පෝෂණය සහ ආහාර පාලනය පිළිබඳ කෘතිම බුද්ධිය හැඳින්වීම: භූමිකාවන්, සීමාවන්, වලංගුකරණය සහ ආචාර ධර්ම

ලාභ:

• කෘත්‍රිම බුද්ධිය ආහාරවේල කාර්ය ප්‍රවාහයේ තත්‍ය කාලය සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ඉතිරි කරන්නේ කොතැනද සහ කාර්ය අවදානම් මට්ටමට අනුව ආරක්ෂිත තීරණාත්මක තීරණ (රෝග විනිශ්චය, පෝෂණ ප්‍රතිකාර, අවසාන අනුමැතිය) පෝෂණවේදියෙකුට සහ වෛද්‍යවරයාට පැවරෙන්නේ කොතැනද යන්න වෙන්කර හඳුනා ගැනීමට හැකි වීම.
• ප්‍රභවයට සම්බන්ධ කිරීම, නැවත ගණනය කිරීම සහ සායනික පෙරීම හරහා ගමන් කිරීමේ පියවර හරහා එක් එක් AI ප්‍රතිදානය සත්‍යාපනය කරන විනයක් යෙදීමේ හැකියාව.
• KVKK/පෞද්ගලිකත්වයේ විෂය පථය තුළ සේවාදායක දත්ත නිර්නාමික කිරීම සහ ආරක්ෂිත වාහනයක් තෝරා ගැනීමේ පුරුද්ද ලබා ගැනීම

සෑම දිනකම පෝෂණවේදියෙකුගේ මේසය මත තීරණ දුසිම් ගණනක් එකතු වේ: සේවාදායකයෙකුගේ දෛනික බලශක්ති අවශ්‍යතා ගණනය කිරීම, අසාත්මිකතා ඇති අයෙකු සඳහා ආරක්ෂිත මෙනුවක් සැකසීම, රුධිර පරීක්ෂණ ප්‍රතිඵලයක් පෝෂණ භාෂාවෙන් අර්ථ නිරූපණය කිරීම, සගයාට සහ සේවාදායකයාට එකම තොරතුරු පැහැදිලිව පැහැදිලි කිරීම. මෙම වැඩවලින් සමහරක් පුනරාවර්තනය වන අතර කාලය ගත වේ; ඒවායින් සමහරක් සෞඛ්‍යයට සෘජුවම බලපාන තීරණ වන අතර දෝෂයේ ආන්තිකය බිංදුවට ආසන්න විය යුතුය. කෘතිම බුද්ධිය (කෙටියෙන් AI, හෝ කෙටියෙන් AI - පෙළ නිපදවිය හැකි, ගණනය කිරීම් කළ හැකි සහ මිනිසුන් මෙන් සාරාංශගත කළ හැකි පරිගණක පද්ධති) මෙම පින්තූරයේ මැදට ගැලපේ: නිවැරදිව භාවිතා කළ විට, එය පුනරාවර්තන කාර්යයන් වේගවත් කරන අතර ඔබට සිතීමට ඉඩ සලසයි; වැරදි ලෙස භාවිතා කරන විට, එය සේවාදායකයාගේ තහඩුවට ආරක්ෂිත නමුත් වැරදි ප්‍රතිදානයක් ගෙන ඒමට හැකිය.

මෙම මොඩියුලයේ පළමු ඒකකය වාහන හඳුන්වාදීමක් නොවේ. එහි පරමාර්ථය වන්නේ AI ඔබේ වෘත්තියට දැමිය යුත්තේ කොතැනද සහ එය කිසිසේත් නොතැබිය යුත්තේ කොතැනද යන්න පැහැදිලි කිරීමයි. ආහාර පාලනය යනු "ආරක්ෂාව-විවේචනාත්මක" ක්ෂේත්‍රයක් වන නිසා: ඔබ සපයන තොරතුරු පුද්ගලයෙකුගේ පරිවෘත්තීය ක්‍රියාවලිය, මත්ද්‍රව්‍ය අන්තර්ක්‍රියා, අසාත්මික ප්‍රතිචාරය සම්බන්ධ වේ. මෙහි මූලික මූලධර්මය නැවත අවධාරණය කරමු: කෘත්‍රිම බුද්ධිය සහායකයෙක් මිස ආහාරවේදියෙක් නොවේ. පෝෂණ චිකිත්සක තීරණය, රෝග විනිශ්චය අර්ථ නිරූපණය සහ අවසාන සැලැස්ම අනුමත කිරීම සුදුසුකම් ලත් විශේෂඥයා මත රඳා පවතී - එනම් ඔබ.

