MicrocosmWorksDijital Kozmosu Yenilikçi ve Mimari Olarak Tasarlamak
Hakkındaİletişim
MicrocosmWorksDijital Kozmosu Yenilikçi ve Mimari Olarak İnşa Etmek

Önemli BT çözümleri sunuyoruz. Teknoloji, güvenlik ve işletmelerin güvenilir, yenilikçi BT altyapısı ile büyümesine yardımcı olmaktan tutkuluyuz.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI Büyüme Merkezi

AI MerkeziStartup İnovasyonuKurumsal Hızlandırıcı

Çözümler

Tüm ÇözümlerSağlık ve Fitness UygulamalarıAI Video PlatformuAI Ajan Geliştirme

Kaynaklar

ÖngörülerSektör RehberleriKullanım Durumu ŞablonlarıMimari KalıplarVaka Çalışmaları

Şirket

HakkımızdaİletişimÇalışmalarımız

Hizmetler

Dijital DanışmanlıkBulut AltyapısıSaaS GeliştirmeYapay Zeka GeliştirmeVideo Teknolojisi
ERP GeliştirmeZoho ÖzelleştirmeOdoo GeliştirmeSalesforce EntegrasyonuÖzel CRM Geliştirme
QuickBooks EntegrasyonuIoT ÇözümleriBlokzincir Geliştirme
Siber Güvenlik DanışmanlığıIT Desteği - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Tüm hakları saklıdır.

Gizlilik PolitikasıHizmet Şartları
Vaka Çalışmalarına Dön
Fitness CoachingYayınlandı June 22, 2026 · Güncellendi June 22, 2026

Kapsamlı Fitness ve Beslenme Takip Platformu

Fitness profesyonelleri ve müşterileri, antrenman programlarını yönetmek, besin alımını takip etmek, ilerlemeyi izlemek ve iletişim kurmak için birleşik bir platforma ihtiyaç duyuyordu - parçalanmış elektronik tabloların ve mesajlaşma uygulamalarının yerini alarak.

Projenizi Tartışın
fitness-nutrition-tracking-platform.webp
Fitness Coaching
Domain
16
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Zorluk

Fitness yönetimi, birbiriyle bağlantısı olmayan araçlara yayılmıştı:

  • Antrenman programları PDF veya e-tablolar aracılığıyla paylaşılıyor ve takibi yapılamıyordu
  • Beslenme kaydı, antrenör görünürlüğü olmayan ayrı uygulamalar gerektiriyordu
  • İlerleme fotoğrafları, ölçümler ve performans verileri farklı yerlerde bulunuyordu
  • Antrenör ile müşteri arasındaki iletişim, bağlamdan yoksun mesajlaşma uygulamalarında gerçekleşiyordu
  • Antrenör, kursiyer ve yönetici yeteneklerini ayıran rol tabanlı bir sistem yoktu

Çözümümüz

Rol tabanlı gösterge tabloları, 2400'den fazla yiyecek veritabanı, egzersiz kütüphaneleri ve ilerleme analitiği ile kapsamlı bir fitness yönetim platformu geliştirdik.

Mimari

  • Backend: PostgreSQL, TypeORM, Redis, Bull job queue ile NestJS
  • Kursiyer Web Uygulaması: Müşteri odaklı özellikler için Redux Toolkit ile React
  • Antrenör Web Uygulaması: Profesyonel araçlar için Redux Toolkit ile React
  • Yönetici Paneli: Platform yönetimi için Ant Design ile React
  • Mobil Uygulama: Zustand ve i18n desteği ile React Native/Expo
  • Medya: Depolama için AWS S3, ses işleme için AWS Transcribe

Temel Özellikler

Kursiyerler İçin

  1. Antrenman Kaydı - Setleri, tekrarları, ağırlığı egzersiz bazında geçmişle takip etme
  2. Beslenme Takibi - 2400'den fazla yiyecek veritabanından tam makro/mikro verilerle öğünleri kaydetme
  3. Öğün Şablonları - Favori öğün kombinasyonlarını kaydetme ve yeniden kullanma
  4. İlerleme Analitiği - Ağırlık, ölçümler ve performans için görsel grafikler
  5. AI Antrenör Sohbeti - AI fitness antrenörü ile gerçek zamanlı sohbet

Antrenörler İçin

  1. Egzersiz Kütüphanesi - Video gösterimleri içeren seçilmiş egzersizler
  2. Antrenman Planı Şablonları - Müşterilere program oluşturma ve atama
  3. Müşteri Yönetimi - Tüm müşterilerin ilerlemesini, beslenmesini ve uyumunu görüntüleme
  4. Değerlendirme Araçları - Müşteri değerlendirmelerini zaman içinde kaydetme ve takip etme
  5. İletişim - AI destekli takip ile uygulama içi sohbet

Yöneticiler İçin

  1. Kullanıcı Yönetimi - Antrenörler ve kursiyerler oluşturma/yönetme
  2. Platform Analitiği - Kullanım, etkileşim ve büyüme metrikleri
  3. İçerik Yönetimi - Egzersiz kütüphanesini ve yiyecek veritabanını yönetme

Beslenme Sistemi

  • Eksiksiz besin profillerine sahip 2400'den fazla yiyecek maddesi
  • Esnek öğün tüketimi takibi (porsiyonlar, özel miktarlar)
  • Makro özetlerle günlük tüketim geçmişi
  • Hızlı kayıt için öğün şablonu oluşturma

Sonuçlar

Birleşik Platform: 4-5 ayrı aracı tek bir ekosistemle değiştirdi
Antrenör Verimliliği: Müşteri yönetim süresi önemli ölçüde azaldı
Beslenme Doğruluğu: Doğrulanmış besin verilerine sahip 2400'den fazla ürün veritabanı

Teknoloji Yığını

NestJSPostgreSQLTypeORMRedisBullReactRedux ToolkitAnt DesignReact NativeExpoZustandAWS S3AWS SESAWS Transcribe

caseStudyDetail.more Vaka Çalışmaları

Daha fazla teknik uygulamamızı keşfedin

Fitness Coaching

Çoklu Aracı Zekaya Sahip AI Destekli Fitness Koçluğu

Bir fitness teknolojisi şirketi, kullanıcı bağlamını ve geçmişini anlayan uzman AI ajanları aracılığıyla kişiselleştirilmiş antrenman ve beslenme rehberliği sağlayan akıllı bir koçluk platformu oluşturmak istedi.

