इस फार्मासिस्ट ने एक ऐसा फिटनेस ट्रैकर बनाया जो आपके शरीर के बदलने के साथ अनुकूलित होता है
Yim Yoon-seok (임윤석) अपनी शामें एक स्प्रेडशीट पर झुककर बिताते थे, Excel टैब्स और KakaoTalk विंडोज़ के बीच स्विच करते हुए। हर टैब एक ऐसे क्लाइंट का प्रतिनिधित्व करता था जिसे एक कस्टम मैक्रो ब्रेकडाउन और साप्ताहिक रूप से पुनर्गणना किए गए कैलोरी लक्ष्य की आवश्यकता होती थी। वे सप्ताह में चार दिन फार्मासिस्ट थे, बाकी समय बॉडीबिल्डिंग न्यूट्रिशन कोच, और बीच-बीच में कहीं YouTuber भी। कोचिंग का काम बढ़ रहा था, लेकिन उसके पीछे का सारा काम पूरी तरह से मैन्युअल था।
हर नए क्लाइंट के साइन अप करने पर, वे एक नई स्प्रेडशीट खोलते, उनका वज़न और बॉडी फैट का अनुमान टाइप करते, फॉर्मूले हाथ से चलाते, और KakaoTalk पर उन्हें उनकी योजना भेज देते। जब वे अपने भोजन की तस्वीरें या तराज़ू के स्क्रीनशॉट वापस भेजते, तो वे उन्हें भी लॉग करते। इसे दर्जनों सक्रिय क्लाइंट्स से गुणा करें, और गणित काम करना बंद कर देता था। वे वास्तविक कोचिंग की तुलना में डेटा एंट्री पर अधिक समय बिता रहे थे।
समस्या: ज्ञान बिना डिलीवरी के
उन्हें एक ऐसे वेब एप्लिकेशन की आवश्यकता थी जो इनटेक, ट्रैकिंग, और अनुकूली गणनाओं को स्वचालित रूप से संभाल सके। ऐसा कुछ जिसमें उनके क्लाइंट अपने फोन पर लॉग इन कर सकें, अपना डेटा डाल सकें, और रीयल-टाइम फीडबैक पा सकें, बिना उनके हर रात मैन्युअल रूप से नंबर क्रंच किए। उन्होंने कभी कोड की एक भी लाइन नहीं लिखी थी।
फरवरी 2026 से पहले, AI के साथ उनका अनुभव चैटबॉट्स से प्रश्न पूछने तक सीमित था। वे रिसर्च और ब्रेनस्टॉर्मिंग के लिए उपयोगी थे, लेकिन वे संवादात्मक उपकरण थे। वे वास्तव में सॉफ्टवेयर नहीं बना सकते थे। उन्हें फरवरी के मध्य में एक इंटरनेट विज्ञापन के माध्यम से Manus मिला। यह AI Agent के साथ उनकी पहली मुठभेड़ थी, एक ऐसा सिस्टम जो उनकी ओर से कोड लिख और डिप्लॉय कर सकता था। उन्होंने खुद ऐप बनाने की कोशिश करने का फैसला किया।
बिना कोड के निर्माण
पहला सप्ताह परीक्षण और त्रुटि का धुंधला अनुभव था। उनके पास इस बारे में कोई मानसिक मॉडल नहीं था कि सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट कैसे काम करता है। वे नहीं जानते थे कि फ्रेमवर्क क्या होता है, API कॉल कैसी दिखती है, या डेटाबेस फ्रंट एंड से कैसे जुड़ता है। उन्होंने करते-करते सीखा, Manus में निर्देश डालकर और देखकर कि क्या वापस आता है। जब कुछ टूटता, तो वे समस्या का वर्णन करते और फिर से कोशिश करते। जब उन्हें जटिल विकास बाधाओं का सामना करना पड़ा, तो उन्होंने अपने निर्देशों को परिष्कृत करना सीखा, Agent को समस्या को हल करने के लिए स्पष्ट संदर्भ प्रदान करते हुए।
उस पहले सप्ताह के अंत तक, Alyak Coach का मुख्य फ्रेमवर्क लाइव हो गया था। क्लाइंट्स अपने फोन पर लॉग इन करते और सीधे अपने भोजन डालते। सिस्टम कैलोरी, समय के साथ वज़न की प्रगति, और वर्कआउट इतिहास को ट्रैक करता था। यह Strava और HealthSecret के साथ सिंक होता था ताकि स्टेप काउंट्स, व्यायाम डेटा, और कैलोरी लॉग बिना मैन्युअल इनपुट के अंदर आ सकें। केंद्र में एक AI-संचालित TDEE (Total Daily Energy Expenditure) कैलकुलेटर था जो हर सप्ताह प्रत्येक उपयोगकर्ता के वास्तविक वज़न परिवर्तनों और इनटेक डेटा के आधार पर पुनर्गणना करता था। एक बॉडीबिल्डिंग न्यूट्रिशन कोच के लिए, यह सबसे महत्वपूर्ण फीचर था। अधिकांश कैलकुलेटर एक स्थिर फॉर्मूले का उपयोग करके TDEE का एक बार अनुमान लगाते हैं। उनका संस्करण सप्ताह दर सप्ताह गतिशील रूप से अनुकूलित होता था, महीनों पहले निर्धारित संख्या पर निर्भर रहने के बजाय क्लाइंट के मेटाबॉलिज्म में वास्तविक परिवर्तनों का जवाब देता था।
