AI Sous-chef: как команда создала приложение с облачными моделями и вынесла промпты из кода
Иногда набор продуктов в холодильнике не подсказывает, что из него приготовить. Морковь, йогурт, яблоко и арахисовая паста могут стать основой для разных блюд, но поиск подходящего рецепта требует времени и проверки ингредиентов.
Команда проекта AI Sous-chef решила автоматизировать этот сценарий. Пользователь может сфотографировать продукты или ввести их обычным списком, после чего сервис предлагает варианты блюд и описывает последовательность приготовления.
Приложение и Telegram-бот за два с половиной месяца
За два с половиной месяца команда выпустила Android-приложение и Telegram-бота. Оба интерфейса рассчитаны на один и тот же основной сценарий: получить от пользователя сведения о доступных продуктах и передать их облачным моделям для подготовки ответа.
При этом генерация рецепта не гарантирует, что результат будет корректным. После запуска команда получила показательный отзыв: приложение предложило салат из сырой картошки и баклажана, однако в инструкции отсутствовал этап приготовления этих ингредиентов. Формально рецепт был сформирован, но практически его нельзя было безопасно повторить без дополнительной проверки.
Промпты и обработка ответов
В проекте отдельно рассматриваются загрузка инструкций для моделей и обработка получаемых ответов. Промпты вынесены из программного кода, поэтому их можно изменять и проверять отдельно от логики приложения. Такой подход упрощает настройку поведения модели и позволяет быстрее реагировать на ошибки в рецептах.
Основной репозиторий AI Sous-chef опубликован под лицензией GNU AGPL v3.0. В нём собраны бэкенд, промпты, конфигурации и материалы проверок. Это даёт возможность изучить не только пользовательскую часть проекта, но и организацию взаимодействия с облачными моделями.
Что показывает этот кейс
AI Sous-chef демонстрирует, что даже простой пользовательский сценарий требует контроля качества на нескольких уровнях. Важно не только получить связный текст от модели, но и проверить полноту инструкции, соответствие выбранным продуктам и пригодность результата для реального приготовления.
Команда продолжает дорабатывать проект и анализировать ошибки, возникающие после запуска. Опыт AI Sous-chef может быть полезен разработчикам приложений, где нейросеть формирует практические рекомендации, а промпты, конфигурации и процедуры проверки становятся частью полноценной инженерной системы.
