Introducción: Registrar lo que comes parece sencillo hasta que intentas hacerlo de verdad. Anotar manualmente calorías y datos nutricionales consume tiempo y la mayoría de las llamadas aplicaciones de IA no llegan a comprender realmente el contenido del plato. En este artículo vamos a mostrar cómo construir DietLens, una aplicación de nutrición impulsada por IA que reconoce alimentos desde una foto, calcula calorías y nutrientes y ofrece consejos personalizados sin escribir código. Utilizaremos Lovable para diseñar la interfaz, Momen para el backend, la lógica y el agente de IA, y Vibe Architect para conectar todo al instante.
Qué hace la aplicación y por qué es importante: DietLens actúa como un asistente personal de nutrición. Analiza fotos de comida para detectar ingredientes, calcula calorías totales y macronutrientes como carbohidratos, proteínas y grasas, así como micronutrientes básicos, y entrega recomendaciones prácticas y personalizadas, por ejemplo añadir más verduras o equilibrar macronutrientes. Esto facilita el aprendizaje sobre alimentación equilibrada de forma visual e interactiva y permite a creadores y fundadores de bienestar probar nuevas ideas rápidamente, integrando funciones de IA en apps de fitness o trackers de comidas.
Paso 1 Configurar el backend en Momen: Piensa en Momen como el cerebro de la app. Maneja la lógica, los datos y la IA mientras Lovable se encarga de la interfaz. Datos y estructura: Momen incluye tablas por defecto como accounts para login y ai_messages para conversaciones del agente. Para DietLens añadiremos una tabla sencilla llamada food_calories con campos relevantes para la consulta nutricional. Ejemplo de campos: food_name texto nombre del alimento, calories número kcal por 100g, carbohydrates número gramos por 100g, protein número gramos por 100g, fat número gramos por 100g, vitamins número mg por 100g, minerals número mg por 100g. Esta tabla será la fuente de datos que el agente consultará cuando procese la foto.
Configuración del agente de IA: Crea un Nutrition Analysis Agent en Momen que reciba la foto de comida, ejecute un Actionflow llamado queryFoodInformation para buscar datos nutricionales y devuelva una salida estructurada con lista de calorías por ingrediente, análisis de macronutrientes, recordatorio de micronutrientes y sugerencias de alimentación saludable. Todo se diseña de forma visual en el editor de Momen, sin necesidad de programar. Prueba el agente dentro de Momen para validar que las respuestas sean claras y útiles. Ejemplo de salida: esta comida tiene una proporción alta de carbohidratos, intenta añadir más proteína la próxima vez.
Paso 2 Conectar a Lovable para la interfaz: Con el backend y la lógica listos, llega el momento de dar vida a la app. En tu proyecto de Momen exporta el Blueprint del agente, abre Vibe Architect y pega ese Blueprint. Haz clic en Convert para generar un prompt compatible con Lovable. En Lovable crea una nueva app y pega el prompt generado. La app en Lovable tendrá una interfaz de carga de fotos, un botón para obtener el informe nutricional y una sección de resultados que muestra calorías, macros y sugerencias. De este modo la app no solo es atractiva visualmente sino que está conectada a un backend real que entiende la comida y ofrece recomendaciones inteligentes.
Paso 3 Por qué usar Momen en lugar de un backend codificado: Si has intentado conectar Lovable a un backend con código como Supabase o una API Python sabrás lo laborioso que resulta crear endpoints, gestionar autenticación y depurar. Momen sustituye todo eso por un backend visual pensado para IA con tablas y workflows arrastrables, agentes de IA integrados, autenticación y almacenamiento incorporados y conexión directa a Lovable vía Vibe Architect. Eso reduce el tiempo de configuración y te permite centrarte en la lógica y la experiencia de usuario.
Ejemplo práctico de flujo DietLens: El usuario sube una foto, el agente de IA detecta ingredientes, consulta la tabla food_calories en Momen, calcula las calorías y macronutrientes totales, evalúa el balance nutricional y devuelve sugerencias concretas y accionables. La interfaz en Lovable muestra todo de forma clara y amigable, permitiendo iterar rápido sobre recomendaciones y aprendizaje.
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Conclusión y llamado a la acción: Con Lovable en la interfaz, Momen en el backend y Vibe Architect como conector, puedes construir una aplicación de nutrición impulsada por IA en menos de 30 minutos sin escribir código. Si quieres transformar DietLens en un producto real, optimizarlo para empresas o integrarlo con paneles de inteligencia de negocio, Q2BSTUDIO puede acompañarte en todo el proceso, desde la ingeniería de software a medida hasta la seguridad y el despliegue en la nube. Empieza a explorar posibilidades y convierte la idea en una solución útil y segura para usuarios y empresas.