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Fitlog

AI-Quellcode

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Fitlog – GenAI-basierter Workout-Tracker

Fitlog ist eine GenAI-basierte Trainingsverfolgungsanwendung, mit der Benutzer ihre Routinen, Trainingseinheiten und Sätze protokollieren können. Die App umfasst Funktionen wie die Fuzzy-Suche nach Routine- und Trainingsnamen, unterstützt von Fuse.js, und integriert Prisma für die Datenbankverwaltung. Dies ist eine MERN-Stack-Anwendung, die mit Next.js für serverseitiges Rendering erstellt wurde.

Merkmale

Benutzerauthentifizierung : Benutzerregistrierung und -anmeldung mit Clerk.
Routine- und Trainingsverfolgung : Erstellen Sie Routinen, protokollieren Sie Trainingseinheiten und verfolgen Sie Sätze.
Fuzzy-Suche : Implementiert die Fuzzy-Suche mit Fuse.js zum Abrufen von Routine- und Trainings-IDs basierend auf Benutzereingaben.
KI-Chat-Integration : Chatten Sie mit einem KI-gestützten Assistenten, um Trainingseinheiten zu protokollieren und Fitness-Einblicke zu erhalten.
Responsive UI : Mit Mantine UI erstellt und mit Tailwind CSS gestaltet für ein modernes und reaktionsfähiges Design.

Verwendete Technologien

Next.js : React-Framework zum Erstellen servergerenderter Anwendungen.
Prisma : ORM für die Interaktion mit einer PostgreSQL-Datenbank.
Clerk : Authentifizierungsdienst zur Abwicklung von Benutzersitzungen.
Fuse.js : Fuzzy-Suchfunktion zur Verbesserung der Sucherfahrung für Routinen und Workouts.
Mantine UI : UI-Bibliothek für moderne React-Komponenten.
Tailwind CSS : Utility-First-CSS-Framework für das Styling.
TypeScript : Zur statischen Typprüfung im Projekt.
LangChain : KI-Integration für chatbasierte Trainingsunterstützung.

Datenbankschema

Hier ist das Datenbankschema zum Verfolgen von Benutzerroutinen, Trainingseinheiten und Sätzen:

Benutzer : Enthält user_id , username und password .
Routine : Enthält routine_id , routine_name und user_id . Eine Routine besteht aus mehreren Trainingseinheiten.
Training : Enthält workout_id , workout_name , routine_id und date . Ein Training besteht aus mehreren Sätzen.
Set : Enthält set_id , set_weight , set_reps , workout_id und date .

Installation

Klonen Sie das Repository:

git clone https://github.com/yourusername/fitlog.git

Navigieren Sie in das Projektverzeichnis:
```
 cd fitlog
```
Abhängigkeiten installieren:
```
npm install
```

Richten Sie Umgebungsvariablen ein, indem Sie eine .env-Datei erstellen. Fügen Sie Ihre Prisma-Datenbank-URL, Clerk-Anmeldeinformationen und andere erforderliche Umgebungsvariablen hinzu:

DATABASE_URL= " your_postgres_database_url "
NEXT_PUBLIC_CLERK_FRONTEND_API= " your_clerk_frontend_api "
CLERK_API_KEY= " your_clerk_api_key "
GROQ_API_KEY= " Groq Api Key "
NEXT_PUBLIC_CLERK_AFTER_SIGN_IN_URL=/
NEXT_PUBLIC_CLERK_AFTER_SIGN_UP_URL=/
NEXT_PUBLIC_CLERK_SIGN_IN_URL=/login
NEXT_PUBLIC_CLERK_SIGN_UP_URL=/signup

Wenden Sie Prisma-Migrationen auf Ihre Datenbank an:
```
npx prisma migrate dev
```
Führen Sie den Entwicklungsserver aus:
```
npm run dev
```

Öffnen Sie Ihren Browser und gehen Sie zu http://localhost:3000, um die App in Aktion zu sehen.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der LIZENZ-Datei.

Mitwirken

Fühlen Sie sich frei, das Repository zu forken und Pull-Requests einzureichen. Beiträge sind willkommen!

Zukünftige Verbesserungen

 Advanced Analytics: Integrate charts and analytics for users to visualize their workout progress.
GenAI Improvements: Enhance the AI assistant with personalized workout recommendations.
Mobile App: Plan to extend the web app into a mobile application using React Native.