KitchenStock ❤️ Veganes Küchen- & Vorratsmanagement für Amy & Mandy

Ein modernes, helles und schnelles Web-App-System für euren veganen Vorrat, eure Einkaufsliste und KI-Rezepttipps.

KitchenStock Light UI Diet AI Model


Features

  • 🌿 100% Vegan Guard: Automatische Warnanzeige (🚨 NICHT VEGAN!), falls versehentlich ein tierisches Produkt gewählt wird.
  • 🏬 Supermarkt-Vorauswahl: Filtert die Einkaufsliste & Vorschläge direkt nach REWE, Kaufland, Lidl und ALDI.
  • 📦 130+ Vegane Marken-Produkte: Vorinstallierter Katalog mit REWE Beste Wahl, Kaufland K-PLANT BASED, Lidl Vemondo, ALDI MYVAY, Alpro, Oatly, Rügenwalder Mühle, Billie Green, Beyond Meat, Simply V & Violife.
  • 🎚️ Gramm-Schritt-Slider: Realistische Vorrats-Anpassung in [50g, 100g, 250g, 500g, 1000g] Schritten (und 1-Stück für Flaschen/Packungen).
  • 💡 KI-Rezepttipps per 1-Tap: Blitzschnelle 100% vegane Rezeptidee auf jeder Vorratskarte.
  • 🤖 Gemma 31B KI-Küche: Token-sparendes KI-Modell für Wochenpläne, Resteverwertung & Einkaufsberater.
  • 🕒 Zuletzt benutzte Artikel: Merkt sich eure Lieblingszutaten für 1-Tap Nachbestellung.

🚀 Deployment (z. B. auf Vercel)

Am einfachsten lässt sich die App kostenlos auf Vercel deployen.

1. Repository auf Vercel importieren

  1. Gehe auf Vercel.com und erstelle / wähle ein Konto.
  2. Klicke auf "Add New...""Project".
  3. Wähle das Repository immissmandy/Kitchen aus.

2. Umgebungsvariablen (Environment Variables) eintragen

Füge in Vercel unter Environment Variables folgende Variablen ein:

Variable Beschreibung Beispiel / Standardwert
GEMINI_API_KEY Google Gemini API Key AQ.Ab8RN6IF-hRoe09JrDVAAktkIAPu400_bnh8egCVa8nuTYyAPQ
GEMINI_MODEL Modellbezeichnung gemma-2-27b-it
NEXT_PUBLIC_APP_URL Domain URL der App https://kitchen-mandy-amy.vercel.app

3. Deployen

Klicke auf "Deploy". Vercel baut die App automatisch in unter 1 Minute!


💻 Lokale Entwicklung

# 1. Repository klonen
git clone https://github.com/immissmandy/Kitchen.git
cd Kitchen

# 2. Abhängigkeiten installieren
npm install

# 3. Entwicklungs-Server starten
npm run dev

Öffne dann http://localhost:3000 im Browser.

S
Description
No description provided
Readme
200 KiB
Languages
TypeScript 83.7%
PLpgSQL 15.6%
CSS 0.5%
Dockerfile 0.1%
JavaScript 0.1%