【Hello AI 科技致善】一个让心智障碍咖啡师能独立出品的小变化

:pushpin: 命题:Hello AI 科技致善 x Code with SOLO —— 订单拆解+一次只出一杯订单
:hammer_and_wrench: 技术栈:TRAE SOLO · Python + Flask · HTML · 易联云/飞鹅云打印机协议
:hot_beverage:真实场景:爆单时,咖啡店里的轻度心智障碍员工,无法排序订单的先后,不知道先做哪个工作步骤,导致重复出品一杯咖啡 / 需要求助辅导员


① 摘要

杨老师是上海塘桥街道“塘·空间”梦工坊咖啡馆的辅导员。周一到周五下午一点到六点,在这家店里有轻度心智障碍的员工做咖啡师。

实地采访中,杨老师说到因轻度心智障碍咖啡师无法处理爆单而放下刚刚买的午饭急忙返回店内处理的场景,让我萌生了一个想法:

有什么办法可以让心智障碍咖啡师能独立出品,同时店内陈设与其他的咖啡店一样,给此群体更多到社会其他咖啡店上岗工作的机会,为客人端上一杯杯好喝的咖啡。


② 需求确认

“中午我出去买个饭,刚走到半路,电话就打过来了。
“杨老师,这个怎么处理?我现在要做什么?单太多了,我不知道先做哪个?”
—— 杨老师口述店内的心智障碍员工小黄的一通电话(定性的实地现场采访调研)

一张小票上写着:

1x 拿铁(大杯,燕麦奶,半糖)

正常人1秒看懂进入制作咖啡的状态。

但心智障碍的员工需要在脑海里把它拆成好几个不同的动作:

:cup_with_straw:“这是外卖订单,那我要拿外卖杯,我要先把杯子找到,不要拿店里堂食马克杯”。“客人要大杯,好的,我拿到大号的外卖杯了”

:hot_beverage:“我先要磨咖啡豆、萃取,把浓缩倒入外卖杯”

:sake:“客人要加一泵的糖浆,打奶泡,再拉花”

:bullseye: “盖上盖子,放入外卖的袋子,放在外卖领取区”

上面这些是心智障碍的员工在接到订单时内心的独白。

在有公司团建的大订单时,这些步骤会在他们的脑海里打结,不知道先做哪个。

③ 最大的挑战:不要搞特殊

杨老师说:「社会化就业是什么?就是跟其他的咖啡店是一样。我们不搞特殊。」

这个原则听起来简单,但做起来极其困难。

这样工具需要能被员工主动使用,最好不要增加一个新设备。

④ 那一周和 SOLO 一起做的事

这是全文重头戏。我尽量把 “如何引导SOLO跟我一起协作" 表达出来。

解决方案:改造已有的工具,从云小票打印机入手

员工第一步是看小票做咖啡。他们每天都在用那张小票打印机。我提出的这个小变化是改变小票上写什么。

4.1 用我的采访总结 Skill 处理由豆包转录的采访文字稿

4.2 开发工作流框架

从我的这个模糊需求出发,通过我搭建好的 roadmap → stories → docs 的派生链条驱动开发,核心是让 Trae SOLO 按结构执行。

4.3 如何把咖啡店的 SKU 翻译清晰易懂的工作步骤

Prompt:输入「1x 冰拿铁(大杯,去冰,燕麦奶,半糖)」,输出每步不超过10个汉字的动作指令(如「拿冰杯大杯」「不加冰」「加燕麦奶」),确保输出格式简洁、可执行。你的受众是轻度心智障碍的人群,他们需要简单执行、可执行的指令。

Trae SOLO 把「1x 拿铁(大杯,燕麦奶,半糖)」翻译成:

> □ 1. 拿大杯外卖杯
> □ 2. 不加冰
> □ 3. 加燕麦奶
> □ 4. 加半糖糖浆
> □ 5. 萃取倒入
> □ 6. 打奶泡
> □ 7. 盖上,出杯

7个动作, 每步不超过10个字,一次只显示一杯。打印后,系统等会按照设定,等待5分钟,再自动打印下一张。

这5分钟是,我们计时后预估的员工制作加上清理台面的时长,避免多张订单同时涌过来造成认知过载。

4.4 Before & After

Trae SOLO 做的 HTML 预览图

优势:一次一杯,步骤清晰,勾选确认。

4.5 更多 Trae SOLO 的能力

定性的实地现场采访调研,具体可联系我,查阅原始采访稿

⑤ 写在最后

优化到极致,就是没有优化

杨老师说:「优化的目的是没有优化」

她希望这些孩子去到任何一家店都知道怎么操作,让他们具备独立在任何一个地方工作的能力。

这是我理解的「Code with SOLO」:

