تطبيق Flutter للتدريب المنزلي يولّد خططًا أسبوعية ونصائح وتقارير مخصصة عبر Gemini API، مع حجز مدربين بشريين وبنية Cloudflare Workers وR2 وD1.

Online Fitness Coach (مدرب أونلاين ذكي) تطبيق جوال للتدريب الرياضي المنزلي يعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر Gemini API لتوليد خطط تدريبية مخصصة انطلاقًا من بيانات المستخدم (العمر، الوزن، الطول، الأهداف، مستوى النشاط)، وتقديم نصائح يومية وتقارير دورية عن التقدم، والإجابة عن الاستفسارات بلغة طبيعية. نفذه فريق من الطلاب بمساعدة تقنية من مكتب تكنو إنجاز، ويجمع في منصة واحدة بين المدرب الذكي والمدربين البشريين الذين يمكن حجز مواعيد معهم ومراسلتهم.
بُنيت واجهة التطبيق بإطار Flutter ولغة Dart، مع خادم خلفي على Cloudflare Workers وتخزين Cloudflare R2 لفيديوهات التمارين المرجعية والملفات، وقاعدة بيانات Cloudflare D1 العلائقية. يعتمد التخصيص على النصوص والبيانات الرقمية فقط؛ فالتطبيق لا يحلل صور المستخدم أو فيديوهاته ولا يحتاج إلى حساسات إضافية، والفيديوهات المعروضة فيه مرجعية تعليمية فقط.
| العنصر | البيانات |
|---|---|
| نوع المشروع | تطبيق جوال للتدريب الرياضي مدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي |
| المجال | الذكاء الاصطناعي التوليدي، معالجة اللغة الطبيعية، الصحة الرقمية والتدريب المنزلي |
| حالة المشروع | تطبيق منفذ بواجهات موثقة، دون تجربة ميدانية مع مستخدمين |
| دور تكنو إنجاز | دعم ومساعدة تقنية للطلاب أثناء تطوير المشروع |
| تقنيات أساسية | Flutter، Dart، Gemini API، Cloudflare Workers، Cloudflare R2، Cloudflare D1 (SQLite) |
| المخرجات | خطط تدريب أسبوعية مولّدة، نصائح يومية، تقارير شهرية برسوم بيانية، حجز مواعيد مع مدربين، نظام استفسارات |
يتجه كثيرون إلى التدريب المنزلي والتطبيقات الرقمية، لكن غياب الإشراف المباشر يزيد خطر الإصابات الناتجة عن الأداء غير الصحيح ويقلل فاعلية التمارين لغياب التغذية الراجعة. كما تعتمد معظم تطبيقات اللياقة التقليدية على محتوى فيديو ثابت لا يتكيف مع المستخدم، في حين ترتفع تكاليف المدربين الشخصيين والصالات الرياضية.
وفي المقابل، تعتمد التطبيقات التجارية التي تحلل الحركة بالرؤية الحاسوبية (مثل Onyx وKemtai وTempo) على هواتف عالية المواصفات أو حساسات عمق LiDAR أو اشتراكات مرتفعة. لذلك اختار المشروع نهجًا أخف: استشارة رياضية نصية تفاعلية تعمل على هواتف Android من الفئة المتوسطة، وتسد ثلاث فجوات حددها المشروع:
نُفذ المشروع أكاديميًا بواسطة الطلاب، مع مساعدة ودعم تقني من مكتب تكنو إنجاز أثناء مراحل التطوير. ويُعرض ضمن أعمال المكتب مثالًا على دعمه لتطبيقات الجوال التي تدمج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع بنية سحابية على الحافة.
| الدور | المهام |
|---|---|
| المستخدم العادي | إنشاء حساب، إدخال البيانات الشخصية والصحية، طلب خطة من الذكاء الاصطناعي، تسجيل الأنشطة والوجبات، حجز جلسات، عرض التقارير، إرسال الاستفسارات |
| المدرب الشخصي | إدارة أوقات التوفر، مراجعة طلبات الحجز وقبولها أو رفضها، متابعة الاستفسارات، تقديم الملاحظات والإرشادات |
| المدرب الذكي (Gemini) | إنشاء خطط تدريبية تلقائية، تقديم النصائح، تحليل بيانات النشاط اليومي، توليد التقارير والملخصات |
| المدير | إدارة بيانات المدربين، متابعة المستخدمين، الإشراف على المحتوى والخدمات ومراقبة سير العمليات |
يعتمد النظام معمارية متعددة الطبقات من أربعة مكونات:
ويربط مخطط الكيانات والعلاقات (ER) جدول المستخدمين بالأنشطة الرياضية والوجبات والتقارير الشهرية، والمدربين بالمواعيد، والاستفسارات برسائلها، والخطط التدريبية بأيامها.
