01Salud · Datos · IA local2026 · En evolución

Kcalorimind

Un balance energético personal que convierte señales dispersas en decisiones cotidianas.

Rol

Producto, diseño, arquitectura y desarrollo integral

Reto

Integrar datos heterogéneos y cálculos sensibles de forma comprensible, reproducible y respetuosa con la privacidad.

Solución

Una experiencia mobile first basada en tarjetas que separa captura, cálculo y explicación, con identidad delegada y procesamiento local para las tareas de IA.

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Material visual

Capturas en preparación.

Esta zona se completará con pantallas y recorridos reales del producto.

Motivación

La mayoría de aplicaciones de nutrición y entrenamiento acumulan datos, pero explican poco. Kcalorimind nació para responder una pregunta mucho más concreta: cómo se relaciona lo que como con lo que gasto y con el objetivo que persigo.

El producto pone el énfasis en la lectura del día. La entrada de calorías llega desde Miga, el gasto combina metabolismo basal, actividad cotidiana y entrenamiento, y el resultado se presenta con contexto suficiente para tomar una decisión sin obsesionarse con una cifra aislada.

Arquitectura

El cliente React y Vite se sirve como aplicación estática. Una API ligera en Node.js concentra las reglas de negocio y persiste los datos en PostgreSQL. La identidad se delega en Miga para evitar duplicar cuentas y el acceso queda protegido por Cloudflare Access y Tunnel.

Las tareas de IA se ejecutan en infraestructura propia con Ollama. Se diseñaron como trabajos duraderos para que una respuesta lenta o una reconexión no comprometa la experiencia ni la consistencia del resultado.

Decisiones de producto

Cada cálculo puede explicarse y reproducirse. En lugar de esconder la complejidad detrás de una puntuación opaca, la interfaz muestra de dónde procede cada componente y mantiene separados los datos observados, las estimaciones y las recomendaciones.

Funcionalidades

  • Balance diario entre ingesta, metabolismo, actividad y entrenamiento
  • Integración nutricional con Miga
  • Registro de peso, objetivos y sesiones de CrossFit
  • Cálculos basados en el Compendium of Physical Activities
  • Trabajos duraderos de IA local con Ollama

Aspectos destacados

  • Cálculos trazables y reproducibles
  • Arquitectura privada tras Cloudflare Access
  • Interfaz bento optimizada para móvil
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