Разработка Telegram-бота для нутрициолога с AI-анализом фотографий еды и платной подпиской

Замовник: AI | Опубліковано: 16.01.2026

Название проекта: NutriAI Bot — Telegram-бот для анализа питания с монетизациейЦель проектаСоздать современный, удобный и масштабируемый Telegram-бот для нутрициологов и их клиентов, который позволяет: автоматически анализировать фотографии еды с подсчётом калорийности и макронутриентов вести учёт питания клиентов монетизировать услугу через платную подписку предоставлять клиенту личный кабинет в формате Telegram Mini AppТребуемый стек технологий (обязательный) Backend бота: Python + aiogram 3.x (асинхронный) API-часть (если потребуется): FastAPI (async) База данных: PostgreSQL (желательно через Supabase для быстрого старта + realtime если возможно) AI-анализ изображений: GPT-4o Vision / Gemini 1.5 Pro / Claude 3.5 Sonnet (с возможностью переключения и fallback) Дополнительные источники данных по калорийности: Nutritionix API и/или USDA FoodData Central (fallback-логика при низкой уверенности AI) Платежи и подписка: Telegram Stars + Telegram Payments (обязательно), желательно также интеграция Stripe для гибкости Личный кабинет клиента: Telegram Mini App (на JavaScript / React / Vue / Svelte — на выбор разработчика) Хранение фотографий: S3-совместимое хранилище (Supabase Storage / AWS S3 / Cloudflare R2)Основной функционал (MVP) Работа с пользователем через Telegram-бота Команды: /start, /menu, /profile, /subscribe, /help Приём фотографий еды от пользователя Автоматический анализ фотографии: Распознавание блюда/продуктов Оценка массы/объёма (приблизительно) Расчёт: калории, белки, жиры, углеводы (БЖУ), возможно микроэлементы Вывод результата красивым сообщением + возможность редактирования пользователем (добавить/убрать продукты, скорректировать вес) Ведение дневника питания (запись приёмов пищи за день) Показ статистики за день/неделю/месяц (калории, среднее БЖУ, графики — можно в виде изображения) Система подписки Модель: ежемесячная / квартальная / годовая подписка Бесплатный период / пробный доступ (например 3–7 дней) Ограничение функционала для неподписанных пользователей (например — 3 анализа в день бесплатно) Проверка статуса подписки перед каждым анализом Уведомления о скором окончании подписки (за 3 дня и в день окончания) Личный кабинет (Telegram Mini App) Авторизация по Telegram (initData) Просмотр всей истории приёмов пищи Календарь/список дней Графики прогресса (калории, БЖУ — желательно Chart.js или аналог) Настройки: цели по калориям/БЖУ, напоминания Кнопка продления подписки Админ-панель / кабинет нутрициолога(минимально) Просмотр всех клиентов Статус подписок Количество анализов Экспорт данных (CSV/Excel)Технические требования Полностью асинхронный код Обработка ошибок и логирование (Sentry / Logtail / собственный файл) Защита ключей API через .env / secrets Rate limiting на запросы к AI (чтобы не уйти в большой минус при спаме) Механизм fallback: если AI дал низкую уверенность → запрос к Nutritionix/USDA Миграции базы данных (Alembic или Supabase встроенные) Документация по запуску и структуре проекта (README + комментарии в коде) Развёртывание: Docker + docker-compose (желательно)Желательные (но не обязательные) улучшения для MVP Мультиязычность (украинский, русский, английский) Напоминания о приёме пищи (cron / APScheduler) Возможность добавления еды голосом (speech-to-text) Экспорт отчётов в PDF Webhook + Long Polling (переключение)Ожидаемый результат сдачи проекта Исходный код на GitHub/GitLab (приватный репозиторий или передача доступа) Рабочий бот + Mini App Инструкция по деплою (VPS / Railway / Render / Fly.io / Supabase + Vercel) Список всех используемых API-ключей и где их брать Базовые тестовые сценарии 2–4 недели технической поддержки после сдачи (исправление критических багов)Критерии приёмки Бот стабильно отвечает на фото в 95%+ случаев Подписка работает корректно (проверка доступа, продление, отмена) Mini App открывается и отображает данные пользователя Нет критических уязвимостей (SQL-инъекции, утечка ключей и т.д.) Среднее время ответа на фото — до 8–12 секундЕсли у вас есть опыт разработки Telegram-ботов на aiogram + опыт интеграции современных мультимодальных LLM (GPT-4o / Gemini / Claude) — пожалуйста, в отклике кратко опишите похожие проекты и укажите примерный срок реализации.Спасибо за внимание! Жду ваших предложений.