Fitlog

Fitlog - rastreador de treino baseado em GenAI

Fitlog é um aplicativo de rastreamento de treino com tecnologia GenAI que permite aos usuários registrar suas rotinas, treinos e séries. O aplicativo inclui recursos como pesquisa difusa de nomes de rotinas e exercícios, desenvolvido com Fuse.js, e integra Prisma para gerenciamento de banco de dados. Este é um aplicativo de pilha MERN criado usando Next.js para renderização no lado do servidor.

Características

• Autenticação do usuário : inscrição e login do usuário usando o Clerk.
• Acompanhamento de rotina e treino : crie rotinas, registre treinos e acompanhe conjuntos.
• Pesquisa difusa : implementa pesquisa difusa com Fuse.js para recuperar IDs de rotina e treino com base na entrada do usuário.
• Integração de bate-papo com IA : converse com um assistente com tecnologia de IA para registrar treinos e obter informações de condicionamento físico.
• UI responsiva : construída com Mantine UI e estilizada com Tailwind CSS para um design moderno e responsivo.

Tecnologias Utilizadas

• Next.js : estrutura React para construção de aplicativos renderizados em servidor.
• Prisma : ORM para interagir com um banco de dados PostgreSQL.
• Clerk : Serviço de autenticação para tratamento de sessões de usuários.
• Fuse.js : funcionalidade de pesquisa difusa para aprimorar a experiência de pesquisa de rotinas e exercícios.
• Mantine UI : biblioteca de UI para componentes React modernos.
• Tailwind CSS : estrutura CSS utilitária para estilização.
• TypeScript : para verificação de tipo estática no projeto.
• LangChain : integração de IA para assistência de treino baseada em chat.

Esquema de banco de dados

Aqui está o esquema do banco de dados para rastrear rotinas, treinos e séries do usuário:

• Usuário : Contém user_id , username e password .
• Rotina : Contém routine_id , routine_name e user_id . Uma rotina tem vários treinos.
• Treino : contém workout_id , workout_name , routine_id e date . Um treino tem várias séries.
• Set : Contém set_id , set_weight , set_reps , workout_id e date .

Instalação

1. Clone o repositório:

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

2. Navegue até o diretório do projeto:

    cd fitlog

3. Instale dependências:

   npm install

4. Configure variáveis ​​de ambiente criando um arquivo .env. Adicione o URL do banco de dados Prisma, as credenciais do Clerk e outras variáveis ​​de ambiente necessárias:

   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

5. Aplique migrações do Prisma ao seu banco de dados:

   npx prisma migrate dev

6. Execute o servidor de desenvolvimento:

   npm run dev

Abra seu navegador e acesse http://localhost:3000 para ver o aplicativo em ação.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.

Contribuindo

Sinta-se à vontade para bifurcar o repositório e enviar solicitações pull. Contribuições são bem-vindas!

Melhorias Futuras

 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.

Implantar no Vercel

A maneira mais fácil de implantar seu aplicativo Next.js é usar a plataforma Vercel dos criadores do Next.js.

Confira nossa documentação de implantação do Next.js para mais detalhes.