Nourish
Diario de Alimentación Consciente
Escala de Ánimo
Medidor de Hambre
Reconocimiento por Foto
Detección de Patrones
Características Premium
Con las funciones avanzadas que ofrece este proyecto, los usuarios tienen control total.
Escala de Ánimo
Medidor de Hambre
Reconocimiento por Foto
Detección de Patrones
Sincronización CloudKit
TipKit
Apple Watch
Resumen Diario
Sobre el Proyecto
El 94% de los usuarios de apps de conteo de calorías las abandona en 2 semanas — porque el proceso resulta mecánico y se siente como un juicio. Nourish invierte ese paradigma: sin cifras, sin objetivos, solo conciencia plena.
En cada comida, el usuario registra 4 cosas: estado de ánimo (escala de emojis), nivel de hambre (1-10), una foto de la comida y la sensación de energía posterior. El framework Vision detecta automáticamente la categoría del alimento a partir de la foto — el usuario no tiene que escribir nada. Con el tiempo empieza la detección de patrones: se visualizan conexiones como 'cuando empiezas el martes al mediodía con hambre, por la noche tienes menos energía.'
La integración con TipKit ofrece sugerencias contextuales en el momento adecuado. La pregunta '¿tu energía más alta esta semana fue el miércoles al mediodía... qué comiste?' invita a descubrir tus propios patrones. La integración con Watch mediante CloudKit permite registrar el estado de ánimo rápidamente en mitad de la comida.
Tecnologías Utilizadas
Proyectos Relacionados
Pulse Breath
Pulse Breath es una app conceptual de iOS que presenta técnicas de respiración con eficacia demostrada — 4-7-8, Box Breathing y el Método Wim Hof — a través de una interfaz animada muy cuidada. El feedback del Haptic Engine, una app de Watch, un widget en la pantalla de bloqueo y la integración con Live Activity convierten la meditación diaria en un hábito duradero.
Ver ProyectoSalud y BienestarSleep Rituals
Sleep Rituals genera rituales sonoros de 15 minutos antes de dormir — pulsos binaurales, sonidos de la naturaleza y escaneos corporales guiados a través de Spatial Audio. Se adapta a la velocidad de conciliación del sueño de cada usuario con Core ML y correlaciona los resultados con los datos de calidad del sueño de HealthKit.
Ver Proyecto