Sie öffnen den Kühlschrank, sehen fünf zufällige Zutaten und können sich trotzdem nicht entscheiden, was Sie kochen sollen. Dieser Recommender macht aus diesem Haufen echte Abendessen-Optionen.
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Claude
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Warum dieser Subagent
Sie öffnen den Kühlschrank, sehen fünf zufällige Zutaten und können sich trotzdem nicht entscheiden, was Sie kochen sollen. Dieser Recommender macht aus diesem Haufen echte Abendessen-Optionen.
Er normalisiert, was Sie auflisten, durchsucht einen eingebetteten Rezept-Index nach den nächstgelegenen Treffern und sortiert danach, wie wenige zusätzliche Zutaten jedes Gericht braucht. Heraus kommt eine kurze Liste von Rezepten, die Sie größtenteils sofort kochen können, jeweils mit dem, was fehlt, und einer groben Zeitangabe.
So läuft er
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
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WebFetch
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WebSearch
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Den eingebetteten Rezept-Index nach Gerichten durchsuchen, deren Kernzutaten am stärksten überschneiden.
pending
Danach sortieren, wie wenige zusätzliche Zutaten jedes Rezept über den Kühlschrankvorrat hinaus braucht.
pending
Die besten Rezepte zurückgeben, jeweils mit den fehlenden Zutaten und der ungefähren Zubereitungszeit.
pending
Beispiel-Output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given on-hand ingredients, return ranked recipes by fewest missing items, listing what's missing and prep time per dish.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.