robertolamedica · Product Hunt

FridgeChef AI recipes from your fridge ingredients in 8 sec

AI菜谱生成器 — AI 生成菜谱

reake · V2EX

把 AI Image Prompt 做成 Recipe， ImageBaker 这个方向会不会更有意思？ 做了一个小项目，叫 ImageBaker： 地址： https://imagebaker.com/ ImageBaker 顾名思义，就是一个「 AI 图片烘焙师」。 我觉得 AI 生图有点像做蛋糕： * Prompt 是原料 * Recipe 是配方 * AI 是烤箱 * 最后的图片是成品 很多时候，用户不是不会生成图片，而是不知道好的 Prompt 如何开始，也很难保存和复用自己的创作过程。 所以做了 ImageBaker ，把一些 AI 图片 Prompt 整理成可复用的 Recipe 。 目前可以： * 浏览 AI Image Recipe * 修改参数和风格 * 生成自己的图片 * 保存喜欢的配方 还在早期版本，想听听大家的建议： 你们使用 AI 生图时，会保存自己的 Prompt 吗？ 还是每次都重新开始？ 欢迎体验和交流。

u/TraVichs12 · Reddit

I built an app that looks at your fridge and tells you what you can cook I kept having the same problem: random ingredients left in the fridge, but no idea what to make with them. So I built CookAI. Take or upload a photo of your ingredients → it detects what's there → you can correct the list → it generates 3 recipes you can make with what you have. It's a free web MVP, no signup or install: https://cookai-mvp-web.vercel.app The main thing I'm trying to validate isn't whether the

@jmqcooper · X

@HamzaC69666 · X

@getmium · X

@Deeb7511 · X

admtal · HN

AI Slop Kitchen

nicholasjamesboyd · Product Hunt

Kitchicon The AI assistant that takes the stress out of home cooking

u/Federal-Turn1799 · Reddit

I built an AI tool that turns Korean cooking videos into recipes. Would love your honest feedback. Hey everyone! I’m working on a little side project called KRecipes: https://www.krecipes.app/ The idea is pretty simple. You paste in a YouTube cooking video, and AI turns it into: Step-by-step recipe instructions Ingredient list Serving size adjustments Cooking timestamps linked to the video English, Korean, and Spanish support Long term, I’m not just trying to summarize vid

@hedge8og · X

4月23日，我开始用 Codex 搭自己的产品。到现在，满3个月了。 截至7月19日，Codex 页面显示247.1亿个 Token，连续使用54天。标题里的“250亿”是取整，准确数字以截图为准。 这三个月，我把 做上线了，产品介绍视频改了很多版，也借助 Codex 做了不少以前一个人很难完成的工作。 具体一点：我用它整理过 BP、导出过 PDF、做过 PPT 工作稿，也把调研、文档、图片、浏览器操作、网站、视频和邮件这些常见 Skills 跑过一圈。有些后来真的进入了工作，有些试完就放下了。 现在回头看，最大的收获不是“我做过这么多种东西”，而是我越来越能分清：哪些能力能进入真实工作，哪些只是演示起来很厉害。 这些数字确实挺夸张。说实话，我自己看到也会觉得：是不是做了很多事？ 但如果现在让我总结，我不会把它们当成绩。它们只能证明我很投入，蹬得快冒烟了，不能证明产品已经有价值，更不能证明商业已经成立。 我大学辍学，最高学历是高中，之前一直在制造业工作，也不会写代码。写这些不是为了卖惨，更不是想证明学历没用，只是先把我的真实起点说清楚。 2月 OpenClaw 火起来以后，我开始认真试各种 AI 工具，想先解决工作里那些重复、又不得不做的事情。 这期间还有一次，客户马上要我提案，但公司的设计师手上也有急活。我用 ChatGPT 做了产品效果图，最后拿到了订单。 老板后来跟我说：“早知道你可以帮我做这些，那些外包设计早就可以不用买了。” 到了4月，我又用扣子搭了发货模板和记账系统。原来需要手工对比核验的条形码、外箱码，我也开始想办法交给工具处理。 这张订单图只能证明订单记录是真实存在的，不能单靠它证明订单一定是 AI 带来的，更不是 Ohwait 的客户案例。AI 参与了产品效果图制作，之后拿到订单，是我对那次真实工作过程的记录。 那一刻让我兴奋的，其实不是发现了什么创业机会，而是我第一次觉得，模型真的可以成为人的“数字外骨骼”。 回头看这三个月，我现在有5个比较确定的结论。 ### 1. AI最好先从一个真问题开始 发货、记账、核验、临时要效果图，这些都不是什么宏大命题，但它们有一个共同点：问题原本就存在，而且有人正在为它花时间、花钱或者承担压力。 我现在判断一个 AI 工具有没有价值，还是看两件事：它有没有少让我重复