Este Farmacêutico Criou Um Monitor de Fitness que se Adapta às Mudanças do Seu Corpo
Yim Yoon-seok (임윤석) passava as noites debruçado sobre uma planilha, alternando entre abas do Excel e janelas do KakaoTalk. Cada aba representava um cliente que precisava de um detalhamento personalizado de macros e de uma meta calórica recalculada semanalmente. Ele era farmacêutico quatro dias por semana, treinador de nutrição para fisiculturismo no resto do tempo e YouTuber em algum momento intermediário. O lado de coaching estava crescendo, mas o trabalho por trás dele era totalmente manual.
Para cada novo cliente que se inscrevia, ele abria uma nova planilha, digitava o peso e a estimativa de gordura corporal, executava as fórmulas manualmente e enviava o plano pelo KakaoTalk. Quando eles devolviam fotos das refeições ou capturas de tela da balança, ele também registrava tudo. Multiplique isso por dezenas de clientes ativos e a conta deixou de fechar. Ele estava gastando mais tempo com entrada de dados do que com o coaching propriamente dito.
O problema: Conhecimento sem entrega
Ele precisava de uma aplicação web que pudesse lidar com cadastro, acompanhamento e cálculos adaptativos automaticamente. Algo em que seus clientes pudessem fazer login pelo celular, inserir seus dados e receber feedback em tempo real, sem que ele precisasse processar números manualmente toda noite. Ele nunca tinha escrito uma linha de código.
Antes de fevereiro de 2026, sua experiência com AI se limitava a fazer perguntas a chatbots. Eram úteis para pesquisa e brainstorming, mas eram ferramentas conversacionais. Não conseguiam de fato construir software. Ele descobriu o Manus por meio de um anúncio na internet em meados de fevereiro. Foi seu primeiro contato com um Agent de AI, um sistema capaz de escrever e implantar código em seu nome. Ele decidiu tentar construir o aplicativo sozinho.
Construindo sem código
A primeira semana foi um turbilhão de tentativa e erro. Ele não tinha modelo mental algum sobre como o desenvolvimento de software funcionava. Não sabia o que era um framework, como era uma chamada de API ou como um banco de dados se conectava a um front end. Aprendeu na prática, alimentando instruções no Manus e observando o que voltava. Quando algo quebrava, ele descrevia o problema e tentava de novo. Quando encontrava gargalos complexos de desenvolvimento, aprendia a refinar suas instruções, fornecendo ao Agent um contexto mais claro para resolver o problema.
Ao final daquela primeira semana, a estrutura central do Alyak Coach estava no ar. Os clientes faziam login pelo celular e inseriam suas refeições diretamente. O sistema rastreava calorias, evolução do peso ao longo do tempo e histórico de treinos. Sincronizava com o Strava e o HealthSecret para que contagem de passos, dados de exercícios e registros de calorias entrassem sem inserção manual. No centro, ficava uma calculadora de TDEE (Gasto Energético Diário Total) com tecnologia AI, que recalculava semanalmente com base nas mudanças reais de peso e nos dados de ingestão de cada usuário. Para um treinador de nutrição de fisiculturismo, esse era o recurso mais importante. A maioria das calculadoras estima o TDEE uma única vez usando uma fórmula estática. A versão dele se adaptava dinamicamente semana a semana, respondendo às mudanças reais no metabolismo do cliente em vez de depender de um número definido meses atrás.
Aprendendo a trabalhar com um Agent de AI
Com o tempo, ele desenvolveu um fluxo de trabalho ao qual outros usuários avançados coreanos chegaram de forma independente: usar ferramentas de AI conversacional para o brainstorming inicial e estruturação de ideias, e depois aproveitar as capacidades agênticas avançadas do Manus para executar e implantar o código de fato. Os chatbots o ajudavam a articular o que queria, e o Manus transformava essas articulações em código funcional.
Ele aprendeu que a especificidade fazia a diferença entre uma sessão desperdiçada e um recurso funcional. Quando a AI esbarrava em um bug, a solução era sempre fornecer mais contexto sobre o que o recurso deveria fazer e quais dados estavam fluindo para onde. Com contexto suficiente, o Agent conseguia resolver de forma consistente até os bugs mais persistentes.
"Foi comparável a trabalhar com um híbrido de pesquisador-desenvolvedor de nível de doutorado", disse ele. O sistema captava terminologias especializadas como adaptação metabólica e protocolos de sobrecarga progressiva sem que ele precisasse traduzir seu conhecimento de coaching para termos leigos. Ele podia descrever um recurso da mesma forma que explicaria a um colega treinador, e o resultado correspondia ao que ele queria dizer.
Crescimento e receita
Ele começou a cobrar dos usuários na terceira semana. Seus clientes de coaching já existentes migraram primeiro, gratos por deixarem de enviar mensagens pelo KakaoTalk e passarem a usar uma interface adequada. Em seguida, seu canal do YouTube entrou em cena. Ele já tinha uma audiência interessada em fisiculturismo e nutrição e, quando mencionou o aplicativo em seu conteúdo, as inscrições aceleraram. O boca a boca tomou conta dali em diante, espalhando-se por academias e grupos de chat de forma orgânica.
Na época de sua entrevista com o Manus, cerca de dois meses depois, o aplicativo tinha aproximadamente 300 usuários ativos. Em 20 de abril, o backend mostrava 3.900 usuários cadastrados e milhões de KRW em receita. Os números continuavam subindo.
Das planilhas à escala
Um desenvolvedor externo havia estimado que o projeto exigiria seis meses de trabalho em tempo integral. Isso significaria contratar alguém, pagar essa pessoa por seis meses e ver seu negócio de coaching ficar preso em planilhas durante todo esse tempo. Em vez disso, ele construiu o sistema em semanas, em seu MacBook em casa e em seu smartphone nas horas vagas. Durante os intervalos na farmácia, quando não havia pacientes, ele pegava o celular, identificava um bug, anotava e o passava para o Manus à noite. O hábito mobile-first refletia como seus próprios usuários interagiam com o produto, o que fez dele um bom testador do próprio aplicativo.
Hoje, Yoon-seok gerencia uma base crescente de quase 5.000 usuários sem abrir uma única planilha. Cada um desses usuários é alguém que acompanha o próprio peso, atinge suas metas de macros e trabalha em direção a um objetivo de composição corporal que antes exigia um personal coach enviando mensagens diretamente. Agora o sistema faz isso por eles, adaptando-se automaticamente a cada semana. As planilhas se foram, o coaching finalmente escala além das suas próprias horas, e Yoon-seok pode focar no que realmente lhe importa: ajudar mais pessoas a ficarem mais fortes.
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