烹饪知识基础-优快云博客

【免费下载链接】context-engineering-intro Context engineering is the new vibe coding - it's the way to actually make AI coding assistants work. Claude Code is the best for this so that's what this repo is centered around, but you can apply this strategy with any AI coding assistant! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/context-engineering-intro
食材分类体系: 按风味特性(酸、甜、苦、咸、鲜)、质地和烹饪特性分类
温度对食材的影响模型: 蛋白质变性温度范围、美拉德反应条件
风味协同规则: 互补风味对(如番茄与罗勒、巧克力与薄荷)的科学依据

食谱生成约束

营养均衡要求: 宏量营养素比例建议
步骤时序逻辑: 预处理→烹饪→装盘的合理顺序
工具适配性: 根据用户可用厨具调整烹饪方法


### 3. 实现智能食谱分析工具

利用项目中的[agent-factory-with-subagents](https://link.gitcode.com/i/2459d906d93e34c15b328ec2305e4f46)框架，我们可以构建一个多智能体食谱分析系统。这个系统包含:

#### 核心功能模块

1. **食材分析代理** ([use-cases/agent-factory-with-subagents/agents/rag_agent/agent.py](https://link.gitcode.com/i/daa5f04491d79f69b64056a262d295ff))
   - 食材营养成分分析
   - 季节性与地域性评估
   - 替代食材推荐

2. **烹饪步骤规划器** ([use-cases/agent-factory-with-subagents/examples/tool_enabled_agent/agent.py](https://link.gitcode.com/i/3aa5c6c5bc2fe5af0a9ad28273214aea))
   - 步骤时序优化
   - 烹饪技巧提示生成
   - 常见错误预警

3. **口味创新引擎** ([use-cases/pydantic-ai/examples/structured_output_agent/agent.py](https://link.gitcode.com/i/4ec373dad6d17842f837c5fd0982ab4e))
   - 风味组合建议
   - 文化融合创新
   - 口味强度平衡

