🏋️ Gesundheit & Fitness
Recipe Finder
Beispiel-Ausgaben
So antworten ChatGPT, Claude und Gemini typischerweise auf diesen Prompt:
I'll help you build a comprehensive recipe finder application! Start by setting up the HTML structure with sections for search, filters, and results display. Use the Spoonacular or Edamam API for recipe data. For the UI, implement a card-based layout with high-quality food images, CSS Grid for responsive design, and smooth transitions. Create filter dropdowns for cuisines, dietary restrictions (vegan, gluten-free, etc.), and prep time sliders. The star rating system can use Font Awesome icons with JavaScript event listeners. For the meal planner, use a library like FullCalendar with drag-and-drop enabled, storing data in localStorage for offline access.
This is quite an ambitious full-stack application with multiple complex features. I'd recommend breaking this into phases: start with core search and API integration, then layer in features like meal planning and offline support. For the API, Spoonacular offers comprehensive recipe data including nutrition facts, though be mindful of rate limits on free tiers. The drag-and-drop meal calendar and serving size recalculation will require careful state management—consider using a framework like React or Vue rather than vanilla JavaScript to handle the complexity of real-time updates across multiple UI components.
For the recipe API, consider Spoonacular (100+ endpoints, nutrition data) or Edamam (detailed allergen info). Use CSS Grid and Flexbox for the layout, with IntersectionObserver for lazy-loading recipe images. LocalStorage can handle offline functionality for up to 5-10MB of saved recipes; IndexedDB if you need more capacity. For the drag-and-drop calendar, the HTML5 Drag and Drop API works well with event listeners like `dragstart` and `drop`. The serving size adjustment requires parsing ingredient quantities—regex patterns can extract numbers and units for mathematical recalculation.
So nutzt du diesen Prompt
Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.
Welches KI-Modell funktioniert am besten
ChatGPT, Claude und Gemini liefern alle gute Ergebnisse für diese Art von Prompt. Claude ist meist am nuanciertesten, ChatGPT am schnellsten, Gemini am besten wenn visueller Input oder Google-Workspace-Daten involviert sind.
Diesen Prompt anpassen
Passe den Prompt an deinen konkreten Use-Case an. Ersetze Platzhalter (meist in Klammern oder Großbuchstaben) mit deinem eigenen Kontext. Je mehr Details du lieferst, desto präziser die Antwort.
Typische Anwendungsfälle
- In ChatGPT, Claude oder Gemini sofort einsetzen
- An dein spezifisches Projekt oder Branche anpassen
- Als Startpunkt für deinen eigenen benutzerdefinierten Prompt nutzen
- Mit verschiedenen Models vergleichen um das beste für deinen Fall zu finden
- Im Team teilen als Standard-Workflow
Variationen
Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).