Kendi ürünümüz2025

FitZen

Yapay zekâ destekli diyet ve beslenme takibi.

iOSAndroidWeb

Benzer bir proje konuşalım

App Store Google Play Siteyi ziyaret et

UygulamaAMG / 25

Proje: Kendi ürünümüz
Rolümüz: Ürün · Mobil geliştirme · Backend · Yayın
Süre: 5 ay

01 / ÜRÜN & YAKLAŞIM

Bir öğünden, sürdürülebilir bir alışkanlığa.

FitZen, beslenme takibini günlük hayatın içine yerleştirmek için geliştirdiğimiz kendi ürünümüz. Fotoğraftan öğün analizi, günlük takip ve tarif üretimini; iOS ve Android’de birbiriyle bağlantılı bir deneyimde buluşturuyor.

Beslenme takibi, öğün kaydı ile planlama farklı ekranlara dağıldığında zahmete dönüşür ve bırakılır. Yapay zekâ bunu kolaylaştırabilir ama iki tuzağı var: model yanıtını sağlık iddiası gibi sunmak ve modelin kendisine bağımlı kalmak. Bir model sağlayıcısı sürümü emekliye ayırdığında yayındaki bütün uygulama sürümleri aynı anda bozulur.

Günlük deneyim

01
Öğünü yakala
Kameradan veya galeriden bir yemek fotoğrafıyla başla.
02
Sonucu incele
Tahmini yiyecekleri, porsiyonları ve besin değerlerini gör; günlük kaydına ekle.
03
Gününü takip et
Öğün, makro besin, su ve hareket verilerini hedeflerinle birlikte takip et.

ÜRÜNÜ ŞEKİLLENDİREN KARARLAR

/ 01

Yapay zekâyı bir akışa dönüştürmek.

Fotoğraf seçimi, önizleme, analiz ve sonuç adımlarını ayrı durumlar olarak ele aldık. Kullanıcı analizin ne zaman sürdüğünü ve sonucun ne zaman günlüğe eklendiğini görebiliyor. Besin değerlerini tahmin olarak sunan bu akış, model yanıtını doğrudan bir sağlık iddiasına dönüştürmeden günlük kaydı destekliyor.

/ 02

Tek ekranın ötesinde bir ürün.

Günlük geçmiş, su ve aktivite takibi, tarif oluşturma ve abonelik erişimi ayrı sorumluluklarla geliştirildi. Firebase kayıtları ve yerel önbellek, geçmişi okunabilir tutan veri katmanını oluşturuyor. Mobil ürünün yanında içerik ve yönetim ihtiyaçları ayrı bir web panelinde ele alınıyor.

ORTAYA ÇIKAN ÜRÜN

Bir özellikten günlük kullanım deneyimine.

iOS ve Android’de yayında, 11 dilde. App Store’da 4,4 puan. Günlük geçmiş, su ve hareket takibi, tarif üretimi ve abonelik akışı tek üründe; içerik ve yönetim ayrı bir web panelinde. Performans geçişinde başlangıç görevleri önceliklendirildi, gereksiz kütüphaneler çıkarıldı ve 1300 satırlık abonelik servisi modüllere bölündü.

02 / Ürünün içinde

Ekran ekran, deneyim.

Detayları görmek için bir ekranı açın.06 görsel

03 / Kapsam & detaylar

Deneyimi oluşturan detaylar.

01
Fotoğraftan yemek tanıma
02
Barkod tarama, uluslararası ürün veritabanı
03
Firebase kayıtları, günlük geçmiş ve yerel önbellek
04
Makro ve mikro besin takibi, su ve antrenman entegrasyonu

AI öğün planıFotoğraftan tanımaMakro takibiTarif oluşturucuSu takibiİlerleme analitiği

Teknoloji

React NativeTypeScriptNode.jsFirebaseOpenAI

ÜRÜNÜN İÇİNDEN

Ekranın arkasındaki mühendislik.

Bu projede geliştirdiğimiz sistemler ve çözdüğümüz somut problemler.

Fotoğraftan analize, kontrollü giriş

Kamera ve galeri aynı analiz akışına bağlanıyor. İzin verilmemesi, fotoğraf seçiminin iptal edilmesi ve geçersiz görsel ayrı durumlar olarak ele alınıyor; kullanıcı her adımda ne olduğunu anlayabiliyor.

Model emekli olunca uygulama bozulmuyor

Model adı mobil pakete gömülü; sağlayıcı bir sürümü emekliye ayırdığında yayındaki tüm sürümler 404 alırdı. Cloudflare Worker proxy’sindeki alias tablosu emekli adları yaşayan modele yönlendiriyor; 3 Eylül 2026’da gpt-5.2-chat-latest için tam olarak bu yaşandı ve mağaza güncellemesi gerekmedi.

Bildirim ve abonelik sunucuda

Sabah ve akşam bildirimleri Pub/Sub zamanlayıcılarıyla dil bazında gönderiliyor, on dakikada bir çalışan akıllı zamanlayıcı kullanıcı saat dilimini gözetiyor. RevenueCat webhook’u hakları yazıyor; ayrı bir iş süresi dolan premiumları uzlaştırıyor ve diyetisyen seans kredileri onCall fonksiyonlarıyla tüketiliyor.

Gerçek ürün ekranlarını inceleyin ↓App Store ↗Google Play ↗Siteyi ziyaret et ↗