Wat het doet
Twee Telegram-bots die de wrijving uit bijhouden halen. De fitness-agent neemt een training in gewone taal, berekent de verbrande calorieën uit je gewicht en de intensiteit, en zet er een regel voor in een Google Sheet. De voedings-agent doet hetzelfde voor eten: typ "200g kip" of "magere kwark van AH" en het logt de calorieën en macro's. Geen van beide heeft een app, account of login nodig — de hele interface is een chatvenster dat je toch al open hebt, en dat is de enige reden dat een bijhoudgewoonte week twee overleeft.
Hoe het werkt
Het ontwerpprincipe is regels eerst, model daarna: de LLM is uitsluitend taalinterpreter, nooit uitvoerder. Een dubbelzinnig bericht ontleden is werk voor het model; het rekenwerk met calorieën, de dagtotalen en het wegschrijven naar opslag blijven deterministische code, zodat hetzelfde bericht altijd hetzelfde getal oplevert. De voedings-agent heeft daarnaast geheugen: elk voedingsmiddel wordt eerst opgezocht in een PostgreSQL-database, en alleen bij een onbekend product schat het model de macro's — die je één keer goedkeurt, waarna ze worden bewaard, zodat dezelfde kwark nooit twee keer wordt geschat.
Kenmerken
- Telegram is de volledige UI: /summary voor de dagtotalen, /remaining voor wat er van je doelen over is, /suggest voor wat daar nog in past, /undo en /reset_day voor correcties.
- Bewust Nederlands ingericht — het herkent producten van AH en Jumbo en Nederlandse formuleringen.
- Google Sheets als logboek, PostgreSQL (via SQLAlchemy) als voedingsdatabase: exporteerbaar, inzichtelijk, geen lock-in.
- Python 3.10+ met python-telegram-bot; OpenAI's gpt-4o-mini als fallback-interpreter.
De bredere verzameling
Deze twee zijn de meest afgeronde van een grotere set AI-experimenten in dezelfde repository — waaronder een RAG-agent die vragen beantwoordt over interne documenten, een facturatietool voor Nederlandse zzp'ers, een support-chatbot voor e-commerce en Chrome-extensies die audio transcriberen en live antwoorden voorstellen. De meeste bestaan om één idee goed te toetsen voordat het een plek verdient in een klantproject.