WhatsApp first
Entreguei toda a experiencia via chat para reduzir atrito e testar rapido.
Duas formas principais de usar: foto ou texto/audio. Ambas caem no mesmo pipeline de IA que montei para manter consistencia.
O bot usa visao computacional para identificar itens do prato, tentar porcoes aproximadas e devolver macros no proprio chat.

Mensagens soltas e audios sao transcritos e viram a mesma analise. O bot entende abreviacoes e medidas aproximadas quando voce nao lembra a medida exata.

Privacidade e controle
Aqui estao as decisoes de produto e UX que guiaram este case. Nada de planos ou checkout, apenas o que eu codifiquei para tornar o fluxo simples para qualquer pessoa.

Vision API identifica itens do prato e sugere porcoes aproximadas para iniciar o calculo.
Entende frases simples como se voce estivesse contando para um amigo. Sem formularios.
O audio e transcrito e vira o mesmo fluxo de analise. Bom para quem prefere falar.
Calcula calorias, proteina, carbo e gordura e sugere ajustes para o resto do dia (cache no Redis para respostas rapidas).
Resumo visual das mensagens, historico de refeicoes e alertas que o bot disparou (dados nutricionais no Supabase, sem logs de conversa).
Respostas curtas, links uteis e inline cards para voce confirmar ou corrigir a leitura.
Tudo roda dentro do WhatsApp, entao a curva de aprendizado e pequena para qualquer pessoa.
Basta um numero do WhatsApp. Nao precisa de instalacao ou onboarding complexo.
Sem discurso comercial: apenas as decisoes de produto e tecnologia que deixaram o bot usavel para um piloto rapido.
Entreguei toda a experiencia via chat para reduzir atrito e testar rapido.
Uso IA de visao da OpenAI para interpretar o prato e LLM para contextualizar e responder.
Pipeline otimizado para poucos segundos entre a mensagem e o retorno.
Guardo apenas resumo nutricional e dados do cliente no Supabase, nao fotos nem conversa.
Configuro objetivos simples (deficit, manutencao ou ganho) para guiar a resposta.
Audio vira texto e passa pelo mesmo fluxo (cache no Redis), sem diferenca para quem testa.
Respostas diretas, com CTA para corrigir se algo saiu errado na leitura.
Nao substitui nutricao clinica; e uma prova de conceito com foco em UX.
Foto gera engajamento
Os testes mostram que enviar uma foto e o gatilho mais facil: menos de 15 segundos para a primeira resposta do bot.
Audio evita friccao
Quem nao quer digitar usa o audio e recebe a transcricao automaticamente. O bot confirma se algo soou errado.
Resumos claros ajudam
Mensagens curtas com macros + proximo passo aumentam a chance de a pessoa seguir a meta no resto do dia.
Integracao OpenAI + Redis + Supabase (historico nutricional e dados do cliente; nao guardo conversa). Me manda um WhatsApp ou e-mail. Eu acompanho o teste, explico o pipeline e compartilho o que achar relevante para avaliar.
Portfolio da SmartCal e contatos rapidos.
Voce envia uma foto, texto ou audio do que comeu e recebe de volta calorias, macros e sugestao do proximo passo. Stack usada: OpenAI para LLM/visao, Redis para cache de respostas e Supabase para dados do cliente e historico nutricional (sem guardar log de conversa). Se quiser avaliar, mostro o fluxo completo e a arquitetura.
Respostas no WhatsApp
Fluxo conversacional, sem app novo para testar.
Foto, texto e audio
Reconhece imagem, entende mensagens e transcreve audios.
Painel web
Historico para revisar o que a IA entendeu e calibrar.

Esta pagina agora e portfolio. Escolha a forma de contato e me chama para ver o bot lendo seu prato e devolvendo os dados na hora.
Resumo do projeto, experiencias e contato direto.
Perfil com outros projetos e este case.
Conversa direta no numero +55 11 5192-9764 para mostrar o bot.
Sem funil de vendas, apenas uma conversa tecnica e rapida sobre como montei a SmartCal e o que podemos evoluir.