“आज क्या खाऊं” की दुविधा घटाने के लिए बनाया गया meal recommendation service ‘HanKki Cheobang’

अकेले रहते हुए रोज़-रोज़ दोहराया जाने वाला सवाल “आज क्या खाऊं” उम्मीद से ज्यादा थकाने वाला लगा, इसलिए मैंने ऐसा कुछ बनाया जो menu को ‘search’ करने के बजाय ‘mood/situation’ के आधार पर सीमित करके सुझाता है।

मौजूदा recipe sites उन लोगों के लिए हैं जिन्होंने पहले ही तय कर लिया है कि क्या खाना है, इसलिए मुझे लगा कि ‘तय करने से पहले’ वाला चरण खाली है। HanKki Cheobang इस पर फोकस करता है कि आप mood (थकान/stress/उदासी आदि), मौसम, situation (अकेले खाना/late-night snack/hangover meal आदि) में से एक लाइन चुनें और उसके हिसाब से एक meal मिल जाए। बिना sign-up के तुरंत इस्तेमाल कर सकते हैं।

▍खास बातें

• mood·मौसम·situation आधारित recommendations (search नहीं, बल्कि options को ‘narrow down’ करना)
• MFDS public recipe data पर आधारित + labeling करके situation के हिसाब से matching
• “बारिश वाले दिन का dinner menu”, “अकेले खाना”, “late-night snack” जैसी situation-wise menu collection pages
• sign-up/login के बिना इस्तेमाल संभव, web + Android app

▍तकनीकी तौर पर किए गए काम

• Turborepo monorepo: Next.js(web, Vercel) / Expo RN(app) / Hono(API, Firebase Functions) / Firestore
• अगर recommendation text को runtime LLM calls से बनाया जाए तो cost, latency और consistency—तीनों समस्या बनते हैं, इसलिए पूरा content पहले से batch generate करके DB में डाल दिया और runtime पर सिर्फ lookup कराया। (LLM सिर्फ build time पर)
• situation-wise menu pages curated search intent + recipe label matching + pre-generated editorial से automatically generate होते हैं, और केवल वही indexed होते हैं जो quality gate (length·banned words·matching count) पास करते हैं।

▍ईमानदार सीमाएं

• अभी यह शुरुआती चरण में है और traffic लगभग नहीं है, इसलिए real usage में recommendation quality कितनी काम करती है, इसका validation कम है। इसलिए इसे GN पर डालकर असली feedback लेना चाहता था।
• recipe data public data पर आधारित है, इसलिए कुछ descriptions थोड़ी rough हैं।

बनाने की motivation, recommendation logic, data processing—किसी भी हिस्से पर feedback/criticism का स्वागत है। खासकर “यह situation छूट गई है” जैसी बातें सबसे ज्यादा मदद करेंगी।