Création d'un suivi complet des calories et de la nutrition basé sur l'IA en utilisant Supabase et Lovable

TL;DR

Ce blog est un court tutoriel/comment faire sur la façon dont vous pouvez utiliser Supabase & Lovable pour créer des applications full-stack en quelques heures au lieu de quelques jours ! J'ai créé une application complète de suivi des calories et de la nutrition basée sur l'IA en utilisant ces outils en seulement 8 heures et je montrerai le « comment » ici dans ce blog.

L'idée

Je pense depuis longtemps à créer une application de suivi des calories basée sur l'IA, car j'utilise beaucoup des LLM comme Claude et ChatGPT pour utiliser le langage naturel pour suivre mes repas quotidiens, mes calories et leurs macros. Mais en tant que développeur, je savais que je pouvais rendre l'ensemble du processus plus facile et meilleur et Munchwise fait exactement cela.
Munchwise crée pour vous des objectifs personnalisés en fonction de vos informations personnelles, puis vous permet de suivre vos repas en utilisant le langage humain naturel ainsi que des analyses quotidiennes/hebdomadaires complètes !

Fonctionnalités et pile technologique

Caractéristiques -

• Créez un compte et obtenez des objectifs personnalisés en matière de calories/nutrition
• Suivez les repas et leurs calories/macros en utilisant le langage humain naturel
• Afficher les analyses quotidiennes/hebdomadaires dédiées

Pile technologique -

• Supabase - Fonctions d'authentification, de base de données, Edge
• Vite & React - Framework, outil de build
• Tailwind CSS - Style
• Lovable - Génération de code

Création du front-end

PS : Avant de commencer, vous devriez vous rendre sur Lovable et créer un nouveau compte !

Pour le frontend, j'ai utilisé Lovable pour créer une interface utilisateur fonctionnelle minimale et obtenir un wireframe de base pour l'application sur lequel je pouvais m'appuyer et Lovable ne m'a pas déçu du tout. La conception initiale que j'ai reçue de Lovable était suffisamment bonne pour commencer à travailler sur le backend, puis j'ai pu améliorer et modifier l'interface utilisateur comme je le souhaitais. Voici à quoi cela ressemblait dans la première itération -

Après cela, mon objectif principal était de créer l'interface utilisateur de base pour toutes les pages et d'utiliser d'autres invites comme celle-ci -

Après quelques invites supplémentaires, l'interface utilisateur finale créée par adorable ressemblait à ceci -

Comme vous pouvez le voir, l'interface utilisateur est déjà plutôt sympa sans que j'écrive de code ! J'ai cependant supprimé la barre latérale dans les itérations finales et j'ai décidé d'utiliser la barre de navigation supérieure sur toutes les pages.

Intégration de Supabase

L'intégration backend/API a toujours été complexe pour moi en tant qu'ingénieur full-stack car je ne sur-concevoir mon frontend. Ainsi, Lovable étant capable d’effectuer lui-même près de 80 % des tâches backend était tout simplement incroyable.
Tout ce que vous avez à faire est de cliquer sur le bouton Supabase dans le coin supérieur droit de la page Lovable et vous pourrez ensuite connecter votre compte Supabase à lovable. Une fois connecté, vous devez à nouveau utiliser l'invite pour créer le schéma de table, l'authentification, les politiques RLS et les fonctions Edge selon vos besoins.
Mais vous devrez d'abord créer un compte Supabase si vous n'en avez pas déjà un en vous rendant sur https://supabase.com -

1. Créer un compte en utilisant Github/Email sur Supabase
2. Une fois sur le tableau de bord, cliquez sur Nouveau projet puis créez un nouveau projet.
3. Une fois que vous avez créé le projet, vous pouvez revenir sur Lovable puis connecter votre compte Supabase et choisir le projet que vous avez créé pour vous y connecter.

Comme vous pouvez le voir, Lovable a créé les tables requises avec leur schéma et les fonctions Edge requises dans mon projet Supabase, puis une fois que j'ai approuvé les modifications, il a exécuté la migration !

Ajout de super pouvoirs d'IA

L'application s'appuie sur l'IA pour convertir le langage humain naturel en données caloriques et nutritionnelles du repas. J'ai utilisé l'API de TogetherAI pour cette partie et Lovable savait encore une fois exactement quoi faire ! Je lui ai juste demandé d'utiliser Together AI pour la partie IA et il m'a demandé ma clé API et c'était fait !

Vous pouvez obtenir votre propre clé API Together AI en créant un compte gratuit, vous aurez cependant besoin d'une carte de crédit pour ajouter plus de crédits.

Et avec cela, toutes les fonctionnalités de base de l'application étaient prêtes, de l'authentification à l'intégration de l'utilisateur en passant par le suivi et l'analyse des repas, sans aucun code écrit par moi pour l'instant.

Terminer l'application

Maintenant que l'application était prête, la seule chose que je devais faire était de résoudre certains problèmes liés à l'interface utilisateur ici et là, ainsi que certains problèmes de backend (principalement liés à l'API de TogetherAI). J'ai travaillé sur l'application pendant quelques heures supplémentaires pour déboguer et réparer des choses et voici à quoi ressemble l'application maintenant -

Plutôt sympa, non ? Et je ne plaisante pas quand je dis que cette application a été créée en seulement 8 heures, ce que nous pouvons réaliser en utilisant l'IA de nos jours est inimaginable et si vous ne l'utilisez pas maintenant, vous manquez vraiment quelque chose !

Links

Github - https://github.com/asrvd/munchwise
Supabase - https://supabase.com
Aimable - https://lovable.dev

Merci beaucoup d'avoir lu !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!