Я создал фитнес-бота в Telegram Mini app — он стал трекером калорий 💪

💪 В этом видео я показываю готовый кейс фитнес-бота в Telegram Web App — это полноценное веб-приложение внутри Telegram, которое работает как трекинг калорий и активностей. Это не разбор кода и не туториал — всё уже готово. Я демонстрирую, как выглядит и работает мини-приложение, какие технологии использовались и как выстроена архитектура. 🧩 Архитектура проекта: – Интерфейс и логика построены в Google AI Studio (около 90% работы выполнено именно там) – Дополнительные эксперименты с lovable.dev, bolt.new и Cursor AI – Интеграции и автоматизация через n8n – Работа с базой данных Supabase – Взаимодействие с пользователем через Salebot.pro, который передаёт данные по вебхуку в n8n ⚙️ Основные технологии: Telegram Mini App, n8n, Supabase, Salebot.pro, Google AI Studio, AI-интеграции, автоматизация процессов. 📍 Зачем смотреть: чтобы увидеть, как можно создать реальный AI-поддерживаемый трекер калорий и фитнес-бот прямо внутри Telegram без отдельного приложения. 👇 Смотри видео, чтобы увидеть, как работает этот Telegram-мини-апп в действии. Таймкоды 00:00 — Введение и цель видео 00:25 — Что представляет собой фитнес-бот в Telegram Mini App 01:30 — Архитектура: Salebot + n8n + Supabase 03:00 — Как работает память и AI-агенты 05:00 — Как выглядит приложение и его функции 07:00 — Трекинг питания и тренировок 09:30 — Голосовой ввод и обработка данных 12:00 — Распознавание изображений и примеры работы 15:00 — Архитектурные принципы и роль Google AI Studio 18:00 — Почему важно понимать структуру процессов 20:00 — Тестирование, итоги и выводы