我做的这个小变化,让心智障碍人士可以定定心心,做出一杯杯咖啡。发现真问题,并解决问题

让心智障碍咖啡师能独立出品,给此群体更多到社会其他咖啡店上岗工作的机会,为客人端上一杯杯好喝的咖啡。


关于我 + 项目入口

项目地址: GitHub - Yijun-Linda/IDE-Trae: 心智障碍者就业 (IDE) 支持。TRAE SOLO 挑战赛「Hello AI 科技致善」公益赛道。 · GitHub
详情页:https://lindazhang.hashnode.dev/ide-trae-ai

如果你觉得这个方向值得被更多人看到,感谢投票、一键三连。

关于我:woman_raising_hand:lindazhang.bio.link

  • 用 Agentic AI 沉淀 context 的第9个月
  • 解决 AI 说正确废话的第3个月

如果你好奇为什么 Repo 叫 IDE,Intellectual Disability Employment,是心智障碍就业的缩写,希望 Trae AI-driven IDE 和 SOLO 模式越做越好,普惠大众!


感谢您看到这里 :slight_smile: 上海一共有3家梦工坊咖啡吧


技术实现

外卖平台 Webhook → AI翻译 → 队列管理 → 云打印机 → 动作脚本小票
- 后端:Python + Flask 
- AI模型:GLM 5.1 API
- 打印机:易联云/飞鹅云
- 部署:阿里云函数
1 个赞

如果你好奇为什么 Repo 叫 IDE,Intellectual Disability Employment,是心智障碍就业的缩写,希望 Trae AI-driven IDE 和 SOLO 模式越做越好,普惠大众!

1 个赞

上海浦东新区塘桥街道【峨山路182号】的“塘·空间”,一座集慈善超市、梦工坊咖啡馆等功能于一体的社区公共空间,容纳6名“心青年”就业。这不仅为残障青年的就业梦保驾护航,给了接触社会的机会,也让社区居民了解“心青年”,为消除偏见而努力。(文字信息来自来自浦东发布官方微信)

2 个赞

demo-next-step

视频版

1 个赞

下一步开发和产品化方案

未来技术实现难点

边缘设备选择
- ESP32-S3:低成本,简单视觉任务
- Raspberry Pi 5:较强算力
- NVIDIA Jetson Nano:专业级,功耗和成本高

实时性要求

  • 从检测到语音输出,需要在3秒内完成

商业落地的挑战

咖啡店接受度
- 需要证明招聘轻度心智障碍人群得到的财政补贴和设备投入的产出比
- 普通小店可能不愿意承担额外硬件成本

规模化难度
- 每个店需要单独安装、调试
- 不同店的布局、操作习惯不同,有定制化的可能性

太强了大佬

1 个赞

我好奇,你觉得哪些方面做的好呀?主要我在实地采访发现,真需求有大量的约束条件。

即使是轻度心智障碍(对语言指令有反馈和下一步行动、能正常沟通)也存在“不会主动查阅的现象。如采访对象说:“贴在大门把手边的闭店关门标语,他们完全注意不到,好几次大门是敞开的。目前的解决方式是闭店前拍视频给店长,双重检查”。

我的设想下一步,如果有全景感知(摄像头动作分析)同时是发现问题再介入(被动)的语音交互,就好了。

看了 Rokid 的方案(感知层由AR眼镜负责,通过摄像头实时捕获面部表情;分析层负责情绪识别与策略生成),我觉得后续的方案有很大的畅想的空间,可以向 Rokid 看齐,实时捕获肢体动作等,你觉得呢?

Yijun

1 个赞

加语言识别,文字提示,很好的啊

好棒,谢谢你的点子:) 我们正在联络熊爪和李佳琦的奈娃家族公益咖啡连锁店,看看就业的需求方对这样低成本、无感化的技术改造的意向

1 个赞

我们来自上海梦工坊咖啡吧的项目,是上海首家致力于为特殊青年提供支持性就业基地,使命正是接力心智障碍就业的最后一公里。

在长期的实地支持中我们发现,无论在上海浦东辅读学校的教室里练习过多少次,当孩子们真正站到吧台前,面对真实的客流、轰鸣的机器和并行的订单时,依然会面临巨大的认知过载。就业不能只停留在真空的教学环境里,他们需要能适应真实的咖啡店客单量。

我们不希望心智障碍青年们只能局限在特定的就业基地里工作,我们近期的小目标是把他们引荐到熊爪或奈娃家族等公益咖啡连锁店。更是希望有一天,借助这样低成本、无感化的技术改造,街角的任何一家普通商业咖啡店,都能成为他们自食其力、融入社会的舞台。

1 个赞