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使用规范定义的标记语言(例如YAML)来定义每一个菜谱 #60
Comments
再开发一下配套的程序和机器人,输入yaml就能做出菜来了 |
其实我觉得不需要设计新语言(这太难了),而可以在现有语言上开发一个库。例如用JavaScript描述做菜流程,每个 |
最好是以配置的形式来做,比如 Dockerfile 这种。 |
用code来表示recipe,然后code可以直接转换成人类可读的菜谱,或机器可读的自动炒菜程序。 我目前能看到的好处是:
|
我倾向于学习 Dockerfile 的做法。 From 引入别的菜谱 Put 将原料放入炊具 Chopping 砧板工序(砧板) Export 将某炊具内容物导出为一个产物,产物可以被其他菜谱引用。也可以直接吃。如豆瓣酱、回锅肉都可以是产物。 抛砖引玉,有别的想法也说说。 |
是否可以将具体的做菜流程拆分成多个不同的步骤(Step),每个 Step 由一个或多个子 Step 或不可拆分的原子步骤(AtomStep)组成,通过定义触发器(Tigger)之类的组件应该可以描述整个流程。同时可以最大程度的保证每个步骤的清晰性,如 #55 的流程可以表示为: Step1:
Input: 番茄
Handle:
Step1:
Input: 番茄
Output: $11
Handle: 开水烫番茄表皮
Step2:
Input: $11
Output: $12
Handle: $1 放入冷水
Step3:
Input: $12
Output: $13
Handle: 去掉 $12 外皮
Output: $13
Step2:
Input: $13
Output: $2
Handle: $13 切块
Step3:
Input: 鸡蛋,盐
Output: $3
Handle:
Step1:
Input: 鸡蛋
Output: $31
Handle: 鸡蛋打入碗中
Step2:
Input: $31
Output: $32
Handle: 加入 人数 * 1g 盐
Step3:
Input: $32
Output: $33
Handle: 搅拌均匀
Step4:
Input: 油 油数量为 鸡蛋数量 * 4 ml
Output: $4
Handle: 起锅烧油
Step5:
Input: $4
Trigger: $4 冒烟
Output: $5
Handle:
- 往 $4 中加入 $3
- 等待 10s 或两面金黄
// ……
|
已经有人做过了, 而且连APP都有了
|
应该是recipeAsCode吧? 比如pipelineAsCode=gitops;recipeAsCode就是cookOps |
Cooklang 没有本地化啊,我们需要中文编程。 |
可以的话甚至可以来点可视化( |
Cooklang 功能太弱了,只有食材提取的能力。 |
还是开发一个食谱编辑器靠谱,参考 #135 |
https://www.dangermouse.net/esoteric/chef.html 这个语言的烹饪技法倒是规范化了,但是种类有点少,而且只有英语。 |
接入语音AI就可以当厨房助手了 |
分享一个做菜,你们也太卷了吧 |
这叫互联网思维啊 要不使用扩展 markdown 语法描述好了,还能转成思维导图 |
感觉食材的处理方式都可以被枚举吧……当成一个class来处理的可能性也是不小的 |
再格式化成 roff,就能 |
做菜的过程可以抽象成一个整体串行,局部并行的流水线模型。食材和各种配料作为上下文 Context 在这个 Pipeline 中过一遍,最终产物即为烹饪好的菜品。从这个角度看 Github Actions 好像已经给了一个很好的模型了。 |
其实我觉得Cooklang只能够作为定义中的食材提取的部分;而这个烹饪技法--如同大家所说--可以用github action或者gitlab-ci等方式来完成。 而烹饪技法的流水线,又可以进一步提高人类协作的效率,可能这是目前的唯一价值;不然厨师们为啥要用一个不熟悉的语言来定义菜谱呢? 当然最终目标还是输入菜谱之后,锅里面就能够标准化的生产出对应的菜,不过那个时候估计人工智能已经很发达了,还要喂养人类干嘛,当电池吗:) |
toml更加易读 |
用顺序、条件、循环而不是静态配置表示做菜过程更自然。为了让菜谱更标准、可复制,可以把炊具、食材、操作者先做抽象,暴露出一系列API。比如微波炉实现 heater 接口,西红柿实现 cutable 和 isPeeled 接口,操作者可以是人或机器,实现类似 cutter 接口。基于这些抽象就可以写出标准的执行程序,具体使用哪种编程语言不关键。为了让菜谱更好理解,可以利用低代码方式比如可视化编程 |
