Resumen
Diseñé y construí de punta a punta un tracker de fitness nativo para iOS que combina visión por computadora, IA on-device y sensor de profundidad. La app usa estimación de pose del framework Vision y un clasificador CoreML entrenado por mí para contar repeticiones en tiempo real a través de la cámara. Un coach IA impulsado por Apple Foundation Models corre completamente en el dispositivo para analizar el progreso de sesiones y rutinas, entregando insights personalizados sin enviar datos a servidores externos. La integración del sensor LiDAR permite escaneo automático de medidas corporales para un seguimiento físico preciso. Incluye además registro de sesiones, rutinas con programación semanal, récords personales, gráficos de progreso con Swift Charts y respaldos automáticos a iCloud Drive cada 6 horas. Arquitectura Clean Architecture (MVVM + Repository Pattern + Use Cases + contenedor DI), persistencia con SwiftData y construida completamente con frameworks nativos de Apple — cero dependencias externas.