. Фундамент	Auth, профиль, каркас	Firebase
1. AI-рекомендации	Рецепты + сохранение	Gemini, Pexels
2. Продукты	CRUD запасов, ingredient_mappings	—
3. Распознавание	OCR чека, фото продуктов/блюда	Gemini Vision
4. Меню	Недельное меню, список покупок	Gemini, Pexels

MVP: итерации 0–2 (авторизация + рекомендации + продукты) — пользователь получает персонализированные рецепты.

Полный продукт: итерации 0–4 — полный цикл: сфотографировал чек → получил меню → список покупок → дневник питания.

17 KiB Raw Blame History Unescape Escape

FoodAI — План реализации

Обзор итераций

Карта зависимостей

Итерация 0: Фундамент

User Stories

Backend

Flutter

Результат итерации

Итерация 1: AI-рекомендации рецептов

User Stories

Backend

Flutter

Результат итерации

Итерация 2: Управление продуктами

User Stories

Backend

Flutter

Результат итерации

Итерация 3: Распознавание продуктов

User Stories

Backend

Flutter

Результат итерации

Итерация 4: Планирование меню

User Stories

Backend

Flutter

Результат итерации

Итоги

17 KiB

Raw Blame History