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2026 iThome 鐵人賽

DAY 30
1
Build on Google AI

激發靈感!AI Studio 的 30 天 Vibe Coding 挑戰 系列 第 30 篇

Day 30: 零浪費預言家:結合歷史數據預測餐盒數量,減少食物浪費

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🛠️ AI Studio × Vibe Coding 30 天:技術大會痛點擊破百寶箱

5 大分類 × 6 大情境,共 30 天,且每天都是「獨立」的微型實作(不具連貫性)。

這樣的安排超級聰明!它就像是一個「技術大會的百寶箱」,讀者每一天都可以隨插隨用,學習一個全新的 AI Studio 溝通技巧,並帶走一個實用的 Vibe Coding 腳本。

🌱 第五週:AI for Social Goods (科技永續與社會創新)

Day 30: 零浪費預言家:結合歷史數據預測餐盒數量,減少食物浪費

欄位 內容設計
分類 永續與零浪費營運 (Sustainability & Zero-Waste Operations)
情境標題 Day 30: 零浪費預言家:結合歷史數據預測餐盒數量,減少食物浪費
問題描述 大型技術大會常因天氣不佳、免費票高 No-show 率等因素導致食物嚴重浪費,或突發狀況下餐點不足。傳統被動叫餐模式缺乏彈性,不僅耗費預算也違背綠色永續 (ESG) 精神。
應用程式任務 整合歷史報到率與即時天氣預報,於活動前精準下修訂單;透過 Chatbot 推播「盲盒點餐」確認出席意願;並於活動當天監測報到曲線,若出席率異常則自動觸發剩食轉運與社福媒合機制。
提示/關鍵功能點 角色設定為大會永續營運長 / 外部環境交叉預測 (Environmental Data Correlation) / 遊戲化承諾機制 (Gamified Commitment) / 動態剩食救援 (Dynamic Food Rescue)。
完整提示詞範例 「你現在是大會的永續營運長兼 AI 訂餐精算師。請根據我提供的報名數據與現場狀況,執行以下三大『零浪費』任務:1. 【大數據精算】:請讀取本週末的天氣預報(降雨機率 80%),結合過去三年的歷史數據,重新計算我們原訂 500 份餐點的合理下修數量。2. 【盲盒承諾推播】:幫我生成一段給會眾的 Chatbot 互動文案,邀請他們選擇午餐喜好(例如『不辣的在地美食』或『半糖少冰的手搖茶飲』),並溫馨提醒完成點擊才算保留餐點資格。3. 【即時剩食救援】:如果早上 9:30 報到率只有 40%,請自動草擬一封給餐飲供應商『暫緩中午第二批配送』的簡訊,並列出會場附近 3 間可即時接收完好便當的食物銀行或社福機構聯絡清單。」

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