感觉可以做一个通用的食谱编辑器,食谱提供者用 UI 界面录入食谱后程序自动转存为一个通用的格式(假定是数据库里),然后根据数据库里的数据可以自动生成各种格式的菜谱( Markdown , YAML 等 )。这样第三方的就程序可以自己读取转换后的产物或源数据。 |
可以考虑NLP+流程挖掘,使用BPMN或者Petri网表示菜谱,进而进行多模态转换 |
简单点可以直接用一个带时间约束和函数表示的AOE网,输入菜谱使用者的条件求得一个拓扑排序,再转为自然语言/进行代码生成 |
我有个新的想法,写一个脚本, 把食谱生成一个视频来,供大家边做边看,官网可以在菜谱旁边加一个链接,就是视频,当然最主要的是 语音表达好步骤,就行不用边做边看菜谱了。 |
支持这个做法,把每一道菜所涉及的每一个步骤、工序、节点都进行量化,加上时间轴的纬度,有利于今后机器学习和炒菜机器人的实施。然后动态生成markdown文件,有利于人类的阅读。 |
如果用json会不会更好,yaml对于编写者的要求会更高,而且json中用一个大数组来维护步骤和原料是否对于机器更易读……? 这是修改后的 西红柿炒鸡蛋.md。 {
"head":{
"title":"西红柿炒鸡蛋的做法",
"description":"西红柿炒蛋是中国家常几乎最常见的一道菜肴。它的原材料易于搜集,制作步骤也较为简单,所以非常适合新厨师上手,是很多人学习做菜时做的第一道菜。"
},
"source":[//这里将“计算”和“必备原料和工具”合并在一起简短源码
{
"class":"source.tomato", //这里需要单独维护一个json来确保这个不会出现诸如“西红柿”和“番茄”的冲突,在进行构建pages的时候同时可以创建通向诸如“如何选购西红柿”的各种提示,方便后续需求,同时比如(约 180g)这种内容可以被定义在其中。
"optional":false,
"amount":{//这里指明每份的用量,
"type":"piece",//按照个计算,同时"gram"是以克计算
"count":1
},
"particular":[//特别指出的部分,可以对上面的内容复写,对于编译时展示的内容需要进行自行定义
{"type":"overwrite","class":"source.tomato","key":"weight","value":"180"}//覆写西红柿的重量
]
},
//...
{
"class":"source.green_onion",
"optional":true,
"amount":{
"type":"range",
"left":{
"type":"weight",
"counts":0
},
"right":{
"type":"weight",
"counts":10
},
},
"particular":[]
}
],
"step":[
{
"class":"source.tomato.wash",
"optional":false,
"particular":[]
},//可以说是最简短的步骤(
{
"class":"source.tomato.skin_remove",
"optional":true,
"particular":[]
},//同样的,“开水烫表皮,然后将西红柿放入冷水,剥去外皮”这句话被规范化后被定义在source.tomato.skin_remove里面
{
"class":"source.tomato.pedicle_remove",
"optional":false,
"particular":[]
},//步骤细分,有助于机器识别
{
"class":"operator.cut",
"optional":"false",
"operation":{
"object":"source.tomato",
"particular":[
{
"type":"overwrite",
"class":"operator.cut",
"key":"sized",
"value":true
},
{
"type":"append",
"class":"operator.cut",
"key":"to_volume",
"value":"64"
},
{
"type":"overwrite",
"class":"operator.cut",
"key":"__volume_into_ridge_length",
"value":true
}
]
},
"particular":[
{
"type":"macro",//宏
"class":".",//.指代本文件
"key":"","value":"",//宏对于固定键不兼容
"macro":"DEF '西红柿块' AS {.}.result"//{.}指代"particular"所在的步骤,result是抽象的产物
}
]
},
//...
