ropavieja
cuina amb el que ja tens: foto al tiquet, receptes casolanes i zero malbaratament.
La versió curta. Ropavieja és una app de rebost per a joves a Espanya que creuen que menjar com a casa és car i lent. Fotografies el tiquet, un OCR amb IA omple el rebost i et proposa receptes espanyoles de casa amb el que ja tens, abans que caduqui. Construïda i publicada com a PWA full-stack, amb el missatge honest de cost a cada recepta (1,50 euros a casa davant de 8 demanant). Encara no està testejada amb usuaris reals.
el problema
Els joves a Espanya creuen que només poden triar entre barat però brossa (ultraprocessats, delivery) i bo però car i difícil (cuinar “de debò”). És un dilema fals: el menjar casolà de tota la vida és el més barat, el més sa, i és factible. Però el cercle viciós és real: no saps què tens a la nevera → no saps què cuinar → improvises o demanes → compres de més i llences el que ha caducat.
Les dades ho confirmen (Espanya):
- Els 25-34 anys són els que més menjar llencen (11,7% amb freqüència).
- 70% malbarata perquè s’oblida del que hi ha a la nevera.
- 22,1% llença menjar per no saber receptes d’aprofitament.
- 44% dels joves aprèn a cuinar a les xarxes socials.
research
Vaig investigar el malbaratament alimentari en joves i el buit de mercat. Les apps existents (SuperCook, KitchenPal, Cooklist) són utilitàries i genèriques: resolen “què cuino amb X”, però sense ànima, sense localització i sense tancar el cercle. Too Good To Go o Phenix rescaten excedents de comerços: un altre model.
L’insight que va orientar el producte: ningú uneix el cercle complet (què tinc → què cuino → què em falta) amb una identitat emocional espanyola (menjar com a casa) i un missatge de cost honest (casolà vs demanar).
posicionament
Menja com a casa sense dependre de ningú. Més barat que demanar, amb el que ja tens.
Per a estudiants i joves que han marxat de casa, troben a faltar menjar “com a casa” però pensen que cuinar així és car, lent i complicat. Tres missatges:
- Sabor de casa, en versió realista. Plats espanyols de sempre adaptats a la teva vida: poques coses, una olla, i que donen per a carmanyola.
- Enderroca el mite del “és car”. Cada recepta compara el que costa cuinar-la a casa enfront de demanar-la.
- Zero esforç, zero malbaratament. Foto del tiquet → l’app sap el que tens → et diu què cuinar abans que caduqui.
decisions de disseny
- Captura sense fricció. El 90% d’aquestes apps moren per la fricció d’introduir el rebost a mà. Ho vaig resoldre amb un escàner de tiquets amb IA (OCR): foto del tiquet → productes amb quantitat, ubicació i caducitat estimada, editables abans de desar.
- Rebost per zones (nevera / rebost / congelador) amb barra de frescor i avisos “fes-lo servir o es perd”.
- Receptes amb IA casolanes espanyoles, amb quantitats per ingredient, segons el que tens i les teves preferències (veggie, vegà, sense gluten, pressupost, racions).
- Cuinar = descomptar. En cuinar, l’app resta el que has fet servir del teu rebost, mantenint l’inventari viu sense esforç.
- Identitat “Vibrant Zest”. Llima elèctric, crema i charcoal; Lexend + Inter; cantonades molt arrodonides i botons pill. Càlida i còmplice, mai clínica ni d’app de fitness.
- Mobile-first, PWA instal·lable. L’ús real és el telèfon (foto del tiquet, consulta ràpida), no l’escriptori.
què vaig construir
No es va quedar en prototip: Ropavieja és una app full-stack real i funcional.
- Comptes (registre / inici de sessió) i dades persistides.
- Escàner de tiquets amb OCR real (IA) i rebost per zones amb caducitats.
- Generació de receptes amb IA segons el teu rebost i la teva dieta.
- Cuinar descompta quantitats; llista de la compra només del que falta, amb estalvi estimat.
- Impacte: gamificació (XP / nivell), quilos no malbaratats.
- PWA instal·lable al mòbil.
què testejaria ara
Tot el producte es recolza en una aposta que no he comprovat amb ningú: que fotografiar un tiquet és prou fàcil per vèncer la fricció que mata aquestes apps. Aquest és el test que faria.
- 5 a 8 persones de 25 a 34, a la seva pròpia cuina. Que facin servir un tiquet real de la seva última compra. Aguanta l'escàner un tiquet arrugat, una marca blanca, una línia borrosa?
- L'aposta de la fricció, mesurada. Temps des d'obrir l'app fins a tenir el rebost ple. Si triga més que escriure cinc productes a mà, la decisió central estava malament.
- Les receptes saben a casa? Test a cegues: les meves contra una app de receptes genèrica. Si la gent no distingeix quina és quina, la promesa de "menjar com a casa" és decoració.
- La pregunta de la segona setmana. Escanejar un cop ho fa qualsevol. Miraria qui continua tenint el rebost viu set dies després, perquè l'inventari només es manté cert si cuinar descompta de debò el que vas fer servir.
què vaig aprendre
El més difícil no va ser tècnic. Va ser aconseguir que una cosa tan emocional com “menjar com a casa” convisqués amb la IA. Són dues coses que xoquen: una és caliu, memòria i família; l’altra sona freda i genèrica. Si les receptes “sonaven a IA”, es trencava tota la promesa.
Vaig aprendre que avui la gent nota i rebutja el que sona a IA. Així que vaig decidir que la IA desaparegués: la paraula no surt a cap pantalla, i en lloc d’inventar receptes des de zero, el sistema es recolza en una base de plats casolans espanyols reals i la IA només adapta a sobre. La tecnologia al servei del sabor de casa, no a l’inrevés. La confiança es guanya sent subtil.
També vull ser honesta amb com ho vaig construir: no vaig escriure el codi a mà línia per línia, vaig fer vibe coding, dirigint la IA per aixecar una app full-stack real i desplegada. El meu va ser la recerca, les decisions de producte, el disseny i, sobretot, defensar el focus quan era fàcil afegir coses. Dissenyar amb la IA com a eina és una habilitat en si mateixa, i ho prefereixo explicar així.
Defensar aquest focus va ser la decisió més dura: només mòbil, una sola promesa (cuinar amb el que ja tens) i tallar la resta. La pròxima vegada validaria abans amb usuaris reals i comprovaria si l’escàner del tiquet treu de debò la fricció que crec que treu, en lloc de donar-ho per fet.