Tek bir kişinin yaptığı bir kalistenik uygulaması

Neden var

Bu iş başladığında var olan fitness uygulamaları iki gruba ayrılıyordu. Bazıları üstüne arayüz giydirilmiş PDF program kataloglarıydı: herkese aynı plan, sana büyük mü küçük mü geldiğini anlamanın bir yolu olmadan. Diğerleri ağırlıklar içindi; orada ilerlemeyi modellemek kolaydır, çünkü kilo eklemek yeter.

Vücut ağırlığı böyle çalışmaz. Bir barfikse iki buçuk kilo ekleyemezsin: egzersiz değiştirmen gerekir ve bir sonraki basamağı yanlış seçmek aylarca duraklamak ya da sakatlanmak demektir. Bu, ilerlemeyi aritmetik değil karar problemi haline getirir — ve gerçek veri verildiğinde bir modelin yardımcı olabileceği tam da bu tür bir problemdir.

Neye karar verildi ve neden

0–100 puanı doğrusal ölçek yerine asimptotik bir eğri kullanır. Bu bilinçli: gerçek hayatta itişte 20’den 30’a çıkmak birkaç hafta, 80’den 90’a çıkmak iki yıl olabilir. Doğrusal ölçek bu konuda yalan söyler ve iyi ilerleyen insanlara duraklamış hissi verirdi.

Dört zincir ayrı ölçülür, çünkü tek bir "seviye" tam olarak düzeltilmesi gerekeni gizler. Neredeyse herkes itişle çekiş arasında büyük bir farkla gelir ve bunu görmemek, o farkın bir yıl sonra hâlâ orada olmasının sebebidir.

Katalog zemini, duvarı ve sandalyeyi evrensel ekipman sayar, çünkü gerçek giriş engeli motivasyon değil, barın olmamasıdır. Çıkan ilk program sende olmayan bir şey isterse, ikinci seans olmaz.

Nasıl finanse ediliyor

Uygulama reklamlı ve ücretsiz, isteğe bağlı bir Pro aboneliği var. Bu ideolojik bir karar değil: yapay zekâ ile plan üretimi ve fizik analizi kullanım başına ücretlendirilen modelleri çağırır ve sunucu, birinin her ay ödemesi gereken küçük bir örnekte çalışır.

Karar olan şey, duvarın arkasında ne kaldığı. Antrenman kaydı, tam kütüphane, anlatımlar, güç testi ve hazır programlar ücretsiz ve öyle kalacak, çünkü birinin hiç para ödemeden iyi antrenman yapmasını sağlayan kısım orası.

Nasıl yapıldı

Vite ve React ile JavaScript ön yüz, Capacitor ile Android için paketlendi. Nginx arkasında küçük bir AWS örneğinde SQLite ile Node ve Express arka yüz. Fizik analizi geometri için MediaPipe Pose’u, görüntü için Gemini’yi ve sayılar üzerinde akıl yürütme için DeepSeek’i birleştirir.

Yüz otuz uzun anlatım dahil on dört dile çevrildi. Bu kısım açık ara en çok zaman alan bölüm.

Eksik olan ne

iOS. Capacitor ile yapıldı, yani taşımak teknik olarak mümkün, ama zaman ve bir Mac gerektiriyor; şu an emek Android sürümünü iyi hale getirmeye gidiyor.

Bir hata bulursan, bir çeviri kendi dilinde kulağa kötü geliyorsa ya da bir anlatım yanlış bir şey söylüyorsa yaz. Cevap alırsın.