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Jofit — coach de bienestar con ML

PWA de fitness y bienestar que convierte hidratación, carga de entrenamiento y análisis clínicos en una sugerencia diaria — cada una con tier de urgencia y estudio de referencia.

— Demo en vivo
Todo el lab
Año
2026
Stack
Next.js
PWA
Machine Learning
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TypeScript
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Código fuente
GitHub

La mayoría de las apps de bienestar te da un número. Jofit te da una acción.

Reúne lo que realmente has hecho — agua registrada, kilocalorías ingeridas y quemadas, sesiones de entrenamiento, el último análisis clínico — y pasa cada intervención candidata por un pequeño ranker. Solo tres ejes: peso de la evidencia (RCT > cohorte > caso), delta personal (tu distancia al objetivo clínico) y coste de adherencia (cuánta fricción añade la sugerencia a tu día).

El nudge con mayor puntuación aparece como la acción de hoy. Cualquier cosa en el tier URGENT — una vitamina D en déficit severo, una deuda de sueño ya metabólica — salta la cola y se muestra siempre primero, con el estudio de origen a un toque de distancia.

La interfaz es deliberadamente silenciosa. Editorial dark, tres elevaciones de superficie, numerales tabulares, un único acento lima reservado para adherencia y confirmación. Una paleta semántica de cinco tiers hace el resto. La preview en el repo labs quita el backend para que puedas abrir todo el sistema visual en un navegador y leerlo como un cuaderno.

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