主要观点：作者分享了由机器学习驱动的食谱跟踪应用，包括其工作原理、遇到的困难（主要是 Next.js 相关）以及未来的愿望清单和待办事项。

关键信息：

• 4 年前开始记录烹饪笔记，笔记在一个 55MB 的 Google Doc 中，但已无法满足需求，如在手机上搜索会崩溃等。
• 开发了使用机器学习思想的 web 应用，可组织食谱、支持搜索和提高可发现性，如通过 UMAP 可视化食谱向量，随机化首页等。
• 介绍了基本搜索实现方式，如基于 TF-IDF 的搜索、处理拼写错误和近义字、建议语义相关搜索词、搜索链接内容等。
• 探讨了 Next.js 的优缺点，如开发流程酷、Server Actions 方便、Biphasic 编程有趣、缓存多等，但也有请求超时、自我托管丢失优势、Middleware 实现怪异、Auth 复杂、缓存无效手动、无加载指示和背景任务处理方式等问题。
• 列出了愿望清单，如 OCR 实现图像搜索、用 AI 给图像贴标签、结合 TF-IDF 和嵌入池、按食谱嵌入最大距离排序首页、去重链接内容等。
• 提供了源代码链接（GitHub），并表示正在寻找工作，介绍了自己的背景和求职要求。

重要细节：

• 以“bacon and eggs”为例说明基本搜索实现中对不同词的权重处理。
• 用各种视频展示不同页面和功能的操作。
• 提及不同的食谱相关网站的特点和不足，如 PaprikaApp 更注重组织和餐单规划，AllRecipes 搜索严格等。
• 介绍了用于实现各种功能的技术和工具，如 PostgreSQL 的向量支持、transformers.js 等。