පෝෂණවේදියාගේ සැබෑ රාජකාරි සහ AI හි ස්ථානය

අපට පෝෂණවේදියෙකුගේ රැකියාව දළ වශයෙන් කණ්ඩායම් පහකට බෙදිය හැකිය: (1) සේවාලාභීන් බඳවා ගැනීම සහ ඉතිහාස එකතු කිරීම, (2) ඇගයීම සහ ගණනය කිරීම (ශක්තිය, සාර්ව, ක්ෂුද්‍ර පෝෂක), (3) සැලසුම් නිර්මාණය (ආහාර, මෙනුව, වට්ටෝරුව), (4) සේවාදායක අධ්‍යාපනය සහ පසු විපරම්, (5) පටිගත කිරීම, වාර්තා කිරීම සහ සාක්ෂි සෙවීම. AI හට මෙම කණ්ඩායම් සියල්ල ස්පර්ශ කළ හැකි නමුත් එකම අධිකාරියකින් නොවේ.

"මැක්රෝ" යන්නෙන් අප අදහස් කරන්නේ සාර්ව පෝෂක: කාබෝහයිඩ්රේට, ප්රෝටීන් සහ මේදය - ශරීරයට ශක්තිය සහ ගොඩනැඟිලි කොටස් සඳහා විශාල වශයෙන් අවශ්ය වන ප්රධාන පෝෂක තුනයි. "ක්ෂුද්‍ර" යනු විටමින් සහ ඛනිජ ලවණ වැනි කුඩා ප්‍රමාණවලින් අවශ්‍ය වන මූලද්‍රව්‍ය වේ. AI හට සේවාදායකයකුගේ ඉලක්කගත කැලරි මත පදනම්ව තත්පර කිහිපයකින් ඔහුගේ සාර්ව බිඳවැටීම ගෙනහැර දැක්විය හැක. නමුත් එම කෙටුම්පත සේවාදායකයාගේ වකුගඩු ක්‍රියාකාරිත්වයට, ඖෂධවලට සහ සංස්කෘතික ආහාර පුරුදුවලට සුදුසු දැයි දන්නේ ඔබ පමණි.

පහත වගුව මෙහෙයුම මගින් AI හි කාර්යභාරය සහ අවදානම් මට්ටම සාරාංශ කරයි:

ගවේෂණය

AI හි කාර්යභාරය

අවදානම් මට්ටම

කවුද අනුමත කරන්නේ

ආහාර අදහස්/වට්ටෝරු විවිධත්වය ජනනය කිරීම

ඇක්සලරේටරය, අදහස් උත්පාදක යන්ත්රය

අඩු

ආහාරවේදියෙක්

සාර්ව/කැලරි ගණනය කිරීමේ දළ සටහන

ගිණුම් කෙටුම්පත, පරීක්ෂා කර ඇත

මධ්යම

ඩයටිටියන් (නැවත ගණනය කරයි)

සේවාලාභී පුහුණු පාඨයක් ලිවීම

කෙටුම්පතක් ලියයි, සරල කරයි

මධ්යම

ඩයටිටියන් (විද්‍යාත්මක නිරවද්‍යතාවය)

අසාත්මිකතා/වෛද්‍ය සීමා පෙරීම

පූර්ව පරීක්ෂාව කිසිවිටෙක අවසන් වචනය නොවේ

ඉහළ

ඩයටිටියන් (වාචික සත්‍ය)

පරීක්ෂණ අර්ථ නිරූපණය / රෝග විනිශ්චය

ප්රයෝජනවත් නොවේ

ඉතා ඉහළ

වෛද්‍ය + පෝෂණවේදියෙක්

ඖෂධ-ආහාර අන්තර්ක්රියා තීරණය

ප්රයෝජනවත් නොවේ

ඉතා ඉහළ

වෛද්‍යවරයා/ඖෂධවේදියෙක්

මෙම ප්‍රස්ථාරයේ ඇති එක් පේළිය මතක තබා ගන්න: අවදානම වැඩි වන විට, AI හි කාර්යභාරය හැකිලී යයි, මානව අනුමැතිය වර්ධනය වේ.

