هذا الصيدلي أنشأ متتبعاً للياقة البدنية يتكيف مع تغير جسمك
كان يم يون-سيوك (임윤석) يقضي أمسياته منحنياً فوق جدول بيانات، يتنقل بين علامات تبويب Excel ونوافذ KakaoTalk. كانت كل علامة تبويب تمثل عميلاً يحتاج إلى تفصيل مخصص للماكروز وهدف سعرات حرارية يُعاد حسابه أسبوعياً. كان صيدلانياً أربعة أيام في الأسبوع، ومدرب تغذية لكمال الأجسام في بقية الوقت، ومدوناً على YouTube في مكان ما بينهما. كان جانب التدريب ينمو، لكن العمل من ورائه كان يدوياً بالكامل.
مع كل عميل جديد يسجل، كان يفتح جدول بيانات جديداً، ويُدخل وزنه وتقدير نسبة دهون جسمه، ويُجري المعادلات يدوياً، ويُرسل إليهم خطتهم عبر KakaoTalk. وعندما كانوا يُرسلون له صور وجباتهم أو لقطات شاشة لميزانهم، كان يُسجلها أيضاً. اضرب ذلك بعشرات العملاء النشطين، وستتوقف الحسابات عن العمل. كان يقضي وقتاً في إدخال البيانات أكثر مما يقضيه في التدريب الفعلي.
المشكلة: معرفة بلا تقديم
كان يحتاج إلى تطبيق ويب قادر على التعامل مع التسجيل والمتابعة والحسابات التكيفية تلقائياً. شيء يستطيع عملاؤه تسجيل الدخول إليه عبر هواتفهم، وإدخال بياناتهم، والحصول على ملاحظات فورية دون أن يضطر هو إلى معالجة الأرقام يدوياً كل ليلة. لم يكن قد كتب سطراً واحداً من التعليمات البرمجية في حياته.
قبل فبراير 2026، كانت تجربته مع AI تقتصر على طرح الأسئلة على روبوتات الدردشة. كانت مفيدة في البحث والعصف الذهني، لكنها كانت أدوات حوارية. لم تكن قادرة فعلياً على بناء البرمجيات. اكتشف Manus من خلال إعلان على الإنترنت في منتصف فبراير. كان أول لقاء له مع Agent يعمل بالذكاء الاصطناعي، وهو نظام قادر على كتابة التعليمات البرمجية ونشرها نيابة عنه. قرر أن يحاول بناء التطبيق بنفسه.
البناء بدون كود
كان الأسبوع الأول ضبابياً مليئاً بالتجربة والخطأ. لم يكن لديه نموذج ذهني عن كيفية عمل تطوير البرمجيات. لم يكن يعرف ما هو إطار العمل، ولا كيف يبدو استدعاء API، ولا كيف تتصل قاعدة البيانات بالواجهة الأمامية. تعلّم بالممارسة، يُغذّي التعليمات إلى Manus ويراقب ما يعود إليه. عندما يتعطل شيء ما، كان يصف المشكلة ويحاول مرة أخرى. وعندما واجه عقبات تطوير معقدة، تعلم كيف يُحسّن تعليماته، ويُزود الـ Agent بسياق أوضح لحل المشكلة.
بحلول نهاية ذلك الأسبوع الأول، كان الإطار الأساسي لـ Alyak Coach يعمل. كان العملاء يُسجلون الدخول عبر هواتفهم ويُدخلون وجباتهم مباشرة. كان النظام يتتبع السعرات الحرارية وتطور الوزن مع مرور الوقت وتاريخ التمارين. كان يتزامن مع Strava وHealthSecret بحيث تتدفق أعداد الخطوات وبيانات التمارين وسجلات السعرات الحرارية دون إدخال يدوي. وفي قلب النظام، يقع حاسبة TDEE (إجمالي إنفاق الطاقة اليومي) المدعومة بالذكاء الاصطناعي، التي تُعيد الحساب أسبوعياً بناءً على تغيرات الوزن الفعلية وبيانات الاستهلاك لكل مستخدم. بالنسبة لمدرب تغذية كمال الأجسام، كانت هذه الميزة الأهم على الإطلاق. تُقدّر معظم الحاسبات TDEE مرة واحدة باستخدام صيغة ثابتة. أما نسخته فقد تكيفت ديناميكياً أسبوعاً بعد أسبوع، استجابةً للتغيرات الحقيقية في عملية الأيض لدى العميل، بدلاً من الاعتماد على رقم تم تحديده قبل أشهر.
