Personal
Fitness OS
不是另一个卡路里 App。一个根据真实饮食、体重、训练与恢复反馈，持续学习你的身体，并告诉你下一步怎么做的 AI 健身系统。
ENGINE
真实问题不是“缺知识”，
而是每个关键节点都缺下一步决策。
为什么练？
一开始只是减肥，不知道力量、体能、代谢和长期健康价值。
怎么吃？
“少吃多动”很简单，但蛋白质、热量缺口和饮食结构并不简单。
怎么记录？
外食、中餐、食堂、火锅无法精准称重，长期记录摩擦极高。
何时调整？
体重波动、平台期、力量变化、步数下降混在一起，用户很容易做错决策。
这不是从零教育市场。
每个零部件都已经有人付费。
根据摄入与趋势体重反推能量消耗；2026 已推出 Workouts + Nutrition bundle。
吃练睡数据、训练、穿戴设备与 AI 教练进入同一大生态。
拍照、AR 分量、中文食物库、外卖订单解析，证明中国饮食记录是强需求。
恢复和训练侧已经验证：用户愿意为“下一步怎么做”持续付费。
下一代健身产品的核心
不是“更多数据”，
而是Decision Layer。
同一份体重、饮食、训练数据，对不同目标和不同阶段意味着不同动作。系统价值来自：观察 → 推断 → 决策 → 执行 → 学习。
BODY MODEL
饮食 · 体重 · 训练 · 步数
趋势 · TDEE · 恢复 · 误差
保持 / 调整 / 解释
行动而不是看数据
身体模型 + 知识模型
继续当前减脂节奏。
首页不是 Dashboard，
而是“现在该做什么？”
先给行动建议，再允许用户展开证据。
热量、蛋白质、步数和训练状态，而不是 30 个指标。
为什么不降热量？为什么今天适合训练？证据一键展开。
AI 饮食记录要解决现实中餐，
但更重要的是：知道自己哪里不准。
→ 估计收窄到 710–780 kcal · Confidence 84%
→ 下次吃同一家时优先调用 Personal Food Memory。
真正的智能不是“算一次 TDEE”，
而是持续发现你的真实消耗与响应。
系统不是给一个“真值”，而是维护一个随数据更新的估计与置信度。
平台期不是一个数字，
而是一个跨信号判断问题。
学习不是独立课程。
它应该在用户犯错的那一刻出现。
我要立刻少吃 300 kcal。”
Knowledge Model: weight fluctuation · Level 0
水分、糖原、肠道内容物。
哪些变化可能是一夜发生？
从 7 日趋势读取信号。
保持摄入，继续观察。
竞品已经占据“零部件”，
但没有谁把整个闭环做透。
真正需要盯的不是 20 个 App，
而是三种不同威胁。
MacroFactor
ARCHITECTURE TEACHER- 动态能量消耗模型
- 2026 Nutrition + Workouts
- Smart progression / strength profile
- 订阅定价已经成熟
Keep
CHINA ECOSYSTEM- 训练、跑步、课程、穿戴设备
- 吃练睡数据分析
- Keepace.ai AI 教练
- 超级 AI 会员 ¥648/年
小卡健康
STARTUP DIRECT- 拍照 + AR 分量
- 中文食物库
- 外卖订单解析
- 体重/饮食/运动闭环
不要做“小 Keep”，
也不要做“中国版 MyFitnessPal”。
我们占据的是一个更窄但更深的位置：健身人群的长期身体反馈与决策系统。
产品亮点不是“有 AI Chat”，
而是五层能力会越用越强。
Longitudinal Data
饮食、体重、围度、训练、步数、睡眠与长期历史。
Personal Food Memory
你的常吃餐、餐厅、份量、修正历史，而不是公共数据库。
Body Model
真实 TDEE、减脂速度、力量响应、恢复模式与置信度。
Knowledge Model
识别误区和技能等级，在行为上下文里补课。
Decision Engine
保持还是调整？调整什么？调多少？为什么？
免费版解决“记录”，
Pro 版解决“我不想自己分析”。
FREE
- 基础热量 / 宏量目标
- 手工 + 有限 AI 饮食记录
- 体重趋势 + 基础训练记录
- 基础营养 mini lessons
- 7–14 天历史洞察
PRO
- 无限 AI 饮食与个人校准
- Dynamic TDEE + Body Model
- Weekly / Daily Decision
- 平台期与异常检测
- 完整长期历史 + Context Learning
第一版不做完整 Keep。
只证明一个Adaptive Fitness Loop。
目标 / 身体档案 / 训练频率 / 饮食偏好。
拍照 + 自然语言 + 不确定性修正。
趋势体重，不被单日波动绑架。
摄入 × 趋势体重 → 个体消耗估计。
只记录核心动作、重量、次数、RIR。
保持 / 调整 / 解释 + 一条行动建议。
课程库、社区、直播、智能硬件、电商。
复杂训练编排与 1000+ 动作数据库。
医疗诊断、疾病治疗与高风险建议。
MVP 成功不是“功能做完”
Web-first，
但从第一天就App-ready。
先用 Web 验证闭环，移动端优先交互；需要相机、推送、健康数据时再通过 Capacitor / 原生桥接进入 App。
先验证闭环，
再扩成真正的 Personal Fitness OS。
MVP
AI Food + 体重趋势 + Adaptive TDEE + Weekly Decision。
Pilot
50–200 名高频健身用户，验证记录、留存与建议采纳。
Deepen
Personal Food Memory、平台期判断、Context Learning、基础训练联动。
OS
训练 × 营养 × 恢复真正跨域决策；穿戴设备与 Health data 接入。
当前需要的不是“更多功能”，而是：早期用户、营养/运动科学顾问、分发渠道与 Pre-seed 资源，加速找到可重复的长期留存闭环。
不是计算你
“应该”消耗多少。
而是随着每一次吃、练、称重与反馈，逐渐发现你真正如何运作。
越懂你的身体。
Our product knows me.