MatthewEat Mobile — мобильное приложение для осознанного питания

Масштабирование успешного сервиса MatthewEatBot в полноценную мобильную экосистему. Перенос AI-технологий контроля нутриентов на смартфоны с использованием Kotlin Multiplatform и внедрение системы виджетов для мгновенного логирования рациона.

После успешного запуска Telegram Web App (MatthewEatBot) возникла необходимость расширить присутствие сервиса и обеспечить пользователям более глубокую интеграцию с операционными системами смартфонов. Основная цель заключалась в создании мобильного приложения, которое позволило бы вести дневник питания без обязательного перехода в мессенджер, сохраняя при этом единую базу данных и логику обработки информации. Нам требовалось разработать удобную систему авторизации, нативный онбординг и реализовать возможность максимально быстрого ввода данных с помощью виджетов, чтобы снизить порог входа для ежедневного использования сервиса.

Отрасль проекта — HealthTech, Mobile, FoodTech.
Технологии — Kotlin Multiplatform (KMP), Python.

Главной технологической особенностью стал переход на Kotlin Multiplatform, что позволило использовать общую бизнес-логику для iOS и Android, гарантируя идентичную работу AI-алгоритмов на обеих платформах. Проект обеспечивает бесшовную миграцию: пользователь может начать день, записывая приемы пищи через бота, а завершить его аналитикой в мобильном приложении. Особое внимание было уделено мобильным виджетам, которые превращают процесс записи еды в простое действие «в один клик».

Команда разработала современный интерфейс, ориентированный на легкость и чистоту визуального восприятия. Мы спроектировали систему онбординга и экраны авторизации, которые позволяют мгновенно синхронизировать текущий прогресс пользователя из Telegram. Центральным элементом приложения стал экран дневника с интерактивными кольцами прогресса калорий и макронутриентов, где приемы пищи автоматически группируются по категориям с детальным разбором состава. Для радикального упрощения ввода данных был создан специальный виджет для рабочего стола: он позволяет активировать микрофон и продиктовать съеденное голосом, после чего AI-ядро распознает продукты и порции, автоматически занося их в лог без необходимости ручного поиска по базе.

В результате реализации проекта сервис MatthewEat трансформировался в полноценную мультиплатформенную платформу, доступную как в формате Web App, так и в виде нативных приложений. Использование технологии KMP позволило оптимизировать ресурсы на разработку и поддержку, сохранив высокую скорость работы интерфейса. Благодаря внедрению виджетов и нативных уведомлений нам удалось значительно увеличить показатель удержания пользователей, так как время на фиксацию приема пищи сократилось до нескольких секунд. Проект продемонстрировал, как эволюция из чат-бота в мобильное приложение повышает удобство использования и делает контроль здоровья естественной частью повседневной жизни пользователя.