Умный бот для анализа калорий в еде через фотографии, текстовые описания и голосовые сообщения.
- 📸 Анализ фотографий - отправьте фото еды и получите информацию о калориях
- 📝 Текстовые описания - опишите блюдо текстом
- 🎤 Голосовые сообщения - скажите что ели, бот поймет речь
- 👤 Персональный профиль - расчет суточной нормы калорий
- 📊 История калорий - отслеживание потребления по дням
- 🔍 Быстрый анализ - узнать калории без сохранения в дневник
- Fork этого репозитория
- Создайте проект на Railway
- Подключите GitHub репозиторий
- Добавьте переменные окружения в Railway Dashboard
- Деплой произойдет автоматически!
BOT_TOKEN=your_telegram_bot_token_here
NEBUS_API_KEY=your_nebius_api_key_here
ENVIRONMENT=production
LOG_LEVEL=INFO
API_CACHE_SIZE=50
git clone https://github.com/yourusername/telegrambot4-2.git
cd telegrambot4-2
pip install -r requirements.txt- Скопируйте
env.exampleв.env - Заполните переменные окружения
- Запустите бота:
python bot.pytelegrambot4-2/
├── bot.py # Основной файл бота
├── database.py # Работа с базой данных
├── api_client.py # API клиент для анализа
├── utils.py # Утилиты и валидация
├── config.py # Конфигурация
├── requirements.txt # Зависимости Python
├── Procfile # Конфигурация для Railway
├── railway.json # Настройки Railway
├── env.example # Пример переменных окружения
└── README.md # Этот файл
- Python 3.8+ - основной язык
- python-telegram-bot - Telegram Bot API
- SQLite/PostgreSQL - база данных
- Nebius API - анализ изображений и текста
- SpeechRecognition - распознавание речи
- Railway - хостинг и деплой
- Имя, пол, возраст, рост, вес
- Уровень физической активности
- Автоматический расчет суточной нормы калорий
- Фотографии: анализ через компьютерное зрение
- Текст: описание блюда на русском языке
- Голос: распознавание речи и анализ
- Дневной учет калорий
- История по дням/неделям
- Сравнение с суточной нормой
- Статистика потребления
/start- запуск и регистрация/reset- сброс всех данных/dayres- сброс дневных данных
- Валидация всех пользовательских данных
- Санитизация входных данных
- Безопасное хранение в базе данных
- Логирование без чувствительной информации
- Кэширование API запросов
- Оптимизированные запросы к БД
- Асинхронная обработка
- Автоматическое масштабирование
При проблемах:
- Проверьте логи в Railway Dashboard
- Убедитесь в правильности переменных окружения
- Проверьте статус базы данных
MIT License - свободное использование и модификация.
- Fork репозитория
- Создайте feature ветку
- Внесите изменения
- Создайте Pull Request
Готов к деплою на Railway! 🚀