| الواجهة | الوظيفة |
|---|---|
| الواجهة الرئيسية | تعريف بالتطبيق واختيار الجنس وإنشاء حساب أو تسجيل الدخول، مع دخول المدير والمدربين |
| إدخال البيانات الشخصية | جمع العمر والطول والوزن لبناء الخطط |
| اختيار المدرب الذكي / المدربين | عرض المدرب الذكي وقائمة المدربين البشريين وتخصصاتهم |
| لوحة تحكم المستخدم | ملخص الحالة والخطة اليومية ومستوى التقدم |
| البرنامج التدريبي الأسبوعي | نسبة الإنجاز وجدول التمارين اليومية باسم كل تمرين ومدته وحالته |
| النصائح اليومية | تسجيل الوجبات والتمارين وعرض نصائح مولّدة وفق النشاط والبيانات الصحية |
| التقارير الشهرية | رسوم بيانية لتطور الوزن وعدد الوجبات والأنشطة المسجلة خلال الشهر |
| الاستفسارات | عرض استفسارات المستخدم وإنشاء استفسار جديد مع اختيار المدرب المناسب |
يوثق المشروع تنفيذ التطبيق بواجهاته الأساسية، وتكامله مع Gemini API لتوليد الخطط والنصائح والتقارير بصيغة JSON، وبناء منصة تجمع أربعة أدوار تغطي التخطيط والمتابعة والتقييم. ومن التحديات التي عالجها: فصل الفيديوهات المرجعية المخزنة على R2 عن النصائح المكتوبة المولّدة، والحد من الإجابات العامة أو غير الدقيقة عبر هندسة المطالبات ومعالجة الردود قبل عرضها.
لا يتضمن المشروع قياسات كمية خاصة به، مثل زمن الاستجابة الفعلي أو دقة الخطط أو تجربة مع متدربين. والأرقام الواردة عن Cloudflare (مثل زمن الاستجابة على الحافة وأسعار التخزين) هي مواصفات عامة للمنصة وليست نتائج مقاسة في هذا التطبيق.
بحسب توصيات المشروع، يمكن توسيع التطبيق عبر:
يعالج التطبيق بيانات صحية وشخصية مثل الوزن والوجبات والأنشطة، لذلك يحتاج أي تشغيل فعلي إلى سياسات واضحة لحماية البيانات، وموافقة المستخدم على إرسالها إلى خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية، والالتزام بالتشريعات المحلية والدولية.
إذا كنت تعمل على تطبيق لياقة أو مدرب ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي وتحتاج إلى مساعدة تقنية في تطوير الفكرة أو بناء نموذج أولي، يمكن التواصل مع مكتب تكنو إنجاز لمناقشة متطلبات المشروع ونطاق الدعم المناسب.
هو تطبيق جوال للتدريب الرياضي المنزلي نفذه فريق من الطلاب بمساعدة تقنية من مكتب تكنو إنجاز، ويستخدم Gemini API لتوليد خطط تدريبية ونصائح وتقارير مخصصة. ويجمع بين مدرب ذكي ومدربين بشريين يمكن حجز جلسات معهم وإرسال الاستفسارات إليهم.
يُدخل المستخدم بيانات مثل العمر والطول والوزن والأهداف ومستوى النشاط، فيرسلها الخادم الخلفي على Cloudflare Workers إلى Gemini API مع تعليمات موجهة تُلزم النموذج بإجابات مبنية على مراجع رياضية. يعود الرد بصيغة JSON ويُعرض برنامجًا أسبوعيًا ونصائح يومية تتكيف مع الوجبات والتمارين التي يسجلها المستخدم.
بُنيت الواجهة بإطار Flutter ولغة Dart مع دعم العربية واتجاه RTL، والخادم الخلفي على Cloudflare Workers، وقاعدة البيانات Cloudflare D1 المبنية على SQLite، وتخزين Cloudflare R2 لفيديوهات التمارين المرجعية. ويتولى Gemini API من Google الوظائف الذكية مثل توليد الخطط والنصائح والتقارير.
لا، فالتخصيص يعتمد على النصوص والبيانات الرقمية فقط، ولا يعالج التطبيق صور المستخدم أو فيديوهاته، والفيديوهات المعروضة مرجعية تعليمية. ويقدم التطبيق توجيهات مكتوبة مثل نطاق التكرارات وأوقات الراحة وأهمية الإحماء، أما تحليل الحركة فخارج نطاق النسخة الحالية.
يوثق المشروع تنفيذ التطبيق بواجهاته (البرنامج الأسبوعي، النصائح اليومية، التقارير الشهرية، الحجوزات، الاستفسارات) وتكامله مع Gemini API، لكنه لا يتضمن قياسات كمية للأداء أو تجربة مع متدربين. ومن حدوده الاعتماد على الإنترنت والخدمات السحابية، واستهداف Android وتمارين وزن الجسم الأساسية، وعدم تقييم جودة الخطط علميًا مقارنةً بمدرب بشري.
تواصل مع فريق تكنو إنجاز لمناقشة قابلية التنفيذ العملي، اختيار القطع، وتطوير النموذج الأولي.