Разработка мобильного приложения с интеграцией ИИ (сканер еды и визуализация прогресса)

Разработать с нуля масштабируемое кроссплатформенное мобильное приложение со сложной бизнес-логикой и глубокой интеграцией искусственного интеллекта (LLM, Vision AI).

Главный технический вызов заключался в радикальном сокращении Time-to-Market (времени выхода на рынок) при сохранении отказоустойчивости продукта. Требовалось спроектировать надежный бэкенд, готовую к высоким нагрузкам базу данных и обеспечить бесшовный пользовательский опыт (UX) при взаимодействии с нейросетями в реальном времени. Приложение должно было стать полноценным «умным штабом» с функционалом распознавания объектов и обработки естественного языка.

В рамках проекта было реализовано:

• Кроссплатформенная архитектура (Flutter/Dart): Для оптимизации бюджета и сроков мы выбрали фреймворк Flutter. Это позволило создать единую, стабильную кодовую базу сразу для iOS и Android, избавив от необходимости двойных затрат на разработку нативных приложений.

• Сложная ИИ-интеграция (Gemini 2.5 Flash): Настроено стабильное API-соединение с нейросетями для реализации ключевых фич: интеллектуального сканера еды (Vision AI для распознавания КБЖУ по фото) и предиктивной системы ИИ-тренера.

• Отказоустойчивый бэкенд: Проектирование базы данных, системы безопасной авторизации и хранения пользовательских файлов выстроено на базе надежных BaaS-решений (Firebase / Supabase), что гарантирует стабильность приложения при росте трафика.

• Успешная дистрибуция: Продукт прошел строгий контроль качества, оптимизирован под требования сторов (ASO) и успешно опубликован в RuStore.

• Сокращение Time-to-Market: Благодаря кроссплатформенной разработке на Flutter и AI-Assisted подходу, полноценный релиз MVP для двух платформ занял всего 1,5 месяца (в 2 раза быстрее средних показателей по рынку).

• Оптимизация бюджета разработки: Единая кодовая база позволила снизить прогнозируемые затраты на поддержку и развитие продукта на 40%.

• Стабильность AI-интеграции: Успешно реализовано бесшовное подключение к API Gemini 2.5 Flash. Система стабильно обрабатывает запросы Vision AI (распознавание еды) в реальном времени без сбоев.

• Отказоустойчивость: Архитектура на базе Firebase показала 100% Uptime при стресс-тестах авторизации и загрузки медиафайлов.

• Успешный релиз: Продукт прошел строгую модерацию, оптимизирован под требования сторов (ASO) и доступен для скачивания в RuStore.