خريطة تفكيك البنية الجزيئية للمأكولات العالمية بمستوى ميشلان

شبكة 2×2، بنسبة 1:1، نفّذ ما يلي لأربعة أطباق عالمية شهيرة:

# In[1]: استيراد مكتبات كيمياء النكهة
import auto_inference_engine as ai
import editorial_renderer as er

subject = "[$DISH_NAME]"

# In[2]: تفكيك الطبق إلى مركّبات متطايرة
df_gastronomy = ai.dissect_dish(subject, layers=['سحابة العطر', 'مصفوفة القوام', 'لوحة ميلارد', 'الذاكرة الثقافية'])
df_gastronomy['pairing_note'] = df_gastronomy.apply(lambda row: ai.suggest_wine_pairing(row.molecule), axis=1)

# In[3]: بناء منظور تفجيري صالح للأكل
fig = er.Canvas(style="تصوير طعام فاخر ثلاثي الأبعاد", lighting="سوفت بوكس وبخار بإضاءة خلفية", dof="تركيز انتقائي على المركبات العطرية")
fig.add_title(f"البنية الخفية لـ {subject.upper()}")

for index, layer in df_gastronomy.iterrows():
    frame = fig.add_frame(shape="قطاع عجلة النكهة", size=layer.intensity_value)
    frame.render_3d_model(layer.ingredient_scan, lighting="لمعان وشفافية")
    frame.add_tasting_label(f"{layer.sensory_layer} | {layer.key_molecule} | {layer.pairing_note}")
    fig.draw_aroma_trail(previous_frame, frame, style="دوامة تطايرية")

fig.add_sidebar("مفكرة الشيف: أصول التقنيات، ومعدّلات القوام")
fig.add_tasting_grid(df_gastronomy[['sensory_layer', 'key_molecule', 'pairing_note', 'umami_bump']])

# In[4]: التصيير
fig.render(quality="تصوير واقعي تحريري بمستوى دليل ميشلان")