"සත්‍යාපනය" මෙම ව්‍යාපාරයේ හදවත වන්නේ ඇයි

කෘත්‍රිම බුද්ධි භාෂා ආකෘතීන් ඔවුන්ගේ පිළිතුර ගැන විශ්වාසයක් ඇති බව පෙනේ, නමුත් ඔවුන් විශ්වාස නොකළ හැකිය. තාක්‍ෂණික භාෂාවෙන්, මෙය මායාව ලෙස හැඳින්වේ: එය නිරූපිකාවක් විසින් නොපවතින තොරතුරු චතුර වාක්‍යයකින් එය සත්‍යයක් මෙන් ගොතා ගැනීමයි. ආහාරවේදියෙකු සඳහා, මෙය මාරාන්තික උගුලකි: “ආමන්ඩ් ග්‍රෑම් 100 ක ප්‍රෝටීන් ග්‍රෑම් 21 ක් ඇත” (එය සත්‍යයට ආසන්න) ආකෘතියට ඔබට පැවසිය හැකිය, නමුත් “බ්‍රොකොලි ග්‍රෑම් 100 ක ප්‍රෝටීන් ග්‍රෑම් 12 ක් අඩංගු වේ” (එය වැරදියි, එය ඇත්ත වශයෙන්ම ග්‍රෑම් 2.8 ක්) බව ඔබට සමාන විශ්වාසයකින් පැවසිය හැකිය. ඔහු දෙකම එකම චතුර ලෙස පවසන බැවින්, හරි වැරැද්ද වෙන් කරන්නේ ඔබේ දැනුම සහ සත්‍යාපනය කිරීමේ පුරුද්ද පමණි.

සත්‍යාපන විනය පියවර තුනකින් සමන්විත වේ:

1. මූලාශ්‍රය වෙත සබැඳිය: පෝෂණ අගය වැනි සංඛ්‍යාත්මක දත්ත සඳහා, පිළිගත් පෝෂණ දත්ත ගබඩාවක් (උදා. USDA FoodData Central හෝ TÜBER/Türkiye Nutrition Guide අමුණා ඇති වගු) මත රඳා සිටින්න, AI මතකය නොවේ. මෙම දත්ත මතක තබා ගැනීමට නොව පරිවර්ථනය කිරීමට AI භාවිතා කරන්න.
2. නැවත ගණනය කරන්න: එක් එක් කැලරි/මැක්‍රෝ ප්‍රතිඵලය අතින් හෝ විශ්වාසදායී කැල්කියුලේටරයක් ​​සමඟින් AI අවම වශයෙන් එක් වරක් ආපසු එන බව තහවුරු කරන්න. විශේෂයෙන්ම එකතුව ගැළපෙනවාද යන්න පරීක්ෂා කරන්න.
3. සායනික පෙරහන: ප්‍රතිදානය සේවාදායකයාගේ සෞඛ්‍ය තත්ත්වය, ඖෂධ සහ මනාපයන් සමඟ ගැටෙන්නේ දැයි පරීක්ෂා කරන්න.

අවධානය: AI විසින් නිෂ්පාදනය කරන ලද පෝෂණ අගය වගුවක් එහි මූලාශ්‍රය සත්‍යාපනය නොකර සේවාදායකයාගේ සැලැස්මට පිටපත් කිරීම ඔබේ වෘත්තීය වගකීම අනුව අත්සන් නොකළ බෙහෙත් වට්ටෝරුවක් ලබා දීම වැනිය. චතුර ලෙස පැමිණි පමණින් අංකය නිවැරදි නොවේ.