AI Agent के साथ काम करना सीखना
समय के साथ, उन्होंने एक ऐसा वर्कफ़्लो विकसित किया जिस पर अन्य कोरियाई पावर यूज़र्स स्वतंत्र रूप से पहुंचे थे: प्रारंभिक ब्रेनस्टॉर्मिंग और अपने विचारों को संरचित करने के लिए संवादात्मक AI टूल्स का उपयोग करें, और फिर वास्तविक कोड को निष्पादित और डिप्लॉय करने के लिए Manus की उन्नत एजेंटिक क्षमताओं का लाभ उठाएं। चैटबॉट्स ने उन्हें यह स्पष्ट करने में मदद की कि वे क्या चाहते थे, और Manus ने उन अभिव्यक्तियों को कार्यशील कोड में बदल दिया।
उन्होंने सीखा कि विशिष्टता ही एक बर्बाद सत्र और एक कार्यशील फीचर के बीच अंतर पैदा करती है। जब AI किसी बग पर अटक जाता, तो समाधान हमेशा यह होता था कि फीचर को क्या करना चाहिए और डेटा कहाँ प्रवाहित हो रहा है, इसके बारे में अधिक संदर्भ प्रदान किया जाए। पर्याप्त संदर्भ के साथ, Agent लगातार सबसे जिद्दी बग्स को भी हल करने में सक्षम था।
"यह एक PhD-स्तर के शोधकर्ता-डेवलपर हाइब्रिड के साथ काम करने के बराबर था," उन्होंने कहा। सिस्टम मेटाबॉलिक एडाप्टेशन और प्रोग्रेसिव ओवरलोड प्रोटोकॉल जैसी विशिष्ट शब्दावली को समझ लेता था, बिना उन्हें अपने कोचिंग ज्ञान को आम भाषा में अनुवाद करने की आवश्यकता के। वे एक फीचर का वर्णन ऐसे कर सकते थे जैसे वे किसी साथी कोच को समझाते, और आउटपुट उनके अर्थ से मेल खाता।
विकास और राजस्व
उन्होंने तीसरे सप्ताह में उपयोगकर्ताओं से शुल्क लेना शुरू किया। उनके मौजूदा कोचिंग क्लाइंट्स पहले स्थानांतरित हुए, KakaoTalk संदेश भेजना बंद करने और एक उचित इंटरफ़ेस का उपयोग शुरू करने के लिए आभारी थे। फिर उनके YouTube चैनल ने काम किया। उनके पास बॉडीबिल्डिंग और न्यूट्रिशन में रुचि रखने वाले एक मौजूदा दर्शक थे, और जब उन्होंने अपने कंटेंट में ऐप का उल्लेख किया, तो साइनअप तेज़ हो गए। वहां से माउथ-टू-माउथ ने इसे आगे बढ़ाया, जिम्स और ग्रुप चैट्स के माध्यम से जैविक रूप से फैलते हुए।
Manus के साथ उनके साक्षात्कार के समय, लगभग दो महीने बाद, ऐप के लगभग 300 सक्रिय उपयोगकर्ता थे। 20 अप्रैल तक, बैकएंड में 3,900 पंजीकृत उपयोगकर्ता और लाखों KRW का राजस्व दिखाया गया। संख्याएं अभी भी बढ़ रही थीं।
स्प्रेडशीट से स्केल तक
एक बाहरी डेवलपर ने अनुमान लगाया था कि इस प्रोजेक्ट में छह महीने का पूर्णकालिक काम लगेगा। इसका मतलब होता किसी को नियुक्त करना, उन्हें छह महीने का भुगतान करना, और इस पूरे समय अपने कोचिंग व्यवसाय को स्प्रेडशीट्स में फँसा हुआ देखना। इसके बजाय उन्होंने इसे कुछ ही हफ्तों में बना लिया, घर पर अपने MacBook पर और खाली समय में अपने स्मार्टफोन पर। फार्मेसी में ब्रेक के दौरान जब कोई मरीज़ नहीं होता था, वे अपना फोन निकालते, कोई बग नोटिस करते, उसे लिख लेते, और उस शाम Manus को दे देते। मोबाइल-फर्स्ट आदत वैसी ही थी जैसे उनके अपने उपयोगकर्ता उत्पाद के साथ बातचीत करते थे, जिसने उन्हें अपने ही ऐप का एक बेहतरीन परीक्षक बना दिया।
आज, यून-सोक एक भी स्प्रेडशीट खोले बिना लगभग 5,000 लोगों के बढ़ते उपयोगकर्ता आधार को संभालते हैं। उनमें से हर एक उपयोगकर्ता कोई है जो अपना वज़न ट्रैक कर रहा है, अपने मैक्रोज़ हिट कर रहा है, और शरीर संरचना लक्ष्य की दिशा में काम कर रहा है, जिसके लिए पहले एक व्यक्तिगत कोच को सीधे संदेश भेजने की आवश्यकता होती थी। अब सिस्टम उनके लिए यह कर देता है, हर सप्ताह स्वचालित रूप से अनुकूलित होता है। स्प्रेडशीट्स खत्म हो गई हैं, कोचिंग आखिरकार उनके अपने घंटों से परे बढ़ रही है, और यून-सोक उस चीज़ पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिसकी वे वास्तव में परवाह करते हैं: अधिक लोगों को मजबूत बनाने में मदद करना।
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