OKroot PWA

El usuario fotografía un producto y en segundos sabe si puede comerlo con sus restricciones activas (celiaquía, diabetes, intolerancia a la lactosa), combinables entre sí. OKroot va más allá del scanner: recetas curadas con filtrado estricto y diario alimentario offline para quien ya sabe qué no puede comer y quiere saber qué sí.

Por Valentina Ramírez · Actualizado: 16 de junio de 2026

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Resumen

PWA offline-first que escanea etiquetas de alimentos con IA (Claude API) y dice al instante si puedes comer un producto según tus restricciones (celíaco, diabético, intolerante a la lactosa). Django, DRF, PostgreSQL, React.

Stack

DjangoDRFPostgreSQLReactTypeScriptClaude APIPWA

El problema

Comer con celiaquía, diabetes o intolerancia a la lactosa implica leer cada etiqueta, descifrar ingredientes escondidos bajo otros nombres y buscar recetas que cumplan varias restricciones a la vez, todo de forma manual y dispersa.

Cada etiqueta, a mano

Comprar o comer fuera implica leer el reverso de cada producto, una y otra vez.

Ingredientes con disfraz

La lactosa, el gluten o el azúcar aparecen bajo nombres técnicos que pocos reconocen.

Restricciones que se acumulan

Las soluciones existentes validan una condición a la vez, dispersas y sin funcionar sin conexión.

Qué construí

01
PWA offline-first con Service Workers: el diario de consumo funciona sin conexión y sincroniza al recuperarla.
02
Scanner de etiquetas por IA: el usuario fotografía un producto y Claude API analiza los ingredientes contra su perfil de restricciones activo.
03
Perfil de salud persistente que condiciona todas las respuestas del modelo (celiaquía, diabetes tipo 2, intolerancia a la lactosa, combinables).
04
Sistema de recetas curadas con filtrado estricto por múltiples condiciones simultáneas.
05
Backend en Django REST Framework + PostgreSQL; frontend en React + TypeScript.

Scanner de etiquetas

Fotografía un producto y la IA analiza los ingredientes contra el perfil activo del usuario, incluyendo ingredientes ocultos bajo nombres técnicos.

Recetas curadas

Catálogo filtrado por restricciones múltiples: una receta se valida contra celiaquía, diabetes e intolerancia a la lactosa al mismo tiempo.

Diario alimentario

Registro de consumo con soporte offline completo. Los registros se persisten localmente y sincronizan al recuperar la red.

Una foto, una respuesta. Esto pasa por debajo.

Fotografías la etiqueta de un producto
Claude API lee los ingredientes, incluidos los nombres técnicos que esconden lactosa, gluten o azúcar
El análisis se cruza contra todas tus restricciones activas a la vez
Respuesta en segundos: puedes comerlo, o el ingrediente exacto que lo descarta

Decisiones de arquitectura

1. Nicho médico real, no wellness genérico

Contexto: Existen muchas apps de comer sano. Las personas con celiaquía, diabetes o intolerancia tienen necesidades concretas y consecuencias reales si se equivocan.
Trade-off: Un producto más amplio alcanza más usuarios pero diluye la propuesta y baja el estándar de validación.
Decisión: OKroot está diseñada para quien tiene una condición médica diagnosticada. Eso define el catálogo, los criterios del scanner y cómo se presentan los resultados.

2. Restricciones compuestas: lógica AND, no OR

Contexto: Un usuario puede tener celiaquía, diabetes e intolerancia a la lactosa al mismo tiempo. La mayoría de apps aplican restricciones en silo.
Trade-off: Validar una restricción es simple. Validar tres simultáneamente con ingredientes ocultos bajo nombres técnicos exige un modelo de perfil persistente y prompts específicos.
Decisión: El perfil de salud es estado persistente, no contexto de sesión. Cada análisis del scanner valida contra todas las restricciones activas al mismo tiempo.

3. Claude API vs lista hardcodeada de ingredientes

Contexto: Un ingrediente prohibido aparece bajo decenas de nombres: la lactosa como suero, caseína o lactosuero; el gluten como malta, sémola o espelta. Una lista fija envejece y nunca cubre todos los casos.
Trade-off: Una lista hardcodeada es predecible y barata, pero exige mantenimiento constante y falla ante nombres nuevos o redacciones ambiguas.
Decisión: El análisis lo hace Claude API contra el perfil de restricciones activo: generaliza a nombres alternativos y redacciones que una lista fija no anticipa, y explica el ingrediente concreto por el que un producto se descarta.

4. PWA offline-first para el diario alimentario

Contexto: El registro de consumo ocurre en el momento, no siempre con buena señal.
Trade-off: Una app web tradicional falla sin conexión. Una app nativa requiere publicación en stores y más mantenimiento.
Decisión: Service Worker que persiste el diario en IndexedDB y sincroniza en batch al recuperar la red, resolviendo conflictos contra el backend. Se instala desde el navegador sin pasar por App Store.

Resultados

Scanner de etiquetas funcional: el usuario fotografía un producto y Claude API analiza los ingredientes contra su perfil de restricciones activo, incluso cuando varias condiciones aplican a la vez.
Diario de consumo operativo sin conexión gracias al diseño offline-first; los registros se persisten en local y sincronizan al recuperar la red.
Núcleo completo en producción: perfil de salud persistente, scanner por IA y recetas con filtrado estricto sobre Django REST Framework, PostgreSQL y React.

Aprendizajes

Offline-first no es una capa que se añade al final: condiciona el modelo de sincronización desde el primer endpoint y obliga a resolver conflictos de datos en vez de asumir una única fuente de verdad.
Para que las respuestas del modelo sean fiables, el perfil de salud no puede ir solo en el prompt: tratar las restricciones como estado persistente y verificable, y no como contexto que se pierde entre peticiones, es lo que evita falsos seguros al combinar celiaquía, diabetes e intolerancia a la lactosa.

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