- 实际应用场景与痛点
场景
- 城市白领、家庭主妇、退休老人想在阳台种菜，但缺乏农业知识。
- 不知道阳台朝向、光照时长对种植的影响。
- 种植步骤、施肥周期记不住，容易失败。
- 无法记录生长状态，错过最佳收获期。
痛点
-
信息不对称：网上信息碎片化，难以快速匹配自家阳台条件。
-
缺乏指导：新手不知道何时播种、浇水、施肥。
-
无记录工具：无法跟踪植物生长，容易重复犯错。
-
缺乏社区互动：种菜成果无法分享，缺少动力。
-
创新营销案例分析思路
- 产品即内容：工具本身提供种植知识，用户在使用过程中学习。
- 数据驱动推荐：根据用户阳台条件，智能推荐蔬菜，并给出个性化种植计划。
- 社交裂变：用户可以分享种植记录到社区，形成“阳台种菜圈”。
- 订阅服务：可扩展为每月推送种植提醒、优惠种子肥料购买链接。
- 核心逻辑讲解
功能模块
- 输入阳台条件（朝向、光照时长）
- 蔬菜数据库（每种蔬菜的生长条件、步骤、施肥周期）
- 智能推荐算法（匹配条件 → 推荐蔬菜）
- 种植计划生成（步骤 + 时间表）
- 生长记录（拍照/文字记录，时间戳）
- 提醒功能（施肥、浇水提醒）
推荐算法逻辑
for 蔬菜 in 蔬菜库: if 蔬菜.光照需求 <= 用户输入光照 and 蔬菜.朝向适配包含用户朝向: 加入推荐列表 按生长周期排序推荐
- 代码模块化（Python）
目录结构
balcony_garden/ ├── main.py ├── config.py ├── models/ │ ├── plant.py │ └── user_input.py ├── data/ │ └── plants.json ├── utils/ │ ├── recommender.py │ └── recorder.py ├── README.md └── requirements.txt
models/plant.py
class Plant: def init(self, name, light_need, direction_fit, steps, fertilize_cycle): self.name = name self.light_need = light_need # 小时 self.direction_fit = direction_fit # 适配朝向列表 self.steps = steps # 种植步骤列表 self.fertilize_cycle = fertilize_cycle # 施肥周期天数
data/plants.json
[ { "name": "小白菜", "light_need": 4, "direction_fit": ["南", "东南"], "steps": ["播种", "浇水", "间苗", "收获"], "fertilize_cycle": 14 }, { "name": "番茄", "light_need": 6, "direction_fit": ["南"], "steps": ["育苗", "移栽", "搭架", "疏果", "收获"], "fertilize_cycle": 10 } ]
utils/recommender.py
import json from models.plant import Plant
def load_plants(): with open('data/plants.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) return [Plant(**p) for p in data]
def recommend_plants(direction, light_hours): plants = load_plants() result = [] for p in plants: if p.light_need <= light_hours and direction in p.direction_fit: result.append(p) return result
main.py
from models.user_input import get_user_input from utils.recommender import recommend_plants from utils.recorder import record_planting
def main(): print("=== 阳台种菜攻略工具 ===") direction, light_hours = get_user_input() recommended = recommend_plants(direction, light_hours) if not recommended: print("没有匹配的蔬菜，请调整条件。") return print("\n推荐蔬菜：") for idx, plant in enumerate(recommended, 1): print(f"{idx}. {plant.name} (光照需求:{plant.light_need}h, 施肥周期:{plant.fertilize_cycle}天)") print("种植步骤:", " -> ".join(plant.steps)) # 记录选择 choice = int(input("选择要种植的蔬菜编号: ")) - 1 record_planting(recommended[choice])
if name == "main": main()
- README.md
阳台种菜攻略工具
简介
根据阳台朝向和光照时长，智能推荐适合种植的蔬菜，并提供种植步骤、施肥周期、生长记录功能。
安装
bash
pip install -r requirements.txt
python main.py
使用
-
输入阳台朝向（如 南、东南）
-
输入每日光照时长
-
查看推荐蔬菜及种植计划
-
记录生长状态
-
使用说明（USAGE.md）
使用说明
首次使用
运行 main.py，按提示输入阳台条件。
记录生长
工具会提示你记录当前状态（文字/拍照），并保存时间戳。
提醒功能
可扩展为每天推送浇水/施肥提醒。
- 核心知识点卡片
卡片1：数据驱动推荐
- 利用 JSON 存储植物数据，实现灵活配置和扩展。
卡片2：模块化设计
- 将模型、工具、数据分离，便于维护和测试。
卡片3：创新营销结合
- 工具即内容，用户在使用过程中学习种植知识，并可分享到社区形成裂变。
卡片4：用户体验
- 简单输入 → 智能推荐 → 详细指导 → 记录反馈，形成闭环。
- 总结
这个阳台种菜攻略工具：
- 解决实际问题：降低新手入门门槛
- 数据驱动：科学推荐，提高成功率
- 可扩展：可加入社区、电商、提醒等模块
- 营销创新：从工具到内容再到社交，形成用户粘性
如果你愿意，可以下一步生成完整的 plants.json 数据文件（包含 20 种常见阳台蔬菜），并加上生长记录与提醒功能的完整实现，这样你就能直接运行一个功能齐全的版本。
利用AI解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注长安牧笛！