රහස්‍යභාවය: සේවාදායක දත්ත පරිශුද්ධ ය

සේවාලාභී දත්ත (බර, රෝග ඉතිහාසය, පරීක්ෂණ ප්රතිඵල, ඖෂධ) විශේෂ පුද්ගලික දත්ත වන අතර Türkiye සහ යුරෝපයේ GDPR හි KVKK (පුද්ගලික දත්ත ආරක්ෂණ නීතිය) යටතේ ආරක්ෂා කර ඇත. සේවාලාභියාගේ නම, TR ID අංකය සහ රෝග විනිශ්චය AI මෙවලමකට ඇලවීම බරපතල උල්ලංඝනයකි. රීතිය සරලයි: දත්ත නිර්නාමික කරන්න. "Ayşe Yılmaz, වයස අවුරුදු 43, දෙවන වර්ගයේ දියවැඩියාව" වෙනුවට, "43-හැවිරිදි කාන්තා සේවාදායකයා, දෙවන වර්ගයේ දියවැඩියාව" ලියන්න; නම, සම්බන්ධතා තොරතුරු, ආයතනයේ නම ඉවත් කරන්න. හැකි නම්, ආයතනික සහ දත්ත සැකසුම් ගිවිසුමක් සහිත මෙවලම් තෝරන්න; ආකෘති පුහුණුවේදී ඔබේ දත්ත භාවිතා නොකරන බවට වග බලා ගන්න.

කුඩා නඩු තුනක්

නඩුව 1 - ආරක්ෂිත භාවිතය. පෝෂණවේදියෙක් AI වෙතින් 70 kg, ක්‍රියාකාරී මලල ක්‍රීඩක සේවාදායකයකු සඳහා විවිධ අධි-ප්‍රෝටීන් උදෑසන ආහාර අදහස් 5ක් ඉල්ලා සිටී. AI අදහස් 5ක් ජනනය කරයි; ආහාරවේදියෙකු ඒවායින් 3 ක් තෝරාගෙන, ඔහුගේ හෝ ඇයගේ සාර්ව ඉලක්කය මත පදනම්ව කොටස් නැවත ගණනය කරයි, සහ USDA දත්ත ගබඩාවට එරෙහිව පෝෂණ අගයන් තහවුරු කරයි. කාලය: විනාඩි 10 වෙනුවට විනාඩි 3 යි. AI අදහසක් ලබා දුන්නේය, තීරණය ආහාරවේදියෙකු සතු විය.

නඩුව 2 - තහවුරු නොකළ ගිණුම් උගුල. තවත් පෝෂණවේදියෙකුට AI සේවාලාභියෙකුගේ දෛනික අවශ්‍යතා ගණනය කර එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස 1,850 kcal සැලැස්ම ලබා දෙයි. නමුත් AI විසින් සේවාදායකයාගේ ක්‍රියාකාරකම් සංගුණකය වැරදි ලෙස උපකල්පනය කරන ලද අතර සැබෑ අවශ්‍යතාවය ~ 2,300 kcal විය. සේවාදායකයා සති ගණනාවක් මන්දපෝෂණයෙන් පෙළෙන අතර දුර්වලතා පිළිබඳ පැමිණිලි සමඟ ආපසු පැමිණේ. වරද AI ගේ නොව, සත්‍යාපනය මඟ හැරිය ආහාරවේදියාගේ ය.

නඩුව 3 - රහස්ය භාවය උල්ලංඝනය කිරීම. සීමාවාසිකයෙකු සේවාලාභියාගේ සම්පූර්ණ නම සහ විශ්ලේෂණ PDF AI මෙවලමකට පටවා "අදහස" කියයි. දත්ත බාහිර සේවාදායකයකට ගියේය. ආයතනය KVKK විමර්ශනයට මුහුණ දෙයි. නිවැරදි ක්‍රමය වූයේ දත්ත නිර්නාමික කිරීම සහ සංඛ්‍යාත්මක අගයන් පමණක් නිර්නාමිකව බෙදා ගැනීමයි.

පිටපත් කළ හැකි ඉක්මන් සැකිලි

පහත රටා AI ආරක්ෂිත "සහායක" භූමිකාවක තබන ආරම්භක රටා වේ. ඔබගේ පුද්ගලික සේවාදායකයා සඳහා වරහන් පුරවා දත්ත නිර්නාමික බව සහතික කරන්න.

භූමිකාව සහ මායිම් විස්තර සැකිල්ල ඔබේ භූමිකාව: පෝෂණවේදියකුගේ සහකාර කෙටුම්පත සකස් කිරීම. ඔබ ආහාරවේදියෙක් නොවේ; රෝග විනිශ්චය කිරීම, වෛද්ය උපදෙස් ලබා දීම. ආහාරවේදියෙකු තීරණය සහ අවසාන අනුමැතිය ලබා දෙයි. ඔබට විශ්වාස නැතිනම්, එය "[ආහාරවේදියාට සත්‍යාපනය කිරීමට ඉඩ දෙන්න]" ලෙස සලකුණු කරන්න, එය සාදා නොගන්න. කාර්යය: [කාර්යය ලියන්න].