تعلّم العمل مع Agent يعمل بالذكاء الاصطناعي
مع مرور الوقت، طوّر سير عمل توصل إليه مستخدمون كوريون متمكنون آخرون بشكل مستقل: استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الحوارية للعصف الذهني الأولي وتنظيم أفكاره، ثم الاستفادة من قدرات Manus الـ Agent المتقدمة لتنفيذ ونشر الكود الفعلي. ساعدته روبوتات الدردشة على صياغة ما يريد، وحوّل Manus تلك الصياغات إلى كود يعمل.
تعلّم أن التحديد الدقيق هو ما يصنع الفرق بين جلسة ضائعة وميزة تعمل بنجاح. عندما كان الذكاء الاصطناعي يصطدم بحائط في خطأ برمجي، كان الحل دائماً هو توفير سياق أكثر حول ما يجب أن تفعله الميزة وأين تتدفق البيانات. مع توفير سياق كافٍ، كان الـ Agent قادراً باستمرار على حل أصعب الأخطاء البرمجية عناداً.
وقال: "كان الأمر مماثلاً للعمل مع باحث ومطور هجين بمستوى دكتوراه". فهم النظام المصطلحات المتخصصة مثل التكيف الأيضي وبروتوكولات الحمل المتزايد دون أن يحتاج هو إلى ترجمة معرفته التدريبية إلى مصطلحات بسيطة. كان بإمكانه وصف ميزة بنفس الطريقة التي يشرحها بها لزميل مدرب، وكان الناتج يطابق ما يقصده.
النمو والإيرادات
بدأ بفرض رسوم على المستخدمين في الأسبوع الثالث. انتقل عملاء التدريب الحاليون أولاً، ممتنين للتوقف عن إرسال رسائل KakaoTalk والبدء في استخدام واجهة لائقة. ثم دخلت قناته على YouTube في الصورة. كان لديه جمهور قائم مهتم بكمال الأجسام والتغذية، وعندما ذكر التطبيق في محتواه، تسارعت التسجيلات. حملته الكلمة المنطوقة من هناك، منتشراً عبر الصالات الرياضية والدردشات الجماعية بشكل عضوي.
في وقت إجرائه المقابلة مع Manus، بعد حوالي شهرين، كان لدى التطبيق نحو 300 مستخدم نشط. وبحلول 20 أبريل، أظهرت الواجهة الخلفية 3,900 مستخدم مسجل وملايين الـ KRW من الإيرادات. وكانت الأرقام لا تزال في صعود.
من جداول البيانات إلى التوسع
كان مطور خارجي قد قدّر أن المشروع سيتطلب ستة أشهر من العمل بدوام كامل. وكان ذلك يعني توظيف شخص ما ودفع أجره لمدة ستة أشهر ومشاهدة أعماله التدريبية وهي عالقة في جداول البيانات طوال هذه الفترة. لكنه بناه في غضون أسابيع بدلاً من ذلك، على جهاز MacBook في المنزل وعلى هاتفه الذكي في أوقات فراغه. خلال فترات الاستراحة في الصيدلية عندما لا يكون هناك مرضى، كان يخرج هاتفه ويلاحظ خطأً ما ويدوّنه ثم يرسله إلى Manus في ذلك المساء. وقد عكست عادة استخدام الهاتف أولاً الطريقة التي يتفاعل بها مستخدموه مع المنتج، مما جعله مختبِراً جيداً لتطبيقه الخاص.
اليوم، يدير يون-سيوك قاعدة مستخدمين متنامية تضم ما يقارب 5,000 شخص دون فتح ولو جدول بيانات واحد. كل واحد من هؤلاء المستخدمين هو شخص يتابع وزنه ويحقق أهدافه من المغذيات الكبرى ويعمل على تحقيق هدف تكوين الجسم الذي كان يتطلب في السابق مدرباً شخصياً يراسله مباشرة. أما الآن فالنظام يقوم بذلك نيابةً عنه، ويتكيف تلقائياً كل أسبوع. اختفت جداول البيانات، وأصبح التدريب يتسع أخيراً ليتجاوز ساعات عمله الشخصية، ويستطيع يون-سيوك التركيز على ما يهتم به فعلاً: مساعدة المزيد من الأشخاص ليصبحوا أقوى.
هل أنت مستعد لبناء شيء مذهل؟
