AI智能助理驱动的健身打卡与健康管理全栈系统

行业背景提升实战项目

围绕具体问题完成实践，建立能展示、能解释个人贡献的项目经历。

以下为此类服务的一般说明，本项目的具体要求与内容请结合下方介绍确认。

哪些需求可以考虑这类服务？

学过理论或工具，但缺少从问题到成果的完整项目实践。
转专业、转岗位，希望建立与目标方向相关的技能与作品。
简历中的项目较薄弱，或尚不能清楚解释自己的工作与取舍。

为什么参加实战项目？

把学到的知识用于具体问题，练习分析、实现与复盘。
根据项目大纲形成可展示的成果，并梳理自己实际完成的部分。
练习讲清需求、方案选择、遇到的困难与解决过程，为求职表达积累素材。

如何判断是否适合自己？

不是每个人都需要再参加一个项目。如果你已有充分相关实践，可能更需要面试辅导。培训项目不自动等同于正式工作或实习经历，应如实描述。

项目成果、基础要求、授课形式与时间投入以本项目大纲为准；不同项目不统一承诺代码、报告或上线产品，也不统一采用 1 对 1 授课。

咨询我的情况是否适合需要持续陪伴？了解全托管求职营 →

本项目适用人群

主要针对希望申请软件工程、全栈开发、AI 应用集成等方向的学员，通过实战开发一个真实的健康管理产品，完成前后端系统设计与大语言模型（LLM）功能集成。项目涵盖用户权限控制、习惯追踪、数据可视化、AI内容生成等模块，帮助学员系统提升后端能力、AI调用经验、产品搭建与交付能力，适合计划进入平台研发、产品工程、AI产品落地方向的开发者。

你将收获

项目部署报告

GitHub 项目代码

AI功能演示总结文档

你将学习的技能

一个完整可展示的健身管理全栈系统（教练/学员双端）

完整项目代码+GitHub展示+技术文档

前端后端开发能力，AI接口调用实践经验，可用于简历项目经验

导师推荐信，课程结业证书，项目简历包装与模拟面试服务

课题介绍

本项目将开发一款具备“学员版 + 教练版”的健身习惯管理系统，融合了每日打卡、习惯追踪、营养记录、运动计划视频观看、内容库学习等功能。同时，集成大语言模型（LLM）能力，为学员提供个性化推荐、习惯分析建议，为教练辅助制定计划、总结反馈内容，构建真正意义上的“AI+健康教练系统”。项目将覆盖全栈开发技能 + AI 接入能力 + 用户权限系统 + 数据可视化展示，适合希望提升系统设计、AI集成、产品落地能力的开发者

课程大纲

此课程不需要预修任何其他课程，适合有意向学习全栈开发与 AI 应用集成的学员。本项目将提供前后端模板及部署脚本。软件准备：后端Python(FastAPI/Flask), 前端可选React/Vue模板，数据库PostgreSQL/Redis，LLM接口：OpenAI GPT API/本地大模型可选，工具VSCode/GitHub/Postman/Echarts（可视化），可选部署Docker

前端：用户界面搭建（学员端+教练端）HTML/CSS/JS，用户表单、健康记录输入、数据展示页面

考察：Web页面，结构理解，交互设计能力，UI实现

授课2小时; 学习2小时

后端：FastAPI/Flask实现业务逻辑，设计用户/记录/打卡/视频等数据表，使用PostgreSQL搭建数据库

考察：后端业务接口开发能力，数据库建模与多表查询能力

授课3小时; 学习2小时

AI集成：调用GPT接口分析习惯数据生成训练建议、饮食反馈与计划总结提示设计+API封装+上下文管理

考察：LLM调用实现能力、AI提示构建思维、生成内容的上下文控制能力

授课3小时; 学习2小时

教练系统与即时通信：教练查看学员数据、发送通知双端逻辑与权限处理、消息模块（通知、AI写提醒）

考察：多角色系统理解、服务端控制逻辑

授课2小时; 学习2小时