AI 에이전트가 상세한 조리 레시피와 국제적인 요리 아이디어를 검색, 탐색 및 검색할 수 있도록 지원하는 CLI 기반 도구입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install recipes
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 recipes 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
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레시피 검색란 무엇인가요?
레시피 검색 기술은 AI 코딩 에이전트를 디지털 요리 보조원으로 변신시킵니다. TheMealDB API와 통합된 이 도구는 식사 옵션 식별, 상세 재료 목록 작성 및 단계별 지침 제공을 위한 원활한 명령줄 인터페이스를 제공합니다. Openclaw Skills 라이브러리의 다재다능한 추가 기능으로서, API 키나 복잡한 인증 없이 완전히 작동하므로 라이프스타일 지원 업무를 맡은 에이전트를 위한 이상적인 경량 통합 솔루션입니다.
이 기술은 속도와 단순성을 위해 설계되었으며, 에이전트가 "닭고기와 파스타가 있습니다"와 같은 추상적인 사용자 요청과 구체적이고 실행 가능한 요리 계획 사이의 간극을 메울 수 있도록 합니다. 이는 에이전트가 신뢰할 수 있는 터미널 기반 워크플로우를 통해 음식 관련 쿼리를 처리할 수 있는 구조화된 방법을 제공합니다.
레시피 검색 활용 사례
- 특정 키워드나 주요 재료를 기반으로 레시피 찾기.
- 영감을 찾는 사용자를 위해 무작위 저녁 식사 제안 생성.
- 이탈리아, 일본 또는 멕시코와 같은 지리적 요리 또는 지역별로 정통 요리 필터링.
- 재료 측정값 및 비디오 튜토리얼을 포함한 전체 준비 세부 정보 가져오기.
레시피 검색 작동 원리
- AI 에이전트는 식사 아이디어 또는 특정 조리 지침에 관한 사용자 요청을 받습니다.
- 에이전트는 search 또는 area 명령을 실행하여 관련 식사 ID 및 제목 목록을 찾습니다.
- 특정 식사가 선택되면 에이전트는 info 명령을 실행하여 전체 데이터 객체를 가져옵니다.
- 이 기술은 jq를 사용하여 API의 JSON 응답을 처리하고 이를 읽기 쉬운 텍스트 출력으로 형식화합니다.
- 에이전트는 전문적인 레이아웃으로 재료, 지침 및 비디오 링크를 사용자에게 제시합니다.
레시피 검색 설정 가이드
Openclaw Skills 생태계 내에서 이를 활용하려면 환경에 필요한 바이너리가 설치되어 있는지 확인하십시오. 이 기술은 네트워크 통신 및 데이터 파싱을 위해 표준 Unix 도구에 의존합니다.
# 종속성 확인
sudo apt-get install curl jq
# 래퍼 스크립트를 실행 가능하게 만들기
chmod +x ./recipes
레시피 검색 데이터 스키마 및 분류 체계
이 기술은 백엔드의 구조화된 데이터를 처리하고 CLI를 통해 제시합니다. 주로 다음과 같은 메타데이터 분류를 관리합니다.
| 필드 | 설명 |
|---|---|
| Meal ID | 전체 레시피 세부 정보를 가져오는 데 사용되는 기본 숫자 식별자입니다. |
| Category | 식품군 분류(예: 비건, 아침 식사, 디저트). |
| Area | 요리의 문화적 기원 또는 요리 스타일. |
| Instructions | 조리 단계가 포함된 포괄적인 텍스트 블록입니다. |
| Video/Source | 추가 시각 자료 또는 참조 자료를 위한 외부 URL입니다. |
레시피 검색 고급 기능
- API 키나 사용자 계정이 필요 없는 제로 구성 통합.
- 지역 필터링 시스템을 통해 25개 이상의 국제 요리 지원.
- 에이전트가 search 및 info 명령을 연결할 수 있는 Openclaw Skills 프레임워크 내의 원활한 워크플로우.
- LLM 도구 호출 패턴에 최적화된 고속 응답.
SKILL.md
로드 중
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