Kooking

嘿 Product Hunt 的朋友们！👋 我是迪帕克，Kooking 的开发者。

我们早期做过的一个核心设计决策就是滑动发现信息流——今天我想和大家分享我们为什么选择这个方向，以及它底层的实际工作原理。

🤔 当下食谱发现存在的问题

我试过的每个食谱应用都有同一个死循环：你搜索、滚动、收藏了 200 个食谱，却从来没动手做过任何一个。问题不在于食谱不够多——而在于当下没有哪一个让你觉得刚好适合自己。

搜索需要你已经有明确目标。但大多数时候，晚上做饭你脑子里并没有想好具体做哪道菜——你只是想找个能吸引你的东西。

🃏 为什么用滑动？

滑动完美契合了人们实际决定做什么菜的过程。它可视化、低摩擦，跟着感觉走。右滑就是「收藏」，左滑就是「今天不想做这个」。没有搜索栏，没有筛选，不会让你越陷越深找不到尽头。

但真正强大的是每次滑动背后的机制。每一次交互——收藏、跳过、已做、导入——都会实时更新你的口味画像，让下一张推荐卡片比上一张更贴合你的喜好。

✨ AI 匹配分数如何工作

每张食谱卡片都会显示个人匹配分数（0-100）。它不是全局流行度排名——它完全是为你量身打造的。决定分数的因素有这些：

口味画像——你持续收藏或制作的菜系、食材和烹饪风格

烹饪习惯——工作日快手餐还是周末大餐，极简备餐还是复杂技法

膳食计划背景——如果你一周已经吃了两次鸡肉，信息流会自动给你推荐更多样的选择

时间与季节信号——慢炖菜在周日下午的得分会比周二下午 6 点高很多

创作者偏好——你经常互动的创作者发布的食谱会自然获得更高排序

我们特意把分数显示在每张卡片上。我们希望它透明——它不是黑箱算法替你决定吃什么，而是你可以信任、也可以推翻的智能建议。

你滑得越多，它就越精准。早期用户告诉我们，只用了几次之后它就开始「准得离谱」。

我很好奇——对你来说，什么样的食谱发现信息流才是真正个性化的？在下方留言告诉我吧 👇

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1个月前