{
"type":"operator.plate",
"optional":false,
"particular":[]
}
]
} 当然缺点在我改完这一点之后我感觉比较明显了…… 文件大小最起码要增大一倍,对于原料的定义需要更多更多的文件,编译生成Markdown的时候需要更多更多的中间代码……好处可能是厨师机器人可以抽象的多线程(虽然会有堵塞和死锁)的做出菜…… github的markdown展示中json不支持注释...虽然说本来JSON规范也不推荐加入注释,将就看一下吧……orz 可能整了个坏活 |
2021年谷歌在人机交互顶会UIST发了一篇论文可以把markdown的菜谱生成教学视频,分享在这里供大家参考: |
可以先编写几个基本类 import { Tomato, Water } from "Cooklib/Ingredients";
import { Knife, Pot } from "Cooklib/Tools";
function MakeDish(peopleNum) {
Water.require("size", peopleNum * 1500, peopleNum * 2000)//1500至2000ml水
.then(() => {
Tomato.require("size", 100, 500)//要求每个在100克到500克之间,此时做饭人或机器可以自检,通过后继续执行
.then(() => {
Tomato.require("num", peopleNum * 3, peopleNum * 5)//要求3到5个
.then(() => {
Knife.cutInPieces(Tomato)
.then((TomatoPiece) => {
Pot.Put(Water, Water.size)//将 水 放入 锅 (其实倒入会更好)
.then(() => {
Pot.BoilUntilTemperature(Water.boilingPoint)//将水烧到沸点(沸点可以根据当地气压测量)
.then(() => {
Pot.put(TomatoPiece, 1.0)//放入100%数量的番茄碎
.then(() => {
Pot.BoilUntilTime(60 * 1000)//等待60000毫秒(一分钟)
.then(() => {
return { "status": 0, "element": Pot.getElement() };//将锅中物品装盘备用(doge)
})
})
})
})
});
})
});
})
.catch((err) => {
return { "status": -1, "err": err.code };
})
} 如果有什么更好的想法欢迎提出来。 |
可怕的回调地狱,async / await 语法多好 import { Tomato, Water } from 'Cooklib/Ingredients'
import { Knife, Pot } from 'Cooklib/Tools'
async function MakeDish(peopleNum) {
try {
await Water.require('size', peopleNum * 1500, peopleNum * 2000) //1500至2000ml水
await Tomato.require('size', 100, 500) //要求每个在100克到500克之间,此时做饭人或机器可以自检,通过后继续执行
await Tomato.require('num', peopleNum * 3, peopleNum * 5) //要求3到5个
const TomatoPiece = await Knife.cutInPieces(Tomato)
await Pot.Put(Water, Water.size) //将 水 放入 锅 (其实倒入会更好)
await Pot.BoilUntilTemperature(Water.boilingPoint) //将水烧到沸点(沸点可以根据当地气压测量)
await Pot.put(TomatoPiece, 1.0) //放入100%数量的番茄碎
await Pot.BoilUntilTime(60 * 1000) //等待60000毫秒(一分钟)
return { status: 0, element: Pot.getElement() } //将锅中物品装盘备用(doge)
} catch (error) {
return { status: -1, err: err.code }
}
} |
学习一下makefile? |
認同,但我覺得有些地方可能會讓食譜編寫及理解的難度提升:
我參考 GitHub Actions,設計了較接近自然語言風格的語法,且可以對應到現有的 Markdown 描述方式。 示例(根據 現有的「西红柿炒鸡蛋」食譜,但簡化過,例如所有食材都需要洗淨就省略了): name: 西红柿炒鸡蛋
desc: 西红柿炒蛋是中国家常几乎最常见的一道菜肴。它的原材料易于搜集,制作步骤也较为简单,所以非常适合新厨师上手,是很多人学习做菜时做的第一道菜。
ingredients:
- item: 番茄
amount: 1
unit: 顆
- item: 雞蛋
amount: 1.5
unit: 顆
- item: 食用油
amount: 6
unit: mL
- item: 鹽
amount: 1.5-2
unit: g
- item: 醋
amount: 0|1
unit: mL
- item: 糖
amount: 0-2
unit: g
- item: 蔥花
amount: 0-10
unit: g
jobs:
- dependencies:
- 番茄
steps:
- optional: true
desc: 去掉番茄的外表皮
do:
- 用開水燙其表皮
- 放入冷水
- 剝去外皮
- do: 去蒂
- do: 切成邊長不超過 4 cm 的塊
artifact: 番茄塊
- dependencies:
- 雞蛋
- 鹽
- 醋
steps:
- do: 將雞蛋打入碗中
- do: 加入 (1 * 份數) g 的鹽
- do: 加入醋
- do: 攪勻
artifact: 雞蛋液
- dependencies:
- 食用油
- 雞蛋液
- 番茄塊
steps:
- do: 熱鍋
- do: 加入食用油
- do: 等待
until: 油熱
- do: 加入雞蛋液
- do: 翻炒
until: 雞蛋結為固體且顏色微黃
- do: 關火
- do: 將雞蛋盛盤
- do: 開火
- do: 加入番茄塊
- do: 用鍋鏟拍打並翻炒
for:
amount: 20
unit: s
until: 番茄變得軟爛
- do: 加入剛剛盛出的雞蛋
- do: 翻炒均勻
- do: 加入剩餘的鹽
- do: 加入糖
- do: 加入蔥花
- do: 翻炒均勻
- do: 結束 說明:
不過還有許多問題有待改進,像盛出半熟雞蛋的地方,應該要切成兩個 job 的,但是那樣似乎無法表示先後順序。 PS:抱歉用的是繁體,希望不會造成溝通上的困難。 |
使用规范定义的标记语言、JSON 或 yaml 来定义每一个菜谱。
有利于使用程序进行深加工,挖掘菜谱更多价值。
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