Fittwiz: Descripción Técnica para Portfolio Fittwiz es un ecosistema de fitness premium impulsado por IA, diseñado para ofrecer entrenamiento, nutrición y seguimiento de progreso hiperpersonalizados. A diferencia de las aplicaciones genéricas, utiliza modelos de lenguaje avanzados (LLMs) para actuar como un "Arquitecto de Fitness" que se adapta al contexto específico de cada usuario. 🚀 Descripción General "Tu entrenador personal, nutricionista y coach de vida en tu bolsillo." Fittwiz es una PWA (Progressive Web App) que aprovecha la Inteligencia Artificial para transformar los datos del usuario en planes de entrenamiento accionables. Gestiona desde la generación de rutinas basadas en el equipo disponible hasta la identificación de macros a través de fotos de comida, manteniendo siempre una experiencia de usuario premium y orientada a dispositivos móviles. 🛠️ Stack Tecnológico Frontend Framework: React 19 (Vite) Lenguaje: TypeScript (Tipado estricto para mayor robustez) Estilos: Tailwind CSS v4 (Diseño moderno "utility-first") Enrutamiento: React Router v7 Iconos y UI: Lucide React, Framer Motion (Animaciones) Gestión de Estado: React Context + TanStack Query (React Query) PWA: vite-plugin-pwa para capacidades offline y experiencia de aplicación nativa. Backend e Infraestructura Plataforma: Firebase (Cloud Functions V2) Base de Datos: Firestore (NoSQL, datos en tiempo real) Autenticación: Firebase Auth Almacenamiento: Firebase Storage (Imágenes de usuarios y fotos de comida) Serverless: Node.js 22 en Google Cloud Functions. Inteligencia Artificial Motor Principal: Google Gemini (Gemini 3 y Gemini 2.5) Prompts Basados en Personas: Roles personalizados que incluyen "Entrenador de Élite", "Consultor Biomédico" y "Científico Analítico". Validación: Esquemas Zod para respuestas de IA estrictamente tipadas, garantizando la integridad de los datos al 100%. 🧠 Generación de Rutinas (El "Ingrediente Secreto") Fittwiz utiliza una arquitectura de validación en múltiples etapas para garantizar que las rutinas sean realistas y seguras: Filtrado Inteligente de Equipo: El sistema recupera el catálogo completo de ejercicios de Firestore y realiza una verificación estricta contra el inventario del usuario antes de llamar a la IA. Inyección de Catálogo Validado: Se inyecta un catálogo "veteado" en el prompt de la IA, obligando al modelo a seleccionar exclusivamente ejercicios que el usuario puede realizar con su equipo. Motor de Auto-Corrección: Tras la generación, un procesador valida cada ID de ejercicio. Si la IA "alucina" un ejercicio inexistente o sugiere uno sin el equipo adecuado, el sistema lo sustituye automáticamente por una alternativa válida para el mismo grupo muscular. Restricciones Adaptativas: Ajusta automáticamente el volumen (series/reps) según el tiempo disponible del usuario (ej. 30 min vs 60 min) y filtra ejercicios que puedan agravar lesiones especificadas. 🔌 Ecosistema de APIs e Integraciones Google Gemini API: Impulsa todas las funciones inteligentes utilizando modelos de vanguardia como Gemini 3 Flash y Gemini 2.5 Flash (Rutinas, Nutrición, Coaching Semanal). Stripe API: Gestión de suscripciones y pagos seguros (Planes Free y Pro). PostHog: Análisis avanzado del comportamiento del usuario y seguimiento de eventos. Resend: Sistema de correo transaccional para notificaciones. Strava API: Generación automática de resúmenes atractivos para compartir en redes sociales. Web APIs: Geolocalización, Cámara (escaneo de nutrición) y Share API. ✨ Características Principales AI Trainer: Rutinas hiperpersonalizadas con cumplimiento estricto del catálogo. Smart Nutrition: Identificación de macros mediante imágenes e historial de texto. Progress Analytics: Visualización interactiva de tendencias de fuerza y consistencia. Weekly Coach: Análisis recurrente con personalidades configurables (Motivador, Sargento, Científico). Shoe Tracker: Gestión de equipamiento para prevenir lesiones según el desgaste. 📝 Extracto para Portfolio (Listo para usar) Fittwiz | Fundador y Desarrollador Principal Ecosistema Fitness Impulsado por IA (PWA) Desarrollé una plataforma fitness premium que utiliza la tecnología de vanguardia de Google Gemini (Gemini 3 / 2.5) para actuar como un Arquitecto de Fitness Personalizado. Logros clave: Diseñé una Arquitectura de IA con Auto-Corrección que elimina alucinaciones del modelo mediante la validación y mapeo de rutinas contra un catálogo de ejercicios filtrado estrictamente por equipo. Construí un Backend Serverless robusto con Firebase V2 y TypeScript, gestionando sincronización en tiempo real y procesamiento de cuotas de IA. Implementé un Escáner de Nutrición IA capaz de identificar macronutrientes a partir de fotografías de comida mediante procesamiento multimodal de LLMs. Desarrollé un Frontend de alto rendimiento con React 19 y Tailwind CSS v4, logrando una UX premium con tiempos de carga mínimos y funcionalidad PWA completa.