My Menü — AI Essensplaner

Live-App: https://nile4000.github.io/mymenu/#/

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Überblick

My Menü ist eine Web-App zum Erfassen, Strukturieren und Auswerten von Einkaufsbelegen. Die App liest PDF-Belege ein, extrahiert daraus Artikel, Preise, Mengen und Belegmetadaten und macht die Daten in einer übersichtlichen Oberfläche nutzbar.

Der Fokus liegt auf Schweizer Einkaufsbelegen von Coop/Supercard und Migros/Cumulus. Importierte Artikel können gefiltert, korrigiert, kategorisiert und für Rezeptvorschläge verwendet werden.

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Funktionen

• PDF-Belege hochladen und auslesen
• Artikel, Mengen, Preise, Rabatte und Belegmetadaten strukturiert erfassen
• Einkaufsartikel nach Kategorien auswerten
• Einheiten wie g, kg, ml, l oder stk automatisch erkennen
• Kategorien zentral über das Backend bereitstellen
• Rezeptvorschläge aus vorhandenen Artikeln erzeugen
• Ausgaben nach Beleg, Zeitraum und Kategorie analysieren
• Supercard-Belege über eine manuelle Session synchronisieren

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AI-Funktionen

Funktion	Beschreibung
Beleganalyse	PDF-Text wird im Backend vorbereitet und per OpenAI in strukturiertes JSON umgewandelt
Kategorisierung	Artikel werden über einen Kategorisierungsservice Einkaufskategorien zugeordnet
Einheitenerkennung	Aus Artikelnamen und Preisen werden sinnvolle Einheiten extrahiert
Rezeptgenerierung	Aus vorhandenen Lebensmitteln erstellt die AI deutschsprachige Rezeptvorschläge

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Technischer Aufbau

mymenu/
├── frontend/           # Quasar/Vue 3 SPA
├── middleware/         # Kotlin/Quarkus REST API
├── categorization-srv/ # Embedded Python Cotegorization Service
├── database/           # SQL-Schema, Migrations, Snapshots
└── docker-compose.yml

Schicht	Technologie
Frontend	Vue 3, Quasar, TypeScript, Pinia, Supabase Client
Backend	Kotlin 2.1, Quarkus 3.22, Maven, JDBC/PostgreSQL
Datenhaltung	Supabase (PostgreSQL)
AI	OpenAI API, Embedded Categorization Service
Deployment	GitHub Pages (Frontend), Docker (Backend)

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Backend-Endpunkte

Methode	Pfad	Beschreibung
POST	/api/extract-pdf	PDF-Beleg auslesen
GET	/api/categories	Verfügbare Kategorien abrufen
POST	/api/ai/categorize	Artikel kategorisieren
POST	/api/ai/extract-unit	Einheiten aus Artikeln extrahieren
POST	/api/ai/recipe	Rezept aus Artikeln erstellen
GET	/api/integrations/supercard/status	Supercard-Session prüfen
GET	/api/integrations/supercard/available	Verfügbare Supercard-Belege anzeigen
POST	/api/integrations/supercard/sync	Supercard-Belege importieren

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Lokale Entwicklung

Backend:

cd middleware
quarkus dev

Frontend:

cd frontend
npm install
npm run start

Docker (alle Services):

docker-compose up

Vor dem Start die Umgebungsvariable OPENAI_API_KEY setzen – entweder per .env-Datei im Projektroot oder als Shell-Variable. Docker Compose liest .env automatisch ein.

Categorization Service (FastAPI):

Läuft auf Port 8000. Die interaktive API-Dokumentation ist erreichbar unter:

• Swagger UI: http://localhost:8000/docs
• ReDoc: http://localhost:8000/redoc