Vaka Çalışmasını Oku
AI Accounting

AI Destekli Fatura İşleme (OCR ve QuickBooks Entegrasyonu ile)

Ayda yüzlerce satıcı faturasını işleyen orta ölçekli bir işletme, fatura verilerini AI/OCR kullanarak otomatik olarak çıkarıp muhasebe ve ödeme takibi için doğrudan QuickBooks'a senkronize ederek manuel veri girişini ortadan kaldırmak istedi.

Vaka Çalışmasını Oku

İşletmenizi Dönüştürmeye Hazır mısınız?

Zorluklarınıza benzer çözümler uygulamamızın yollarını konuşalım.

İletişime GeçincaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Çoklu Platform: Web, mobil ve yönetici paneli hepsi tek bir backend paylaşıyor
Firebase
i18next
Video Encoding

İstemci Tarafında Reklam Ekleme (CSAI), SCTE-35 İşaretleyici Ayrıştırma ve Çok Platformlu Oynatıcı Entegrasyonu ile

Bir video akış platformu, sunucu tarafı reklam eklemenin sağlayamadığı tam reklam etkileşimi desteğiyle (tıklanabilir katmanlar, yardımcı banner'lar, atlama düğmeleri) kişiselleştirilmiş, cihaz düzeyinde reklam deneyimleri sunarak web, mobil ve akıllı TV uygulamaları genelinde Client-Side Ad Insertion (CSAI) uygulamasına ihtiyaç duyuyordu.

Vaka Çalışmasını Oku

Sıkça Sorulan Sorular

MicrocosmWorks, fotoğraflardan yemekleri tanımlayan ve porsiyon boyutlarını tahmin eden bir yemek tanıma AI'sı entegre etti. Bu AI, restoran yemekleri ve paketli ürünler dahil 800,000'den fazla gıda maddesi içeren bir besin değeri veritabanı ile birleştirildi. Sistem, kullanıcıların AI'nın tahminlerini onaylamasına veya ayarlamasına olanak tanır ve zamanla doğruluğu artırmak için düzeltmelerden öğrenir. Bu sayede yaygın gıdalarda yaklaşık %85-90 doğruluk elde edilir ki bu manuel girişe benzerdir ancak çok daha kısa sürer.

Evet, MicrocosmWorks; Apple Health, Google Fit, Strava, Garmin Connect, Fitbit ve MyFitnessPal için veri bağlayıcıları oluşturarak antrenman seanslarını, günlük aktivite metriklerini ve vücut kompozisyonu verilerini birleşik bir zaman çizelgesinde topladı. Platform, aynı antrenman birden fazla kaynak tarafından kaydedildiğinde tekilleştirmeyi yönetir ve farklı cihaz ekosistemlerindeki metrikleri normalleştirir, böylece kullanıcılar hangi uygulama ve giyilebilir cihaz kombinasyonunu kullanırlarsa kullansınlar tutarlı veriler görür.

MicrocosmWorks, kullanıcının basal metabolic rate, aktivite seviyesi, vücut kompozisyonu hedefleri ve antrenman programını baz alarak kişiselleştirilmiş makro hedeflerini hesaplayan, ardından vegan, keto, gluten-free veya dini beslenme kuralları gibi belirtilen beslenme kısıtlamalarına saygı göstererek bu hedefleri karşılayan yemek önerileri üreten bir beslenme planlama motoru geliştirdi. Sistem, her gün kaydedilen gerçek antrenman yoğunluğuna göre hedefleri dinamik olarak ayarlar; yoğun antrenman günlerinde karbonhidrat tahsisini artırırken, dinlenme günlerinde azaltır.

MicrocosmWorks, bir kullanıcının birden fazla seansta belirli bir egzersiz için hedef tekrar ve set sayısında veya üzerinde istikrarlı bir şekilde performans gösterdiğini tespit etmek amacıyla antrenman kayıtlarını analiz eden bir ilerleyici yüklenme takip motoru geliştirdi. Sistem daha sonra, yerleşik kuvvet antrenmanı prensiplerine dayanarak belirli ağırlık artışları, tekrar aralığı ayarlamaları veya egzersiz ilerlemeleri önerir ve ilerlemenin uygun olup olmadığını belirlemek için kullanıcının bu artışa tepkisini takip eder.

MicrocosmWorks, yemek günlüğü, egzersiz takibi, giyilebilir cihaz entegrasyonu ve temel beslenme planlamasını içeren bir MVP'yi genellikle 3-4 ayda teslim ederek, fitness ve beslenme takip platformlarını saatte 20-40 dolar oranlarında geliştirir. Bu, kullanıcı tabanınız büyüdükçe kâr marjlarını aşındıran kullanıcı başına ücretler alan Trainerize veya TrueCoach gibi mevcut platformları white-label olarak kullanmaktan önemli ölçüde daha uygun maliyetlidir ve özel bir geliştirme, kullanıcı deneyimi ve veriler üzerinde size tam kontrol sağlar.