What To Eat 实测：3.3k 星的 AI 菜谱生成器，cooking 也能 vibe coding

每天最烦人的问题之一：今天吃什么?

这个问题看似 trivial，但真要认真对待，需要考虑的因素其实不少——冰箱里有什么食材、想吃什么口味、营养搭配怎么样、能不能做得出来。以前我的解决方案就是翻来覆去那十几道菜，吃腻了也不知道换什么。

最近在 GitHub 上发现了一个有趣的项目：liu-ziting/what-to-eat。3.3k 星，Vue 3 + TypeScript 写的，口号是”一饭封神”。用 AI 来生成菜谱，听起来有点意思，实际试了一圈，来分享下体验。

它解决了什么问题

核心就一件事：用 AI 帮你解决”今天吃什么”和”怎么做”的问题。

不是那种简单的菜谱搜索——你输入”番茄鸡蛋”，它返回几个菜谱。而是更像一个 AI 烹饪助手：

• 你告诉它冰箱里有什么食材，它给你生成几个菜谱方案
• 你指定想吃川菜或者日料，它按菜系生成
• 它能分析每道菜的营养成分
• 它能推荐搭配的酒水
• 它甚至能用 AI 生成菜的”效果图”——虽然看起来有点假，但确实能增加食欲

最骚的是，它还有个”料理占卜”功能。不知道吃什么的时候点一下，AI 随机给你推荐一道菜，附带做法和注意事项。对我这种选择困难症患者来说，这个功能简直是救命稻草。

核心功能

智能菜谱生成 输入食材或者想要的菜系，AI 会生成完整的菜谱，包括：

• 食材清单和用量
• 详细的步骤说明
• 烹饪时间和难度评级
• 每步的注意事项和小技巧

我试了一个”冰箱里有土豆、牛肉、洋葱，想做中餐”，生成的红烧牛肉土豆步骤还挺靠谱的，从焯水到炒糖色到收汁都有，不像某些 AI 生成的菜谱那样胡说八道。

中华八大菜系 + 国际料理 支持的范围很广：川菜、鲁菜、粤菜、苏菜、闽菜、浙菜、湘菜、徽菜，再加上日料、韩料、西餐、东南亚菜。每种菜系都有对应的风味调整，生成的菜谱会体现菜系特色。

我试了川菜和日料两种风格生成同一道菜(鸡肉)，川菜版本强调了麻辣和重调味，日料版本则更清淡、注重食材原味，区分还是挺明显的。

营养分析 每道生成的菜谱都会附带营养成分分析：热量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、膳食纤维等。对于在控制饮食的人来说挺实用，可以直观地看到今天这道菜的营养构成。

AI 效果图 用 AI 生成菜品的成品图。这个功能怎么说呢——图确实挺好看的，但跟实际做出来的效果差距可能比较大。不过用来发朋友圈或者写美食博客当配图，效果比没有强。

酒水搭配 生成的菜谱会推荐搭配的酒水，红酒、白酒、清酒、啤酒都有。我试了几次，搭配建议还算合理，比如红烧肉配黄酒、三文鱼配清酒，基本符合常识。

酱汁设计 这个功能挺有意思——它会根据主菜自动生成一个配套的酱汁配方。比如做牛排，它会推荐一个黑胡椒酱汁的做法；做清蒸鱼，会推荐一个豉油酱汁。对于想提升厨艺水平的人来说，这些小细节很有帮助。

动态配置系统 不用重启服务就能切换 AI 提供商。支持任何 OpenAI 标准的 API，比如 OpenAI、Claude、Gemini、或者自建的大模型服务。点击界面上的设置按钮，填上 API key 和 endpoint，立即生效。

我试过切换不同的模型，GPT-4 生成的菜谱最详细，Claude 的更有创意，国产模型的步骤说明稍微简单一些。这个灵活性确实不错，可以根据自己的 API 余额随意切换。

实际使用场景

场景一：清空冰箱 冰箱里剩了几个随机食材，不知道怎么组合。把食材列表丢给 what-to-eat，它会生成几个不同的菜谱方案，选一个看着顺眼的就行。

场景二：学新菜系 想学做川菜但不知道从哪里开始。指定川菜 + 入门级难度，它会生成几道适合新手的菜，从简单的开始循序渐进。

场景三：节日聚餐 逢年过节家里来客人，需要准备一桌菜。指定人数、口味偏好、预算范围，它会帮你规划一桌菜的菜单，包括冷热搭配、荤素比例。

场景四：健康管理 最近在减脂，需要控制热量。指定低热量 + 高蛋白，生成的菜谱都会在这个范围内，营养分析也能帮我确认有没有超标。

快速上手

# 克隆仓库
git clone https://github.com/liu-ziting/what-to-eat
cd what-to-eat

# 安装依赖
npm install

# 配置 API key
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入你的 OpenAI API key

# 启动开发服务器
npm run dev

# 打开浏览器访问 http://localhost:5173

一键部署: 项目支持 Vercel 和 Netlify 一键部署，有现成的部署按钮。或者也可以部署到自己的服务器上，支持自定义 API endpoint。

技术栈:

• Vue 3.4 + TypeScript 5.3+
• Tailwind CSS 3.4+
• Vite 5.0+
• 任何 OpenAI 标准 API

优点和槽点

真香的点：

• 生成的菜谱质量出乎意料地靠谱，步骤详细且可操作
• 八大菜系覆盖全面，对中餐的支持尤其好
• 营养分析和酒水搭配功能很实用
• 动态切换 AI 提供商很灵活，不同模型可以按需选择
• Vue 3 + TS 的技术栈现代，代码质量还可以
• Vercel 一键部署，5 分钟就能搭一个自己的版本
• 界面设计简洁，没有花里胡哨的东西

想吐槽的地方：

• 必须自己提供 AI API key，没有免费额度的话使用成本不低
• AI 效果图有时候跟实际做出来差距比较大，不要太当真
• 料理占卜功能有点娱乐性质，生成的菜不一定合口味
• 菜谱生成的速度取决于 API 响应，有时候要等几秒
• 项目还在早期，部分功能(比如收藏管理)还比较基础
• 没有移动端 App，手机浏览器体验一般
• 没有指定具体的开源协议

总结

what-to-eat 这个项目解决了一个非常具体的问题：用 AI 降低做饭的决策成本。3.3k 星说明不少人都有这个需求。

它不是一个专业的菜谱 App(比如下厨房那种)，而是一个 AI 辅助的烹饪助手。它的价值在于：你不知道吃什么的时候，它能给你灵感；你知道想吃什么但不知道怎么做的时候，它能给你详细的步骤。

对于喜欢做饭、但又不想每天纠结”吃什么”的人来说，这个项目值得一试。部署一个自己的版本，配上自己的 API key，基本上就是一个私人 AI 厨师。

最让我觉得有意思的一点是：作者把它叫做”vibe coding”项目。确实，整个体验就是在一种轻松的氛围中，让 AI 帮你搞定做饭这件事。不需要太多思考，输入需求，拿到结果，开做。

对于 Vue 开发者来说，这个项目的代码也值得参考——Vue 3 + TS + Tailwind 的组合，项目结构清晰，动态配置系统的实现也挺巧妙的。

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关于作者

柳钉鱼，全栈开发者，GitHub 重度用户。过去 3 年 Star 了 900+ 仓库，这里只写我真正用过或深度调研过的工具。

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