برمجة تطبيق يعمل بالذكاء الاصطناعي للاندريد والايفون - Nutri AI
تفاصيل العمل
تطبيق Nutri AI لتتبع التغذية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الطعام من الصور. يساعد المستخدمين على تسجيل الوجبات وتتبع العناصر الغذائية وتحقيق أهدافهم التغذوية.
التقنيات المستخدمة
تطبيق الهاتف المحمول:
Flutter (Dart) - تطوير تطبيقات iOS و Android
إدارة الحالة: Provider/Riverpod
التقاط ومعالجة الصور
تسجيل الدخول عبر Google
RevenueCat لإدارة الاشتراكات
الخادم وواجهة برمجة التطبيقات:
Node.js مع Express.js
TypeScript
RESTful API
المصادقة عبر JWT
إدارة الجلسات
خدمات الذكاء الاصطناعي:
OpenAI GPT-4 Vision API - تحليل صور الوجبات وتحليل العناصر الغذائية
هندسة أوامر مخصصة لتحسين دقة التعرف على الطعام
البنية التحتية السحابية:
AWS EC2 - استضافة الخادم
AWS S3 - تخزين الصور
Neon PostgreSQL - قاعدة البيانات
Vercel - خيار النشر بدون خادم
Cloudflare - CDN و DNS والأمان
خدمات إضافية:
Google Cloud Platform - تكامل OAuth
Stripe - معالجة المدفوعات
Resend - البريد الإلكتروني
RevenueCat - إدارة الاشتراكات
واجهة الويب:
Next.js - لوحة تحكم الويب
صفحة هبوط HTML5/CSS3 متجاوبة
واجهة عصرية بتأثيرات حركية
المميزات الرئيسية
التعرف على الطعام بالذكاء الاصطناعي
تحليل الصور فوري
حساب العناصر الغذائية تلقائياً
دعم مطابخ متعددة
تتبع التغذية الشخصية
تتبع العناصر الغذائية اليومية
أهداف قابلة للتخصيص
عرض مرئي للتقدم
المصادقة
التسجيل بالبريد وكلمة المرور
تسجيل الدخول عبر Google (iOS, Android, Web)
إدارة آمنة للجلسات
إدارة الاشتراكات
نموذج Freemium مع RevenueCat
تكامل Stripe
معالجة Webhooks
الملف الشخصي والإعدادات
العمر والطول والوزن ومستوى النشاط
أهداف اللياقة البدنية
توصيات السعرات والعناصر الغذائية
تاريخ الوجبات والتحليلات
سجل الوجبات
اتجاهات التغذية
تتبع التقدم
التحديات التقنية والحلول
أمان واجهة برمجة التطبيقات
تنفيذ التحقق من مفاتيح API
معالجة CORS preflight (OPTIONS)
معالجة المسارات العامة لنقاط المصادقة
معالجة وتخزين الصور
رفع الصور إلى AWS S3
URLs موقعة للوصول الآمن
التحقق والتحسين
النشر متعدد المنصات
تكوين Vercel serverless
AWS EC2 مع إدارة العمليات بـ PM2
تكوين Cloudflare DNS و SSL
تكامل الذكاء الاصطناعي
تكامل OpenAI API مع معالجة الأخطاء
هندسة الأوامر لدقة أفضل
تحسين التكاليف
تصميم قاعدة البيانات
Drizzle ORM للاستعلامات الآمنة
إدارة الهجرات
العلاقات بين الجداول
نقاط القوة في البنية
هيكل API قابل للتوسع
خط أنابيب Middleware: المصادقة والتفويض وتحديد معدل الطلبات
معالجة الأخطاء مع فئات مخصصة
التسجيل والمراقبة مع PM2
التكوين حسب البيئة (dev/prod)
الإجراءات الأمنية
Helmet.js للرؤوس الأمنية
تحديد معدل الطلبات لمنع الإساءة
التحقق من مفاتيح API للتطبيقات
المصادقة عبر JWT
تشفير كلمات المرور (bcrypt)
تكوين CORS للمصادر المسموحة
التحقق من المدخلات وتطهيرها
تحسينات الأداء
استعلامات قاعدة بيانات محسّنة بـ Drizzle ORM
ضغط الصور قبل رفع S3
تحديد معدل الطلبات
استراتيجيات التخزين المؤقت
وضع PM2 cluster
نتائج المشروع
تطبيق جوال متعدد المنصات (iOS و Android) باستخدام Flutter
بنية خادم قابلة للتوسع
نشر جاهز للإنتاج على AWS
تكامل آمن للمدفوعات والاشتراكات
تحليل التغذية بالذكاء الاصطناعي
سير العمل في التطوير
التحكم بالإصدارات مع Git
TypeScript للأمان النوعي
إدارة متغيرات البيئة
إدارة العمليات بـ PM2
نشر تلقائي (Vercel/Git)
الخلاصة
هذا المشروع يغطي التطوير الكامل للتطبيق:
تطوير تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام Flutter
تصميم وبناء API للخادم
تكامل الذكاء الاصطناعي والخدمات السحابية
البنية التحتية والإدارة
الحلول الأمنية والأداء
المشروع جاهز ويستخدم تقنيات حديثة وأفضل الممارسات في التطوير.