#### 代码实现示例

以下是一个简化的食谱生成代理实现，基于项目中的RAG Agent模板：

```python
from pydantic import BaseModel
from agents.rag_agent.agent import RAGAgent
from agents.rag_agent.tools import search_knowledge_base, analyze_nutrition

class RecipeRequest(BaseModel):
    ingredients: list[str]
    dietary_restrictions: list[str] = []
    cooking_time: int
    skill_level: str = "beginner"

class RecipeAgent(RAGAgent):
    def __init__(self):
        super().__init__(
            system_prompt="你是一位专业厨师和食品科学家，擅长根据有限食材创造美味食谱",
            tools=[search_knowledge_base, analyze_nutrition],
            knowledge_base_path="documents/food_science/"
        )
    
    async def generate_recipe(self, request: RecipeRequest):
        # 分析食材特性
        ingredients_analysis = await self.analyze_ingredients(request.ingredients)
        
        # 搜索匹配的基础食谱
        base_recipes = await self.search_base_recipes(ingredients_analysis)
        
        # 应用创新算法
        innovative_recipe = self.apply_creative_transformation(
            base_recipes, 
            request.dietary_restrictions,
            request.skill_level
        )
        
        # 营养与口味平衡优化
        optimized_recipe = self.optimize_nutrition_and_flavor(innovative_recipe)
        
        return optimized_recipe

4. 系统验证与优化

为确保食谱生成系统的可靠性，我们需要实现全面的测试策略，参考项目中的tests目录结构。

关键测试模块

单元测试 (use-cases/agent-factory-with-subagents/agents/rag_agent/tests/test_agent.py)
- 食材分析准确性测试
- 步骤逻辑验证测试
- 口味组合规则测试
集成测试 (use-cases/agent-factory-with-subagents/agents/rag_agent/tests/test_integration.py)
- 多代理协作流程测试
- 知识检索准确性测试
- 输出格式一致性测试
用户反馈循环 (use-cases/agent-factory-with-subagents/agents/rag_agent/utils/db_utils.py)
- 食谱评分系统
- 用户偏好学习算法
- 错误案例分析与系统优化

实际应用案例：AI驱动的创意食谱生成

让我们通过一个完整案例展示Context Engineering如何提升AI食谱生成质量。

传统AI vs 上下文工程AI的食谱生成对比

传统AI输入:

请用鸡肉、西兰花和米饭生成一个食谱

传统AI输出往往简单且缺乏细节:

鸡肉西兰花炒饭:
1. 将鸡肉切丁，西兰花切小朵
2. 热锅倒油，炒香鸡肉
3. 加入西兰花翻炒
4. 倒入米饭一起炒
5. 加盐调味即可

基于上下文工程的输入 (INITIAL.md格式):

## FEATURE:
创建一个融合亚洲风味的健康鸡肉西兰花料理，适合健身人士，高蛋白低GI，准备时间不超过30分钟，适合家庭烹饪。

## EXAMPLES:
- [examples/healthy_meals/](https://link.gitcode.com/i/a21d3bf0110592f4e846af1e3b610cd7) - 健康料理结构示例
- [examples/flavor_profiles/asian/](https://link.gitcode.com/i/a21d3bf0110592f4e846af1e3b610cd7) - 亚洲风味组合示例

## DOCUMENTATION:
- 蛋白质最佳烹饪温度: 鸡胸肉63°C最佳嫩度
- GI值参考: 糙米GI值50，白米GI值73
- 健身餐宏量营养素比例: 蛋白质30%，碳水40%，脂肪30%

## OTHER CONSIDERATIONS:
- 西兰花要保持脆嫩口感(脆嫩度测量标准: 咬断时阻力3-4kg)
- 避免使用精制糖和反式脂肪
- 提供替代方案: 如无麸质、素食版本

基于上下文工程的AI输出将包含丰富的专业细节:

# 亚洲风味健身鸡胸肉配彩虹糙米

## 营养概况
- 热量: 425大卡
- 蛋白质: 35g (32%)
- 碳水化合物: 45g (43%) - 全部来自低GI食材
- 脂肪: 14g (25%) - 主要为不饱和脂肪

## 食材准备 (2人份)
- 鸡胸肉: 200g (去皮，切成1.5cm见方，参考[examples/cutting_techniques/meat.md](https://link.gitcode.com/i/a21d3bf0110592f4e846af1e3b610cd7))
- 西兰花: 150g (切成小朵，茎部切薄片利用，参考[examples/vegetable_prep/broccoli.md](https://link.gitcode.com/i/a21d3bf0110592f4e846af1e3b610cd7))
- 糙米: 80g干重 (提前浸泡30分钟)
- 辅料: 姜5g(切末)，蒜2瓣(切片)，红辣椒1个(切丝)，低钠酱油15ml，芝麻油5ml

## 烹饪步骤
1. 糙米烹饪: 将浸泡好的糙米加入1.5倍水量，煮沸后转小火煮15分钟至熟但有嚼劲(参考[examples/grains/rice_cooking.md](https://link.gitcode.com/i/a21d3bf0110592f4e846af1e3b610cd7))
   
2. 鸡胸肉预处理: 用厨房纸吸干表面水分，加入少许盐、白胡椒和1茶匙淀粉抓匀(提高嫩度技术，参考[examples/meat_tenderizing.md](https://link.gitcode.com/i/a21d3bf0110592f4e846af1e3b610cd7))
   
3. 精确烹饪:
   - 中大火预热不粘锅至180°C(水滴接触立即形成水珠滚动)
   - 加入5ml橄榄油，放入鸡胸肉单层摆放，不要过度拥挤
   - 每面煎2分钟至表面金黄，内部温度达到63°C(参考[examples/temperature_control/poultry.md](https://link.gitcode.com/i/a21d3bf0110592f4e846af1e3b610cd7))
   - 取出静置5分钟(让 juices重新分布)
   
4. 西兰花处理:
   - 烧开水加少许盐和油，放入西兰花焯水1分30秒
   - 立即放入冰水中停止烹饪，保持脆嫩度(参考[examples/blanching_techniques.md](https://link.gitcode.com/i/a21d3bf0110592f4e846af1e3b610cd7))
   
5. 炒制组合:
   - 锅中加入剩余油，爆香姜蒜红辣椒(约15秒)
   - 加入西兰花翻炒30秒
   - 倒入切成薄片的鸡胸肉和煮好的糙米
   - 加入酱油调味，翻炒均匀约1分钟
   - 关火后加入芝麻油提亮香气

## 专业烹饪技巧
- 鸡胸肉逆纹切可以破坏肌肉纤维，提升嫩度
- 糙米提前浸泡可缩短烹饪时间并提高消化率
- 西兰花茎部含有更多纤维和维生素，建议切薄片利用
- 最后加入芝麻油可最大化保留其健康脂肪酸和香气

## 营养调整选项
- 增肌版本: 增加糙米至100g，加入1个全蛋
- 减脂版本: 减少糙米至50g，增加西兰花至200g
- 素食替代: 用200g豆腐或150gtempeh替代鸡肉，添加10g坚果增加蛋白质

如何开始使用这个美食AI系统

快速启动指南

克隆项目仓库:

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/context-engineering-intro
cd context-engineering-intro

设置食谱AI环境:

# 进入代理工厂目录
cd use-cases/agent-factory-with-subagents/agents/rag_agent

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 初始化食材知识库
python ingestion/ingest.py --data_path documents/food_science/

生成你的第一个专业食谱:

【免费下载链接】context-engineering-intro Context engineering is the new vibe coding - it's the way to actually make AI coding assistants work. Claude Code is the best for this so that's what this repo is centered around, but you can apply this strategy with any AI coding assistant! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/context-engineering-intro

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考