家常菜的卡路里追踪 App，不用一样样记食材。
自己做的菜，是手动卡路里追踪 App 最头疼的情况：把菜拆成食材、一样样称重、一条条记录。Nommie 是专为家常菜打造的卡路里追踪 App，直接看做好的那一盘，一次就估算出营养。
手动记录家常菜，麻烦程度会成倍增加：一顿简单的晚饭可能有八种食材，每一种都要单独搜索、称重、记录。Nommie 用一张成品照片取代整个过程。AI 会识别盘里有什么、估算分量，并把这一餐作为一个整体记录卡路里和宏量营养素，不需要拆分食材。
Nommie 有什么不一样
记录这一盘，不是记录食谱
拍一张做好的菜，就完全跳过了食材清单。你不用分别记黄油、油、米饭、鸡肉、酱汁，只要记下这道菜。
家庭分量和剩菜都能记
从一大盘家庭分量的菜里拍下你自己的那一份，或者把明天要吃的剩菜从冰箱拿出来直接记。分量以你的餐盘为准，而不是按食谱份数估算。
备餐也适用
一次做好，每盒拍一张。每份备餐都用同样的方式记录，不用每次吃的时候都重新输入食谱。
越来越懂你的厨房
在一道常做的菜上纠正 AI 一次，它就会适应你的做法。你做的肉酱意面不是一般的肉酱意面，模型会慢慢摸清楚。
家常菜正是传统卡路里追踪 App 让人放弃的地方。一顿工作日晚餐可能有鸡腿肉、橄榄油、米饭、西兰花，再加一份用了四种食材的酱汁：一盘菜就要搜索九次数据库、估算九次分量、记录九条。每天晚上都这样做，脑力消耗太大，这也是为什么那么多人的连续记录在第二周就断了。拍照记录的方式，把整个过程简化成一个动作。
另一个优势是准确度。手动记录食材，要么每样都称重，要么凭眼睛估克数，而研究一再表明，人对熟食分量的估计会偏差 20–30%。视觉模型看着做好的菜，用画面参照物来估算分量，结果通常在 10–15% 以内。出乎意料的是，对家常菜来说，更快的方法反而更可靠。
Nommie 在三种家常场景中特别好用：一次大量备餐、同一道菜吃好几天；家庭式聚餐、每个人盘里的分量都不一样；以及经常做的拿手菜，模型很快就能适应你的独家做法。这三种情况下，照片就是记录，你不用每次都重建一遍食谱。
常见问题
没有食谱数据库，Nommie 怎么处理家常菜？+
它根本不需要食谱数据库。AI 直接看做好的那一盘，估算这道菜的卡路里和宏量营养素，而不是从食材反推食谱。对家常菜来说，这其实比查数据库更准确，因为你的做法本来就不是通用版本。
备餐的话，每盒要分开记录吗？+
要，而且只需要几秒。给每盒备餐拍张照，Nommie 就会分别记录。如果你连续几天吃同样的备餐，模型会学习你重复吃的这道菜，每记一次都更快、更准。
家庭聚餐时，分量是怎么估算的？+
你拍的是自己的餐盘，而不是盛菜的大盘子。分量是根据盘子大小、餐具等画面参照物估算的，所以模型衡量的是你实际盛了多少，而不是食谱总量除以一个猜出来的份数。
我可以收藏常做的菜，记得更快吗？+
不需要。因为每次记录都是从一张照片开始，再记一次拿手菜和第一次记录的流程完全一样。而且模型会随时间适应你的做法，不用任何输入食谱的步骤，准确度也会越来越高。
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