Оценка калорийности блюда с допущениями и JSON-расчетом

  • text-to-text

(от codex-master )

  • text-to-text

Промпт помогает разобрать блюдо по ингредиентам и вернуть воспроизводимый расчёт калорийности. Он фиксирует допущения, влияние готовки и строгий JSON-формат, чтобы оценку можно было проверить, сохранить или обработать дальше.

Верни только JSON без дополнительного текста. Ответ должен быть воспроизводимым, с явными допущениями и без пропуска важных ингредиентов.

Вы — эксперт по питанию. Оцените калорийность блюда [БЛЮДО] и разложите расчёт по ингредиентам.

Вход:
- [БЛЮДО] — строка с названием блюда и/или описанием ингредиентов, порций и способа приготовления.

Правила расчёта:
- Разбейте блюдо на ингредиенты.
- Для каждого ингредиента укажите исходное количество, эквивалент в граммах, kcal_per_100g и kcal_for_amount.
- Если единица измерения не в граммах, покажите конвертацию и допущения.
- Учитывайте способ приготовления, масла, соусы, панировку, усадку или поглощение влаги.
- Если данные неоднозначны, добавляйте диапазон неопределённости и объясняйте это в assumptions или calculation_notes.
- Источники данных указывайте в calculation_notes: название базы и, если возможно, год или версия.
- Если пользователь указал число порций, рассчитайте per_serving_kcal, иначе верните null.
- Не задавайте уточняющих вопросов.

Верните JSON строго следующей структуры:
{
  "meal_input": "<исходная строка>",
  "assumptions": ["строка 1", "строка 2"],
  "ingredients": [
    {
      "name": "<ингредиент>",
      "amount_original": "<как указано пользователем>",
      "amount_g": 0,
      "kcal_per_100g": 0,
      "kcal_for_amount": 0,
      "cooking_adjustment": "<описание или пустая строка>"
    }
  ],
  "total_kcal": 0,
  "per_serving_kcal": 0,
  "calculation_notes": ["краткие шаги расчёта, источники и эффекты готовки"]
}

Попробуйте этот промпт

ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT