S.P.O.R.T
Kategoria
Android / AI / RPG Fitness
Rok
2025–2026
Rola
Android Developer & AI Architect
Tech Stack
Case Study
Problem
Standardowe aplikacje fitness prezentują dane zdrowotne jako nudne wykresy i tabele — zero motywacji do regularnego śledzenia. Brakowało aplikacji, która zamienia codzienne aktywności (treningi, sen, kroki) w angażujący system RPG z AI coachingiem opartym na prawdziwych danych z sensorów smartwatcha.
Proces
Zbudowałem architekturę MVVM + Clean Architecture z Hilt DI. System RPG (EXP, leveling, 5 umiejętności) zasilany danymi z Health Connect (HR, HRV, SpO2, VO₂Max, sen z fazami, kroki). AI Coach wykorzystuje AgentContextBuilder zbierający pełny profil użytkownika + surowe dane z sensorów w 3 oknach czasowych (dziś/7 dni/30 dni) — Gemini dostaje rzeczywistość, nie nasze arbitralne przeliczniki.
Rozwiązanie
Kompletna aplikacja z 6 ekranami głównymi (Dashboard, Postać, Treningi, Sen, Zdrowie, AI Insights), Digital Twin HUD z wizualizacją awatara, 13 wskaźnikami zdrowotnymi w 4 kategoriach (Regeneracja, Bieganie, Siła, Zdrowie) i AI Coachem oferującym 11 typów analiz — od analizy ostatniego treningu po odkrywanie nieoczywistych korelacji w danych 30-dniowych. Wszystkie dane zaszyfrowane AES-256 (SQLCipher), klucz API w EncryptedSharedPreferences.
Kluczowe rezultaty
- 1AI Coach z pełnym kontekstem: profil + dane zdrowotne + treningi — 11 typów analiz ze streamingiem odpowiedzi
- 2System RPG: EXP, leveling, 5 umiejętności (Odporność, Siła, Wytrzymałość, Uważność, Regeneracja) zasilanych danymi z sensorów
- 313 wskaźników zdrowotnych: VDOT, HRV Trend, Readiness Score, Sleep Score, CTL/ATL/Form i więcej
- 4100% lokalne dane — Room DB z SQLCipher AES-256, zero backendu, zero subskrypcji