FoodMate AI

Кроссплатформенный

Telegram Mini App

FoodMate AI

Простой трекер питания в Telegram, который сочетает ручной ввод и AI-распознавание приёмов пищи

Что требовалось бизнесу?

Зачем людям нужен FoodMate AI? Дневник питания можно вести прямо в Telegram без установки приложения. AI распознаёт еду по фото и экономит время на ввод и подсчёт КБЖУ; в платной версии доступно больше распознаваний. Бесплатно можно вести записи вручную. Напоминания и простой интерфейс помогают быстро добавить приём пищи и видеть дневной баланс.

Инструменты

Решение, которое мы реализовали

Mini-app в Telegram для трекинга питания

Работает прямо в мессенджере и позволяет вести питание в привычной среде, без установки отдельных приложений и лишних действий.

AI-распознавание приёмов пищи по фото

Фото превращается в карточку блюда с подсчётом КБЖУ: сервис определяет состав, объём и основные показатели быстрее, чем при ручном вводе.

Удобный ручной режим ввода данных

Можно быстро добавить блюдо текстом или вручную собрать ингредиенты и порции, если AI недоступен или нужно указать более точный состав.

Напоминания о каждом приёме пищи

Сервис вовремя напоминает внести запись, помогает удерживать рутину и не пропускать приёмы еды, чтобы дневник питания оставался полным.

Премиум: больше AI-токенов

Пользователь получает больше распознаваний и доступ ко всем функциям без ограничений: история, статистика и быстрый ввод приёмов пищи.

Как мы работали над проектом

01 Изучили реальные сценарии питания

Команда протестировала трекеры на себе, сравнила сильные и слабые стороны и провела интервью с пользователями с разным образом жизни.

02 Сформировали модель продукта и требования

Определили логику AI-распознавания, ручного ввода, токенов и премиум-режима, чтобы обозначить границы функционала и структуру будущего сервиса.

03 Проработали user flow трекера питания

Описали сценарии: добавление блюда, редактирование, статистика, напоминания и история, чтобы взаимодействие оставалось простым и последовательным.

04 Подготовили UX и макеты интерфейса

Собрали вайрфреймы, упростили основные действия и отрисовали экраны в Figma, чтобы пользователь быстрее добавлял приёмы пищи.

05 Реализовали мини-приложение на WebApp

Собрали фронтенд и бэкенд, подключили AI-модель и систему токенов, обеспечив стабильную работу сервиса в Telegram-среде.

06 Протестировали и довели до релиза

Проверили ключевые сценарии, поправили детали по итогам тестирования и подготовили проект к запуску примерно за два месяца.