每一个卡路里数字都是估算。这一个愿意承认。
- 用 500 份在秤上称过的饭菜测试过。
- 一顿普通的饭，误差在 17% 以内。
- 它会写明它假设了什么，你可以改。
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照片让你接近答案。相机看不到的部分，由问题来补上。
举起相机。几秒之后就有一个数字。有时，一样相机看不到的东西会改变它，比如锅里的黄油。这时 Snapkin 会问你。回答只要点一下。
它不会藏起自己的假设。
相机看不见锅里的油，也看不见藏在酱汁下面的分量。Snapkin 不会悄悄挑一个数字，当成事实给你。它会告诉你它假设了什么。
只有答案会改变卡路里时，它才会问。
最多三个问题，常常一个都没有。只有答案会让热量真正变化时，它才会问。
回答是点一下，不是填表。
几个可能的答案，外加一个"不知道"。都不对就自己写。不用翻数据库，不用称任何东西。跳过也行，这一餐照样记下。
这是一顿示例饭菜。我们在 500 份称过的饭菜上测出的结果，在下一部分。
我们拿 500 份在秤上称过的饭菜检验了 Snapkin
研究人员把每份饭菜称过，也拍了照。我们把每张照片发给 Snapkin，方式和应用里一样，再把卡路里和秤的结果作比较。没有回答任何问题：这就是你看到的第一个数字。
这个测试是我们自己做的，请记住这一点。 没有经过同行评审。这些饭菜来自三个公开的研究数据集。每次换 AI 模型之前，我们都会把 500 份全部再测一次，并公布结果。
你的体重秤会纠正剩下的误差。 照片算出的热量可能偏高一点，也可能偏低一点。这取决于你的饭菜。1 个月回顾测你的目标时，用的就是你饭菜的这些数字。所以不管偏向哪边，误差都会抵消。
准到可以用来记录。而且它会告诉你它假设了什么。
每一种食材都会显示 Snapkin 对它的假设。整餐会说明它总体有多确定。它在猜的时候，会说自己在猜。它错了，你说一声。然后它把改动前后都摆出来。
这一餐会说自己有几分把握。
它会说"有把握的估算"、"最佳估算"或"粗略估算"。这一句概括了它看清了多少，又推断了多少。
每样食材都写明它的假设。
"整块里脊，大小按盘子估的。""用大约 8 克油煎过，已经算进这一行。"数字背后的那句话，你能读到。
它会点名自己最大的未知数。
通常是炒菜的油，有时是分量。如果它可能让热量变化很大，它就会问你。回答只要点一下。
改正之后，前后对比都看得见。
说一句分量小一些。或者说是用黄油煎的。这一餐就会更新，并标出改动。你可以撤销。到了夜里，它可能会把你说的话记成一句话，放进记忆里。
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它错了，你就直说
不用在表单里改数字，一直改到它同意为止。每一顿饭下面都有一个输入框。你平时会怎么说，就怎么打进去。
- 米饭大概只有那个的一半。
- 锅里的油比那多得多。
- 那是低脂蛋黄酱，不是普通的。
- 秤把碗也一起称进去了。
- 我只吃了大概三分之二。
- 那是个深碗，不是盘子。
每样食材都有改前和改后。
它不会只说"这顿现在是 858 千卡"。它会说"烤土豆，260 → 200 克"，旁边是新的总数。你能看出你哪句话改了什么。
它会说出原来是怎么假设的。
它的回复常常会说出它之前猜的是什么。旧的数字留在记录里。这样你就知道，它对你的厨房猜了什么。
这些都留在那顿饭上。
"改了什么 · 1 次更正 · +82 千卡"就在食材下面。点开，整段经过都在。
你点的每一下都可以收回。
把最近一次更正撤销，这顿饭就回到原来的样子。每个回答、每次更正都能撤销，一次一个，从最新的开始。
已发表的研究测了什么，又是什么时候测的
这些不是我们的数字。这是已发表的研究测别的拍照估算软件得出的结果。讨论这些数字的页面，链接在下方。
这些研究测的是旧的 AI 模型。 ACETADA 和 Fridolfsson 测的是 2024 年和 2025 年的模型。在和 ACETADA 同类的手机照片上，Snapkin 平均差 19%。两个测试的做法不一样，所以这不是正面对比。
照片比人凭眼睛猜得更准。 营养师看同样的照片，重量差了 41%。照片看不到所有东西，比如锅里的油。所以看看 Snapkin 假设了什么。
看看一餐拆开来的样子
就这么简单。下馆子、假期、忙碌的一周，它都照样能用。再没有别的需要坚持。
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