Панель здоровья

Self-hosted система для отслеживания здоровья, построенная вокруг одного правила: не выдумывать числа, когда входных данных не хватает.

Примечание о переводе: русская версия этой серии переведена автоматически и затем вычитана. Я старался сохранить смысл, тон и уважение к языку.

Серия следует порядку, в котором система перестала быть красивым графиком и стала тем, чему я доверяю первым делом утром. Каждая часть — ещё один заработанный слой доверия: данные, колонки, источник за каждой колонкой, target, молчание формулы, verdict, граница между сервером и клиентом и, наконец, вопрос, который система имеет право задать пользователю.

Читайте по порядку: cross-references между частями предполагают, что предыдущие части уже прочитаны.

Чем это не является

Я не профессиональный software engineer. Я не физиолог и не медицинский исследователь. Эта серия — build log личного pet project, а не peer-reviewed methodology paper.

Большая часть описанного здесь сложилась из чтения открытого интернета, сверки заметок с опубликованными wearable-validation исследованиями там, где я их находил, и итераций с несколькими LLM — Claude, Gemini, ChatGPT, Manus, Grok, GLM — как sounding boards для design и code review. Каждая формула здесь была оспорена как минимум с тремя из них. Это не делает её правильной; это делает её честно собранной.

Если вы заметите методологическую ошибку, неверную интерпретацию сенсора или более надёжную ссылку из wearable-validation литературы, чем та, которую я процитировал, я правда хочу об этом узнать. Весь проект живёт в двух open-source репозиториях ниже и читает мои собственные данные; corrections, которые меняют математику, приветствуются.

Исходники

• Сервер (Go, Postgres, интеграции Telegram/Gemini): Dzarlax-AI/health_dashboard
• iOS-клиент (Swift 6, SwiftUI, HealthKit): Dzarlax-AI/health-sync

Оба репозитория под MIT license. Сервер можно self-host; iOS-клиент собирается в Xcode 26+ и подключается к любому инстансу сервера, до которого устройство может достучаться по HTTPS.