这位药剂师打造了一款随身体变化而调整的健身追踪器
任允锡（임윤석）每天晚上都伏在电子表格前，在 Excel 标签页和 KakaoTalk 窗口之间来回切换。每个标签页代表一位需要定制宏量营养素分配方案的客户，且每周都要重新计算热量目标。他每周有四天是药剂师，其余时间是健美营养教练，中间还抽空做 YouTuber。教练业务在不断扩大，但背后的工作完全靠手动完成。
每来一位新签约客户，他就要新建一个电子表格，输入他们的体重和体脂估算值，手动套用公式计算，然后通过 KakaoTalk 把方案发给他们。当客户回传餐食照片或体重秤截图时，他也要逐一记录下来。乘以数十位活跃客户，这种方式就行不通了。他花在数据录入上的时间比真正用于辅导的时间还多。
问题所在：有专业知识，却难以交付
他需要一款 Web 应用，能够自动处理客户录入、追踪和自适应计算。客户可以在手机上登录，输入数据并获得实时反馈，而无需他每晚手动计算。他从未写过一行代码。
在 2026 年 2 月之前，他对 AI 的体验仅限于向聊天机器人提问。它们对研究和头脑风暴很有用，但本质上只是对话工具，并不能真正构建软件。2 月中旬，他通过一则网络广告发现了 Manus。这是他第一次接触 AI agent——一个能够代他编写并部署代码的系统。他决定亲自尝试构建这款应用。
无需代码，亦能构建
第一周是一段反复试错的混乱时光。他对软件开发的运作毫无概念，不知道什么是框架，API 调用是什么样子，也不清楚数据库如何与前端连接。他在实践中学习，把指令输入 Manus，看它返回什么。出现问题时，他就描述问题并再次尝试。遇到复杂的开发瓶颈时，他学会了如何完善自己的指令，为 agent 提供更清晰的上下文以解决问题。
到第一周末，Alyak Coach 的核心框架已经上线。客户在手机上登录，直接录入餐食。系统会追踪卡路里、体重的长期变化以及训练历史。它与 Strava 和 HealthSecret 同步，使得步数、运动数据和卡路里记录无需手动输入即可自动汇入。系统的核心是一个由 AI 驱动的 TDEE（每日总能量消耗）计算器，每周会根据每位用户的实际体重变化和摄入数据重新计算。对于一位健美营养教练而言，这是最重要的功能。大多数计算器都使用静态公式只估算一次 TDEE，而他的版本会逐周动态调整，回应客户代谢的真实变化，而不是依赖几个月前设定的数值。
学习与 AI Agent 协作
随着时间推移，他形成了一套工作流程，这与其他韩国资深用户独立摸索出的方式不谋而合：使用对话式 AI 工具进行初期头脑风暴和构思梳理，然后利用 Manus 强大的 agent 能力来执行并部署实际代码。聊天机器人帮助他清晰表达需求，而 Manus 则将这些表达转化为可运行的代码。
他发现，是否具体决定了一次会话是徒劳还是产出可用功能。当 AI 遇到 bug 卡住时，解决办法总是提供更多上下文：说明该功能应做什么，数据在何处流转。只要上下文足够充分，agent 始终能够解决最棘手的 bug。
他说："这就像与一位博士级别的研究员兼开发者合作。"系统能掌握诸如代谢适应、渐进超负荷训练方案等专业术语，他无需把自己的辅导知识翻译成通俗语言。他可以像向同行教练解释那样描述一项功能，输出的结果正是他想要的。
增长与营收
他在第三周开始向用户收费。他原有的辅导客户率先迁移过来，庆幸终于不用再发 KakaoTalk 消息，而是用上了一个像样的界面。随后，他的 YouTube 频道发挥了作用。他原本就有一批对健美与营养感兴趣的观众，当他在内容中提到这款应用时，注册量随之加速。从那以后，口碑相传，自然地在健身房和群聊中扩散开来。
在他接受 Manus 采访时，应用上线大约两个月，活跃用户约 300 人。到 4 月 20 日，后台显示注册用户已达 3,900 人，营收达到数百万韩元。数字还在持续攀升。
从电子表格走向规模化
一位外部开发者估计该项目需要六个月的全职工作。这意味着要雇人、为其支付六个月的薪水,并眼睁睁看着他的教练业务在那段时间里一直困在电子表格中。他改为在家用 MacBook、闲暇时用智能手机,在几周内就把它做了出来。在药房的休息时间没有患者时,他会拿出手机,发现一个 bug 就记下来,当晚再交给 Manus 处理。这种以移动端为先的习惯与他自己用户使用产品的方式如出一辙,这让他成为了自己应用的优秀测试者。
如今,Yoon-seok 管理着接近 5,000 人的不断增长的用户群,却无需打开任何一份电子表格。这些用户中的每一个都在追踪自己的体重、达成宏量营养素目标,并朝着体型塑造目标努力——这些过去都需要私人教练直接发消息指导。现在,系统替他完成了这一切,并每周自动调整。电子表格消失了,教练业务终于不再受限于他自己的时间,Yoon-seok 也得以专注于他真正在乎的事:帮助更多人变得更强。
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