Skapa en Måltidsplaneringsapp med React, TypeScript och ChatGPT

Hej alla! I det här inlägget kommer jag att dela min resa om hur jag skapade en måltidsplaneringsapp med hjälp av React, TypeScript och ChatGPT API från OpenAI. Appen genererar veckovisa måltidsplaner baserade på användarens inmatning och anpassar förslagen efter deras mål. Jag använde också ChatGPT som en interaktiv assistent för att bolla idéer och få vägledning under utvecklingsprocessen. Så låt oss dyka rakt in i processen och se hur ChatGPT hjälpte mig!

Steg 1: Förberedelse av utvecklingsmiljö

För att börja behövde jag installera Node.js och npm, följt av att skapa ett nytt React-projekt med TypeScript. Jag installerade även några extra beroenden för att hantera routing, spinnande animationer och PDF-export.

Steg 2: Skapa en mappstruktur

Jag skapade en components-mapp inuti src-mappen för att organisera alla mina appkomponenter.

Steg 3: Utveckla komponenterna

Jag skapade följande komponenter för min app:

• InputForm.tsx: Hanterar inmatningsfält och målkryssrutor.
• MealSlot.tsx: Visar genererade måltider och låter användaren behålla eller snurra dem igen.
• MealPlan.tsx: Hanterar måltidsplanens generering, spinnande animation och PDF-export.
• MacronutrientBreakdown.tsx: Visar makronäringsfördelningen för varje måltid och totalen.
• App.tsx: Huvudkomponenten som kopplar samman alla andra komponenter och hanterar routing.

Steg 4: Implementera applogiken

Jag implementerade applogiken för varje komponent och använde API-anrop till ChatGPT för att generera måltidsförslag baserat på användarens inmatning. Jag lade också till funktionalitet för att exportera den färdiga måltidsplanen som en PDF.

Under processen konsulterade jag ChatGPT för att få förslag på appnamn och få hjälp med att strukturera och planera utvecklingen. ChatGPT var mycket användbart och gav mig namnförslag som "Mealify", "Nutrify" och "Planify", samt en grundläggande struktur för att organisera mina komponenter och implementera applogiken.

Förslag på appnamn: Mealify, Nutrify, Planify, Dietify, Macroify, Spinify, Calorify, MealSpinify, MealGenify, Foodify

Steg 5: Styla appen

Jag använde CSS för att styla appen enligt min önskade design.

Steg 6: Testa och kör appen

Jag testade appen genom att köra utvecklingsservern och gjorde nödvändiga justeringar för att fixa buggar och förbättra användarupplevelsen. Vid flera tillfällen konsulterade jag ChatGPT för att få råd och lösa problem jag stötte på under testningen.

Steg 7: Distribution av appen

Slutligen distribuerade jag appen till en plattform som Netlify eller Vercel. Jag var nöjd med resultatet och kände att samarbetet med ChatGPT hjälpte mig att skapa en bättre app snabbare och mer effektivt.

Att arbeta med ChatGPT var en mycket lärorik och givande upplevelse. Dess förmåga att ge förslag och hjälpa mig genom utvecklingsprocessen visade sig vara ovärderlig. Jag rekommenderar att experimentera med ChatGPT API för att utforska dess kraftfulla möjligheter och se hur det kan förbättra dina projekt.

Tack för att du läste mitt blogginlägg om att skapa en måltidsplaneringsapp med React, TypeScript och ChatGPT! Jag hoppas att mina erfarenheter kan inspirera dig att prova nya tekniker och samarbeta med AI-assistenter för att skapa fantastiska projekt. Lycka till med dina framtida äventyr inom apputveckling!

Blogginlägget har genererats av chat gpt.