Aplikacja PWA do śledzenia kalorii, makroskładników i treningu siłowego, stworzona od zera — bo żadna dostępna aplikacja nie działała tak, jak powinna. Żywienie, periodyzacja, dziennik serii i analityka danych w jednym miejscu, z modelem AI czytającym realne wyniki użytkownika.
Dostępne aplikacje do liczenia kalorii były powolne, ciężkie i wymagały stałego połączenia z siecią. Bazy produktów bywały niekompletne, a śledzenie makroskładników — niewygodne. Żywienie i trening żyły w osobnych aplikacjach: nikt nie łączył tego, co się je, z tym, co się podnosi.
Minimalistyczne PWA działające w przeglądarce: szybkie, z rozbudowaną bazą produktów i pełnym profilem odżywczym — od energii, przez tłuszcze i węglowodany, po 12 minerałów i 14 witamin. Do tego moduł treningowy z periodyzacją, dziennikiem serii i podsumowaniami dnia oraz analityka AI, która czyta dane użytkownika i wyciąga z nich wnioski.
Next.js na froncie, Fastify na backendzie, MongoDB jako baza danych. Klient i serwer wymieniają dane przez REST API z autoryzacją JWT. Analiza AI działa po stronie serwera — klucz do modelu nigdy nie trafia do klienta.
React + TypeScript + Sass. Interfejs działający w przeglądarce, z możliwością instalacji na urządzeniu.
REST API z helmet, rate-limit i sanityzacją danych MongoDB (ochrona przed NoSQL injection). Silnik periodyzacji, statystyki treningowe i agregacje żywieniowe.
Analiza danych treningowych przez gateway AI. Komunikacja service-to-service z kluczem usługi; dane użytkownika wchodzą do modelu wyłącznie po stronie serwera.
To, co odróżnia Fitstona od typowego licznika kalorii.
Dodawanie produktów z półki w kilka sekund — bez ręcznego wpisywania.
Ponad 300 produktów w bazie, każde z pełnym profilem: energia, tłuszcze (w tym omega-3/6/9), błonnik, białka, 12 minerałów i 14 witamin.
Konfigurowalne cele kcal, białka, tłuszczów i węglowodanów — z podziałem na gramy i procenty.
Cykle treningowe z gotowych presetów, rekordy 1RM, własny sprzęt i historia cykli. Plan dnia wyliczany z aktualnej fazy, a nie przepisywany ręcznie.
Ćwiczenia rozwijane do listy serii: ciężar, powtórzenia, czas. Podsumowania dnia i treningu liczone automatycznie, z historią sięgającą wstecz.
Model czyta realne dane użytkownika — spożycie, objętość treningu, check-iny — i zwraca podsumowanie oraz korelacje, na przykład jak kalorie z poprzedniego dnia przekładają się na energię następnego.
Codzienna ocena energii, nastroju, bólu, snu i stresu — pięć wymiarów, z których analityka buduje obraz kondycji.
Screenshoty z produkcji — bez stockowych grafik, prawdziwe ekrany działania systemu.
