AI推荐菜谱小程序系统产品系统

本项目面向家庭健康饮食与智能菜谱服务场景。立项目的是解决家庭用户每天“不知道吃什么”、现有食材不会搭配、家庭成员口味和忌口不同、饮食计划难以长期坚持等问题。系统结合人工智能、家庭成员档案、饮食偏好及菜谱数据，为用户提供个性化菜谱推荐和膳食计划，降低家庭做饭的决策成本，同时为运营人员提供菜谱、用户、家庭及推荐内容的统一管理能力。

项目由微信小程序、运营管理后台和后端服务三部分组成。小程序支持微信登录、拍照或上传图片识别食材、食材确认、按现有食材推荐菜谱、自然语言“问AI”、菜谱详情、收藏与发现、每周饮食推荐、个人菜单计划、家庭成员管理、饮食目标与过敏忌口设置、识别历史、问题反馈、个人资料及账号注销等功能。运营后台提供用户管理、家庭管理、菜谱增删改查与审核、每周饮食计划配置和发布、会员订单管理、问题反馈处理、AI调用量与费用统计、管理员权限和操作审计等模块，形成从内容生产、智能推荐到用户反馈处理的完整业务闭环。

我负责项目的需求分析、系统架构设计、数据库建模、接口设计以及微信小程序、管理后台和后端业务功能的开发与联调，并完成认证授权、AI能力接入、对象存储、日志审计、部署配置等基础设施建设。项目采用 pnpm Workspace 与 Turborepo 管理 Monorepo，前端使用原生 TypeScript 微信小程序和 Vue 3、Vite、Pinia、Ant Design Vue，后端采用 NestJS、Prisma和PostgreSQL，并通过 Docker 部署。架构上使用模块化单体和领域分层设计，通过 JWT、RBAC、Swagger、结构化日志及 requestId 提升安全性和可维护性；通过 Provider 适配层接入混元、Qwen、GLM及腾讯云COS。实现难点主要包括食材识别结果的标准化匹配、家庭成员忌口与营养约束合并、AI结构化输出校验和幻觉控制、菜单生成幂等性，以及公共菜谱与家庭私有数据之间的权限隔离。