No es otra app de gimnasio. Es un coach de IA que te conoce, crea tus entrenos, te guía serie a serie y se adapta en tiempo real — todo por chat.
Flujo
Hablas con tu coach. Él pregunta, crea el plan y te lo abre en una Mini App. Tú entrenas; él ajusta en vivo.
«Voy a entrenar». El coach pregunta energía, tiempo y molestias.
Basado en tu perfil, historial y energía del día. Ejercicios, series y pesos sugeridos.
Un botón en el chat abre el plan visual. Ves cada ejercicio y registras tocando. ¿No convence? Lo descarta y crea otro.
¿Máquina ocupada? ¿Molestia? Se lo dices por chat y cambia el ejercicio al instante.
Al terminar le cuentas cómo fue. Lo guarda todo y la próxima vez adapta mejor. Puedes compartir la rutina con un link de solo lectura.
Funcionalidades
El coach te conoce conversando: objetivo, lesiones, equipamiento. Sin formularios.
Ves el entreno antes de empezar. ¿No convence? Lo descarta y crea otro.
Cada plan muestra el cuerpo con las zonas a trabajar resaltadas.
Gráfica de peso máximo por sesión en cada ejercicio. El coach elige cargas con datos.
Series, pesos y sensaciones desde la Mini App o dictándoselo al coach.
Máquina ocupada o molestia: lo dices por chat y cambia el ejercicio al momento.
Link de solo lectura para que un compañero la vea en cualquier navegador.
Una instancia, varios atletas. Cada uno con su perfil, historial y sesiones.
Diferencia
La app no tiene IA: solo persiste perfil, sesiones y series. Cada entreno lo razona el coach sobre tu perfil real.
Sin formularios. El onboarding, los planes, los cambios y el feedback son conversación.
21 herramientas MCP controlan la app entera. Agnóstica al agente: Hermes, Claude, Cursor o el que venga.
Self-hosted. Auth por Telegram, multi-usuario, datos en tu Postgres. Links de compartir en solo lectura.
Arquitectura
La app no sabe quién es el coach. Solo expone una API y 21 tools MCP. El README incluye el manual de operación para que cualquier agente se genere su propia skill al conectarse.
Setup
Docker Compose en local o Coolify con dominio. Sin build steps: un contenedor, un Postgres.
git clone https://github.com/jlfernandezfernandez/gym-tracker.git cd gym-tracker cp .env.example .env # TELEGRAM_BOT_TOKEN de @BotFather docker compose up -d # app en localhost:8000, catálogo se carga solo
hermes profile create gym-coach hermes -p gym-coach mcp add gym_tracker \ --stdio mcp/gym_tracker_mcp.py \ --env GYM_TRACKER_API_BASE=https://gym.tu-dominio.com/api hermes -p gym-coach config set telegram.bot_token "TOKEN" hermes -p gym-coach gateway start
Guía completa paso a paso en docs/coach-setup.md.
Stack
Backend async sobre Postgres. Auth HMAC de Telegram initData, scoping por usuario.
Un solo HTML estático con el SDK de Telegram. Cero dependencias, cero build.
21 herramientas por stdio. Docstrings = documentación que el agente lee al conectarse.
API + Mini App en un contenedor. Compose local o Coolify en producción.