Buzdolabındaki Malzemelerle Yemek Tarifi
Buzdolabı raflarının fotoğrafını çek, AI tanıyıp 3 farklı yemek tarifi öneriyor (eksik 1-2 malzeme tolere edilir).
Kimin derdi bu?
Gerçek bir insan, gerçek bir acı. Kafanda canlandır.
- Kim
- Genç yetişkin/aile bireyi — akşam 'ne pişireyim' sorusu
- Canı yanan yer
- Buzdolabını açıyor, eline yatkın bir şey yapmaya çalışıyor; israf çok
- Şu an nasıl yapıyor
- Google'da 'patates yumurta soğan tarifi' aramak; tatmin etmiyor
6 saate sığar mı?
Bootcamp modunda sıkıştırılmış senaryo.
M — 6-10 saat. Vision (Claude/GPT) malzeme tanıma + tarif eşleşme.
Ne ile inşa edeceksin?
Sıfırdan yazmayacaksın — bu parçaları birleştireceksin.
Hangi parçalar?
Her parça ayrı bir commit. Sırayla yakala.
- 1Buzdolabı fotoğraf upload
- 2Vision malzeme tanıma
- 3Manuel ekleme/silme
- 4Tarif önerme (Türk/dünya)
- 5Eksik malzeme tolere mantığı
- 6Favori tarifler kütüphanesi
Piyasada kimler var?
Rakip değil, referans. Sen onlardan küçük, hızlı ve yakın olacaksın.
Neden evet, neden hayır?
Kısa bir gerçeklik testi.
B2C viral potansiyel; freemium ile büyür
Vision API maliyet; rakip generic AI tarif çok
Para nereden gelir?
Bir çerçeve, değil kesin plan. İlk 100 kullanıcıya odaklan.
- Fiyat
- Freemium 5 sorgu/gün, $4.99/ay sınırsız
- Hedef ARR
- 2000 freemium + 200 paid × $4.99 = $1k MRR
- Model
- Freemium
Claude Code'a ver
Aşağıdaki prompt'u olduğu gibi kopyala, Claude Code'a yapıştır. Stack, veri modeli, 6 saatlik inşa sırası ve başarı kriterleri içinde.
# Buzdolabındaki Malzemelerle Yemek Tarifi **Ne inşa ediyoruz:** Buzdolabı/raf fotoğrafından AI'ın malzemeleri tanıyıp eldeki + 1-2 eksik malzemeyle yapılabilecek 3 yemek tarifi öneren araç. **Kullanıcının işi (JTBD):** Akşam saat 19, fotoğraf çekiyorum ve "10 dk içinde başlayabileceğim 3 tarif" görmek istiyorum, israfı önleyeyim. --- ## Stack - Next.js 15 App Router + PWA - Tailwind + shadcn/ui - Supabase Postgres + Auth - Claude Sonnet 4.6 (vision) - Deploy: Vercel ## Veri modeli ```sql create table fridge_scans ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), user_id uuid references auth.users, image_url text, recognized_items text[], created_at timestamptz default now() ); create table recipe_suggestions ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), scan_id uuid references fridge_scans on delete cascade, title text, time_minutes int, difficulty text, steps jsonb, used_items text[], missing_items text[] ); create table favorites ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), user_id uuid references auth.users, suggestion_id uuid references recipe_suggestions ); ``` ## Ana akışlar 1. Foto çek/yükle. 2. Claude vision malzeme listesi çıkarır. 3. Kullanıcı düzenler (yanlış tanıma fix, eksik ekle). 4. Claude 3 tarif öner (TR mutfağı + 1 dünya). 5. Tarif detayında kullanılan/eksik malzeme renkli. ## 6 saatlik inşa sırası - 0:00–1:00 — Scaffold + auth + foto upload - 1:00–2:30 — Claude vision malzeme tanıma - 2:30–3:30 — Düzenleme UI - 3:30–4:30 — Tarif önerme prompt - 4:30–5:30 — Tarif detay + favori - 5:30–6:00 — Vercel deploy ## Başarı kriteri - [ ] 1 buzdolabı fotoğrafı 8+ malzeme tanıdı - [ ] Kullanıcı düzenleme yapabiliyor - [ ] 3 farklı tarif önerildi (en az 1 TR) - [ ] Tarif adımları clear, süre + zorluk var - [ ] Mobil PWA çalışıyor ## Dikkat - Claude vision token maliyeti ekonomik; freemium kotası şart. - Yanlış tanıma yüksek (özellikle saklama kapları); manuel düzenleme şart. - TR tarif kültürü: yoğurt, salça, közlenmiş — örnek tarifleri zenginleştir. - Foto kalitesi düşükse uyar.
Bu sana uymadı mı?
Hepsini görTürkçe, WhatsApp ile randevu onayı gönderen, müşteri geçmişini takip eden niche CRM.
Online PT'ler müşteri hedeflerini giriyor, AI 4 haftalık egzersiz programı + beslenme planı üretiyor, PDF export.
Airbnb hostları için check-in/check-out/review otomatik mesaj şablonları + AI cevap önerileri.