GitFit

GitFit是一款AI驱动的健身与习惯追踪工具，专为追求高度定制化和数据自主权的用户设计。它融合GitHub风格的彩色提交图表可视化方式与智能AI能力，支持扫描食物、物体或文本进行卡路里计算与营养分析，并允许用户自由定义任意指标（如饮水量、情绪值、钢琴练习时长等）。所有数据端到端加密，可随时导出，杜绝供应商锁定；同时支持Apple Health和GitHub同步，还能用自然语言向AI提问并获得带代码说明的数据洞察，兼顾专业性、隐私性与易用性。

• ✓ AI摄像头扫描食物与物体，自动识别并估算卡路里和营养成分
• ✓ 无限自定义追踪指标，支持命名、单位设定与多类型数值记录
• ✓ GitHub风格彩色提交方格可视化每日进度，点击即可查看详细记录
• ✓ 自然语言数据查询功能，AI自动生成并运行分析脚本，结果透明可验
• ✓ 数据完全加密存储，支持一键导出，保障用户所有权与隐私安全
• ✓ 支持Apple HealthKit与GitHub账户双向同步，整合健康与开发行为数据

1. 1 注册账号后进入主界面，创建首个自定义指标（如‘每日饮水量’）
2. 2 通过文字输入、语音录入或摄像头扫描快速记录当日数据
3. 3 点击仪表板上的彩色方格完成标记、增减数值或设置具体值
4. 4 启用Apple Health同步以自动导入步数、睡眠等健康数据
5. 5 在AI对话框中输入自然语言问题（如‘我上周蛋白质摄入是否达标？’），获取分析结果与执行代码
6. 6 定期导出全部数据备份，确保长期可控与跨平台迁移能力

• → 健身爱好者需要精准追踪卡路里、宏量营养素及训练频次
• → 希望培养或戒除日常习惯（如喝水、冥想、早睡）的自律实践者
• → 开发者或知识工作者将GitHub提交频率与健康指标联动分析
• → 关注情绪、精力、工作效率等软性指标并寻求量化管理的职场人士
• → 重视数据主权、拒绝云端锁定、倾向本地掌控健康信息的隐私敏感用户
• → 需跨设备统一管理健康数据，同时连接可穿戴设备与开发行为数据的复合型用户