IGNITE AI 的 Quick Log FAB：扫描、描述、语音、活动、体重

正中的 Quick Log FAB 是产品的神经系统。捕获从这里开始：餐和标签的相机模式、照片不是对工具时的描述和语音式输入、训练用活动、秤上打卡用体重。学一次，就能永久去掉一半「我该点哪」的摩擦。

永远只走一条路的人，会在那条路失败时烧掉——暗餐厅、已知剩菜，或一堂不是食物的训练。FAB 被设计成总机，不是只信一种教的单个按钮。

本指南标出每条 FAB 目的地、何时选它，以及它如何喂 Home 圆环和 Progress，而不把每条记录做成一个项目。

扫描 / Snap Track：相机优先捕获

东西就在眼前、视觉或包装帮得上时，选扫描：餐食拍照、营养标签、条码、饮料。这是拼盘和超市过道。

确认前永远计划看一眼编辑。FAB 把你送进捕获；复核让日记变真——尤其在油脂和份量上。

描述：餐你已经认识时

描述擅长重复、剩菜，以及一句话就能点名的简单盘。已知的一碗、光线又差时，它常常比拍照更快。

要具体：份量、烹调油脂、相关时的品牌名。含糊的描述输入，造出含糊的宏量。文字每天都会一样时，已存餐可能仍更快。

语音式输入：双手没空的时刻

手很脏、或正从餐厅往外走时，语音帮得上。像给教练发消息那样说这餐：食物、份量、额外的东西。

确认前核对接写。语音在数字上出错——「五十」对「十五」——代价很贵。FAB 这条路是速度，外加一次必须的清醒检查。

活动：训练该待在同一个应用里

从 FAB 记训练，好让食物和训练共享一条时间线。这对恢复对话要紧，也对避免不小心把消耗热量算两遍要紧。

当天就把课记上。事后虚构训练帮不了任何人，尤其 Friends 自动分享训练时。

体重：秤和进度上下文

用体重条目做稳定打卡——可能的话同一时段。配 Progress 趋势，而不是对咸食或酒精后一个嘈杂早晨做反应。

若你把进度照当例行、且产品支持，就保持私密、光线一致。它们是可选上下文，不是每日惩罚。

五秒内选一条路

包装在手 → 扫描走条码/标签。乱盘子 → 扫描走餐食拍照。已知剩菜 → 描述或已存餐。训练完 → 活动。早晨上秤 → 体重。这棵决策树该变成反射。

若犹豫的时间比这餐有趣的时间还长，你就会跳过记录。选路的速度，是坚持的一部分。

忙碌周的 FAB 卫生

让提醒指向 FAB 那一刻，而不是抽象动力。那一下该表示「现在打开 Quick Log」。

一种模式坏了——相机问题、OCR 失败——立刻转到描述。FAB 的力量是冗余。

Premium 在哪里遇见 FAB

Snap Track 里的核心 AI 捕获，设计上就在 Premium 后面。FAB 仍给你定向；Premium 解锁让扫描在拼盘上变强的重视觉和相关 AI 工具。

这种诚实在这类指南里要紧：总机人人该学，AI 车道是付费算力栈——不是藏着的、永远免费的无限扫描幻想。

结论

把 Quick Log FAB 当总机来掌握：扫描走相机模式，描述/语音走已知或双手没空的餐，活动走训练，体重走打卡。

每次打开 IGNITE AI 的 FAB 都带一条清楚车道——让圆环从确认过的现实里填满，而不是从导航困惑里填满。