Anduin2017 / HowToCook Public
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使用规范定义的标记语言(例如YAML)来定义每一个菜谱 #60
Comments
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再开发一下配套的程序和机器人,输入yaml就能做出菜来了 |
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其实我觉得不需要设计新语言(这太难了),而可以在现有语言上开发一个库。例如用JavaScript描述做菜流程,每个 |
最好是以配置的形式来做,比如 Dockerfile 这种。 |
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用code来表示recipe,然后code可以直接转换成人类可读的菜谱,或机器可读的自动炒菜程序。 我目前能看到的好处是:
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我倾向于学习 Dockerfile 的做法。 From 引入别的菜谱 Put 将原料放入炊具 Chopping 砧板工序(砧板) Export 将某炊具内容物导出为一个产物,产物可以被其他菜谱引用。也可以直接吃。如豆瓣酱、回锅肉都可以是产物。 抛砖引玉,有别的想法也说说。 |
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是否可以将具体的做菜流程拆分成多个不同的步骤(Step),每个 Step 由一个或多个子 Step 或不可拆分的原子步骤(AtomStep)组成,通过定义触发器(Tigger)之类的组件应该可以描述整个流程。同时可以最大程度的保证每个步骤的清晰性,如 #55 的流程可以表示为:
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已经有人做过了, 而且连APP都有了
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应该是recipeAsCode吧? 比如pipelineAsCode=gitops;recipeAsCode就是cookOps |
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Cooklang 没有本地化啊,我们需要中文编程。 |
可以的话甚至可以来点可视化( |
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Cooklang 功能太弱了,只有食材提取的能力。 |
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还是开发一个食谱编辑器靠谱,参考 #135 |
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https://www.dangermouse.net/esoteric/chef.html 这个语言的烹饪技法倒是规范化了,但是种类有点少,而且只有英语。 |
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接入语音AI就可以当厨房助手了 |
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分享一个做菜,你们也太卷了吧 |
这叫互联网思维啊 要不使用扩展 markdown 语法描述好了,还能转成思维导图 |
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感觉食材的处理方式都可以被枚举吧……当成一个class来处理的可能性也是不小的 |
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再格式化成 roff,就能 |
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做菜的过程可以抽象成一个整体串行,局部并行的流水线模型。食材和各种配料作为上下文 Context 在这个 Pipeline 中过一遍,最终产物即为烹饪好的菜品。从这个角度看 Github Actions 好像已经给了一个很好的模型了。 |
其实我觉得Cooklang只能够作为定义中的食材提取的部分;而这个烹饪技法--如同大家所说--可以用github action或者gitlab-ci等方式来完成。 而烹饪技法的流水线,又可以进一步提高人类协作的效率,可能这是目前的唯一价值;不然厨师们为啥要用一个不熟悉的语言来定义菜谱呢? 当然最终目标还是输入菜谱之后,锅里面就能够标准化的生产出对应的菜,不过那个时候估计人工智能已经很发达了,还要喂养人类干嘛,当电池吗:) |
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toml更加易读 |
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用顺序、条件、循环而不是静态配置表示做菜过程更自然。为了让菜谱更标准、可复制,可以把炊具、食材、操作者先做抽象,暴露出一系列API。比如微波炉实现 heater 接口,西红柿实现 cutable 和 isPeeled 接口,操作者可以是人或机器,实现类似 cutter 接口。基于这些抽象就可以写出标准的执行程序,具体使用哪种编程语言不关键。为了让菜谱更好理解,可以利用低代码方式比如可视化编程 |
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感觉可以做一个通用的食谱编辑器,食谱提供者用 UI 界面录入食谱后程序自动转存为一个通用的格式(假定是数据库里),然后根据数据库里的数据可以自动生成各种格式的菜谱( Markdown , YAML 等 )。这样第三方的就程序可以自己读取转换后的产物或源数据。 |
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可以考虑NLP+流程挖掘,使用BPMN或者Petri网表示菜谱,进而进行多模态转换 |
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简单点可以直接用一个带时间约束和函数表示的AOE网,输入菜谱使用者的条件求得一个拓扑排序,再转为自然语言/进行代码生成 |



使用规范定义的标记语言、JSON 或 yaml 来定义每一个菜谱。
有利于使用程序进行深加工,挖掘菜谱更多价值。
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