සත්‍යාපන ඉල්ලීම් අච්චුව පහත ප්‍රතිදානය ලබා දීමෙන් පසු, පෝෂණවේදියෙකු පුද්ගලිකව පරීක්ෂා කළ යුතු කරුණු ලැයිස්තුවක් ලෙස වෙනම ලැයිස්තුවක් දිස්වේ: කුමන සංඛ්‍යා නැවත ගණනය කළ යුතුද, කුමන පෝෂණ අගය ප්‍රභවයෙන් තහවුරු කළ යුතුද, කුමන අසාත්මිකතා/සීමාව පරීක්ෂා කළ යුතුද යන්න. ප්රතිදානය: [...]

නිර්නාමිකකරණය පිරික්සුම් සැකිලි තිබේ නම් සලකුණු කර නිර්නාමික අනුවාදයක් යෝජනා කරන්න. පෙළ: [...]

පෝෂණ අගය වැනි සංඛ්‍යාත්මක දත්ත සඳහා ඔබේම මතකයෙන් RESOURCE lining TEMPLATEGENERATING අගයන්. මා ඔබට ලබා දුන් සුප්‍රසිද්ධ දත්ත සමුදා දත්ත පමණක් භාවිතා කරන්න; එසේ නොවේ නම්, "[දත්ත නැත, පෝෂණවේදියාට මූලාශ්‍රය පරීක්ෂා කිරීමට ඉඩ දෙන්න]" ලියන්න. කාර්යය: [...]

දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම

එකම රැකියාවක් විවිධ ආකාර දෙකකින් ඉල්ලා සිටිමු:

දුර්වල ක්ෂණික:

මෙම සේවාදායකයා සඳහා ආහාර වේලක් නියම කරන්න.

මෙම ආශාව අපැහැදිලි ය: AI වයස, ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය, ඉලක්කය හෝ සීමාවන් නොදැන සාමාන්‍ය, සමහරවිට දෝෂ සහිත සැලැස්මක් සකස් කරයි.

බලවත් විමසුම:

ඔබේ කාර්යභාරය: පෝෂණවේදියෙකුට DRAFT සහකාර. තීරණය සහ අනුමැතිය ආහාරවේදියෙකු සතු වේ; වෛද්ය උපදෙස් ලබා දීම. සේවාදායකයා (නිර්නාමික): 38-හැවිරිදි කාන්තාවක්, කාර්යාල සේවකයෙකු (තරමක් ක්රියාකාරී), උස 165 සෙ.මී., බර 78 kg, ඉලක්කය සෞඛ්ය සම්පන්න බර අඩු කර ගැනීමයි. අසාත්මිකතා: hazelnut. සීමාව: ලැක්ටෝස් නොඉවසීම. සංස්කෘතිය: ඔහු තුර්කි ආහාර වලට වැඩි කැමැත්තක් දක්වයි. කාර්යය: දිනකට ~1600 kcal සඳහා ආහාර 3 + 1 ස්නැක් ලැයිස්තුවක් සාදන්න. ආහාර පිළිබඳ අදහස. එක් එක් අදහස අසල ඇස්තමේන්තුගත කැලරි සහ මැක්‍රෝස් දෙන්න, නමුත් "මෙම අගයන් ආහාරවේදියෙකු විසින් සත්‍යාපනය කළ යුතුය" යනුවෙන් සටහනක් එක් කරන්න. hazelnuts හෝ ලැක්ටෝස් අඩංගු කිසිදු යෝජනාවක් ඇතුළත් නොකරන්න.

දෙවන විමසුම AI හට එහි භූමිකාව, සීමාව, සේවාදායක සන්දර්භය සහ ආරක්ෂක සීමාවන් ලබා දෙයි; ප්‍රතිදානය සත්‍යාපනය කිරීමට සූදානම් කෙටුම්පතකි.

