解决食物浪费

Source: Dev.to

概览

我如何解决食物浪费问题（在此过程中赢得了西北大学史上规模最大的黑客马拉松的总冠军）。当然，只有后半句是真实的——食物浪费是一个全球性的巨型问题——但构建 Farm Connect 的经历让我明白，只要有合适的 AI 工具，即使是小团队也能在悲剧与解决方案之间搭建一座桥梁。

这始于我大一时加入西北大学旗舰黑客马拉松的那天，我们的团队在活动当天才刚刚相识并组建。我们三人合计只有五年的编程经验，人数比其他队少一人。面对实力强大的对手，我们很快意识到，最好的机会是用项目去解决一个重要的全球性问题，技术实现再后期完善。我们选择了农业主题（错误地以为竞争最少），并开始研究农业行业面临的主要问题。

我们构建了 Farm Connect 来弥合这道鸿沟。我们的使命？利用 Google Gemini 作为智能匹配器，将超市的“废弃物”转化为高质量动物饲料。

灵感来源

我们意识到障碍并不是食物短缺，而是数据问题。商店不知道哪些食物对哪种动物安全，农民也没有时间去筛选垃圾。

技术栈

前端

• React – 用于构建动态、移动端响应式界面。

大脑：集成 Gemini AI

Gemini 在项目的所有环节中都至关重要。我们用它进行食物浪费的研究、撰写项目描述、帮助调试错误，并提供改进应用的建议。

我们的使用方式：

• 营养映射： 识别菠菜富含铁，面包是碳水化合物来源。
• 交叉引用： 将物品与农场主的特定牲畜匹配。例如，若农场主养鸡，Gemini 会标记面包为极佳的补充，但会警告若所列物品含有咖啡因或过量盐分。
• 决策制定： 提供“匹配分数”，帮助农场主根据动物当前的饮食需求，优先考虑哪些取货值得驱车前往。
• 技术突破： 通过使用 Gemini，我们从简单的关键词搜索升级为生物学推理。

我们克服的挑战

（在开发过程中讨论了具体挑战的细节；重点始终放在数据集成、AI 可靠性和用户体验上。）

Farm Connect 的下一步计划

我们才刚刚起步。我们的路线图包括：

• 多代理系统： 使用 Google Agent Development Kit (ADK) 创建专门的“物流代理”，优化取货路线。
• 移动应用： 将 React 构建移植到 React Native，实现随时随地的列表发布。
• 合规技术： 自动化处理不同州之间食物转饲的法律文件。