FoodMate AI
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.
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.
Инструменты
- React
- TypeScript
- Redis
- TanStack Query
- Telegraf