一饭封神：Kiro 全流程 Vibe Coding 出来的 AI 菜谱平台

「今天吃什么」这个日常难题有了一个开源解法。一饭封神（what-to-eat）是一个基于 AI 的智能菜谱生成平台：告诉它现有食材和菜系偏好，它生成完整菜谱，附带营养分析、健康评分、侍酒师风格的酒水搭配和 AI 生成菜品效果图，中华八大菜系与国际料理都在覆盖范围。项目另一个看点是开发方式：作者用 Kiro 编辑器走完需求分析、架构设计到代码实现的全流程 Vibe Coding，.kiro 目录连同源码一起开源，仓库带 Vercel/Netlify 一键部署，约 3,600 Star（截至 2026-10-27）。想吃上饭用托管版 eat.lz-t.top 就行；想研究 AI 应用结构或部署自己的实例，仓库就是全部素材。

核心功能

• 智能菜谱生成：基于食材与菜系偏好生成专业菜谱，支持中华八大菜系与国际料理。
• 营养分析与健康评分：按菜品给出详细营养成分和评分。
• AI 效果图：一键生成菜品图片，正文之外的「卖相」也归 AI 管。
• 酒水与酱汁：侍酒师风格的酒水推荐和定制调料配方。
• 动态配置：界面里实时切换 AI 模型服务商与参数，不用改代码。
• 多镜像部署：Vercel、Netlify 一键部署按钮，托管版开箱即用。

典型使用场景

• 家常做饭决策：冰箱里剩几样食材，问一句得到能做的菜和步骤。
• 家宴菜单规划：按菜系出整套菜单，配酒水和营养信息。
• Vibe Coding 教学样本：看 .kiro 目录里从需求到实现的过程产物，照着复刻一个自己的 AI 应用。

快速上手

不想部署就直接用 eat.lz-t.top。自部署走 Node.js 18+：

git clone https://github.com/liu-ziting/what-to-eat.git
cd what-to-eat
npm install
cp .env.example .env   # 填入你的 AI API key
npm run dev

启动后在导航栏点 ⚙️ 图标即可动态配置 AI 模型参数。应用走 OpenAI 标准接口，文本与图片生成各配一组 base URL、key 和模型名。

小结

一饭封神适合两类人：想用 AI 解决做饭决策的普通用户（托管版零门槛），以及想找一个完整 Vibe Coding 项目拆开研究的开发者（Kiro 过程文件齐全，Vue 3 + TypeScript + Tailwind 技术栈常规易读）。要诚实说三点：仓库最后一次推送是 2026 年 1 月，近九个月未更新，issue 和依赖要自己兜底；前端直连 AI API，key 会暴露在浏览器环境，自部署务必用受限额度的 key；无 license 文件，代码默认保留所有权利，二开前先与作者确认。主语言 Vue。对 Vibe Coding 工作流感兴趣，可以再看我们收录的 OnKey——另一个用 AI 编辑器全流程做出来的开源作品。