පොදු වැරදි

• අනුමැතිය මඟ හැරීම: AI ප්‍රතිදානය පරීක්ෂා නොකර සේවාදායකයාට ලබා දීම. ප්රතිදානය සෑම විටම කෙටුම්පතක් වේ.
• මූලාශ්‍ර රහිත අංක මත විශ්වාසය තැබීම: AI මතකයෙන් පෝෂණ අගයන් ලබා ගැනීම; කීර්තිමත් දත්ත සමුදායක් අත්‍යවශ්‍ය වන අතර.
• පුද්ගලිකත්වය අමතක කිරීම: නම, විශ්ලේෂණය, TR අංකය වැනි දත්ත නිර්නාමික කිරීමකින් තොරව බෙදාගැනීම.
• භූමිකාව සඳහන් නොකරයි: AI හට "ආහාරවේදියෙකු වීමට" පැවසීම. එහි ඇත්ත වශයෙන්ම අදහස් වන්නේ "ආහාරවේදියෙකු සඳහා කෙටුම්පතක් සකස් කිරීම" යන්නයි; තීරණය පුද්ගලයාට භාරයි.
• සෞඛ්‍ය හිමිකම් අතිශයෝක්තියට නැංවීම: AI විසින් පෙරීමකින් තොරව නිෂ්පාදනය කරන ලද "මෙම ආහාරය රෝගය සුව කරයි" වැනි වාක්‍ය භාවිතා කිරීම.

සාරාංශයක් ලෙස

කෘතිම බුද්ධිය ආහාර වේලෙහි ප්‍රබල සහායකයෙකි: එය පුනරාවර්තන වැඩ වේගවත් කරයි, විවිධ අදහස් ජනනය කරයි, පෙළ සරල කරයි. නමුත් ඔබ සේවය කරන්නේ ආරක්‍ෂාව පිළිබඳ තීරණාත්මක ක්ෂේත්‍රයක බව කිසිවිටෙක අමතක නොකරන්න. කොටස් වැඩි වන විට, AI හි භූමිකාව කුඩා වන අතර ඔබේ කැමැත්ත වර්ධනය වේ. සෑම ප්‍රතිදානයක්ම පෙරහන් තුනක් හරහා දමන්න: මූලාශ්‍රය, නැවත ගණනය කිරීම, සායනික පරීක්ෂණය. සේවාදායක දත්ත නිර්නාමික කරන්න. සෑම විටම මතක තබා ගන්න: රෝග විනිශ්චය, ප්‍රතිකාර තීරණය සහ අවසාන සැලැස්ම අනුමත කිරීම ආහාරවේදියෙකුට අයත් වේ; AI අත්සන් නොකරයි.

යෙදුම් කාර්යය

ඔබේම අධ්‍යයනයෙන් (හෝ උපකල්පිත) සේවාලාභියෙකු තෝරා පළමුව ඔවුන්ගේ දත්ත නිර්නාමික කරන්න. ඉන්පසු ඉහත "Strong prompt" අච්චුව නැවත ලියන්න, එය ඔබේම සේවාදායකයාට අනුවර්තනය කරන්න. AI වෙතින් ආහාර ගැනීමේ අදහස් ලැයිස්තුවක් ලබා ගන්න, පසුව ලැබෙන කැලරි/මැක්‍රෝ අගයන්ගෙන් එකක් විශ්වාසදායක ආහාර දත්ත ගබඩාවකට එරෙහිව සත්‍යාපනය කර වෙනස සටහන් කරන්න. මෙම වෙනස දැකීම ඔබේ සත්‍යාපන විනය අත්‍යවශ්‍ය වන්නේ මන්දැයි තහවුරු වනු ඇත.

පිරික්සුම් ලැයිස්තුව

• [ ] මම AI ට ලබා දුන්නේ "ආහාරවේදියාගේ" භූමිකාව නොව "සහායක/කෙටුම්පත්" භූමිකාවයි.
• [ ] මම සේවාදායක දත්ත නිර්නාමික කළෙමි (නම, හැඳුනුම්පත, සම්බන්ධතා ඉවත් කරන ලදී).
• [] මම පිළිගත් දත්ත ගබඩාවකින් පෝෂණ අගයන් සත්‍යාපනය කළෙමි.
• [ ] මම AI විසින් ලබා දුන් කැලරි/මැක්‍රෝ එකතුව නැවත ගණනය කළෙමි.
• [ ] මම සේවාදායකයාගේ සෞඛ්‍ය තත්ත්වය සහ මනාපයන් සමඟ ගැටුමක් සඳහා ප්‍රතිදානය පෙරහන් කළෙමි.
• [ ] ආහාරවේදියෙකු ලෙස, මම අවසාන සැලැස්ම අනුමත කළෙමි; අත්සන ඇත්තේ YZ මත නොව, මා මත ය.