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我做了个 AI 厨子
我做了个 AI 厨子我跟着网上菜谱做饭没什么障碍，障碍在饭后。鸡胸一块是 150 克还是 300 克，"油少许"是一勺还是半锅，热量能差出一倍。减脂期想记账，得打开热量 App 一样样搜、一样样填克重，我从来没坚持到第四天。 我想要的东西其实就一句话：拍张照或者说句话，给我一张能照着做的菜谱，每样食材标克重，做完告诉我这顿吃了多少，而且那个数字得真的算过。 这次用的模型是 Seed-2.1-pro 的 0915 版本，即 Seed-2.1-pro-0915。选它的原因很具体：这个 demo 要同时用两块能力，看懂照片的视觉理解，和老老实实走工具调用的 Agent 能力，正好都是这次升级的主打方向。 
正式在 TRAE 里写代码之前，我先在豆包里把想法聊了一遍：丢给它一张菜的照片，让它报食材、给克重、算营养。单轮聊下来答案挺像那么回事，但多问两遍就露馅了——克重每次给的不一样，热量是它凭感觉报的，也没有人帮我把关识别对错。这轮验证反而帮我定了产品形态：看图和写菜交给模型，确认和算数必须放到它外面。这也是后来两条关卡的由来。 
所以在工作时间之余，在 TRAE 里在花了点时间，把这个东西做了出来，名字很土，叫灶台军师。先上成品，各位客官体验下 入口只有三个，都是做饭时真会遇到的情况：拍一道外面吃到的菜复刻；说一句话，比如"减脂、20 分钟、有鸡胸和西兰花"；拍一眼冰箱清库存。
后台做的事比"把图丢给模型等回答"要绕一些。拍照的情况下，模型先看图、报出它识别到的菜品和食材，我勾选确认之后，它才被允许开始写菜谱。菜谱生成是一个最多五轮的工具循环：信息不够就反问，需要营养数字就调计算工具，最后交结构化终稿。终稿到了服务端，还有一道本地核算：拿食材克重去查一份约 150 种中式食材的营养库，重新算一遍，把模型自己填的数字全部覆盖。 
第一道是确认。模型看图之后不能直接动手，必须先给我一张清单，我把看错的、我不想吃的勾掉，把漏掉的补上。提示词里写死了：没确认和被剔除的食材，不许当作"家里有"。 
第二道是算数。大模型报营养数据基本靠胆子，586 大卡这种数字张口就来。我的处理是把它的权限切开：菜怎么搭、步骤怎么写归它；数字一律不许它报。它交终稿，我用本地营养库按克重算，库里没有的食材单列进 unknown 明示，没标克重的调料归到 unquantified 不进合计。 还有个小测试，这里还是让我震惊了，故意上传一个北京市区地图截图，还是识别出来了！！ 
这次升级有个数据我挺有共鸣：工具调用可靠性的专项得分从 38.4% 提到 64.8%，方向是让模型先调工具取证、等真实结果回来再开口。我在架构里做的事差不多，只是更极端一点，把取证这步焊死在管道里。它就算想编，也没有填数字的口子。 一次生成 30 秒上下。菜谱出来之后，卡片底部有一条决策轨迹，写着它实际走过的工具调用和轮次，带模型名，不是装饰。演示的时候这个区块比菜谱本身还吸引人，因为一眼能看出背后是个 Agent，不是套了层皮的对话框。这里还有每道菜的克重、做法，贴心啦。 
起因是内人使用鲨鱼记账，每次消费都记录下，我看过鲨鱼记账的UI，相当不错；所以本DEMO部分借鉴了鲨鱼记账的形式，3 秒钟记一笔的体验很顺。我把同一套逻辑搬到了吃饭上：菜谱卡底部点"记一顿"，选早中晚、日期、份数，营养按每人份乘份数自动带进去。记录页顶部是当天总热量的大数字，下面按三餐分组。数据只在浏览器本地。 
单顿健不健康意义有限，一天的总量才有意义，这是我做它的原因。 这个项目后端是零依赖的 Node 函数，前端原生 HTML/CSS/JS，没有框架。今天做下来，真正花时间的不是写代码，是定边界：哪些事放心交给模型，哪些事必须我自己兜住。 Demo 在这里【链接/二维码】，手机打开就能拍照试，欢迎拿奇怪的冰箱来刁难它。
一、先从最烦的那件事说起
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二、三个入口，一条流水线
三、两道关卡
四、跑出来的数字
五、顺手做了个记饭的功能
六、就到这
以上实现都基于这个项目里真实发生的工程现象，不是参数复述：
1. Function Calling 可当系统接口用 ——强制工具调用、JSON 不腐、一轮交稿，对照"两年前要写正则猜输出"；
2. VLM 过了可用线，但问题是"过度自信"不是看错 ——对应我们真实做的`confident` 字段 + 人工确认闸门；
3. 约束要字段级、可验证才有效 ——"nutrition 留空由系统覆盖"比"注意健康"管用，呼应数字剥离；
4. 多轮改菜超出预期 ——复合意图理解 + 主动试算；
5. 短板讲透 ：30 秒延迟、提示词漂移（要当代码做版本管理/回归）、thinking 按需开关的成本权衡；
6. 收尾一句： 模型当推理引擎，确定性代码当最终权威 ，正好把全文观点收成技术立场。
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