added fitness

backend/app/fitness/structuring.py

@@ -0,0 +1,66 @@
+import json
+from typing import Any
+
+from app.llm.client import LLMClient
+from app.projects.structuring import strip_markdown_json
+
+MEAL_PROMPT = """
+Преобразуй описание еды в JSON. Только JSON, без markdown.
+Схема:
+{
+  "meal_type": "breakfast|lunch|dinner|snack",
+  "description": "краткое описание",
+  "calories": 0,
+  "protein_g": 0,
+  "fat_g": 0,
+  "carbs_g": 0,
+  "estimated": true
+}
+Правила:
+- Оцени ккал и БЖУ по типичным значениям для России/СНГ.
+- Все числа — float/int, метрическая система (г, ккал).
+- meal_type угадай из контекста или snack.
+- estimated всегда true для LLM-оценки.
+""".strip()
+
+WORKOUT_PROMPT = """
+Преобразуй описание тренировки в JSON. Только JSON.
+Схема:
+{
+  "title": "название",
+  "duration_min": null,
+  "notes": "",
+  "exercises": [
+    {"name": "жим лёжа", "sets": 3, "reps": 8, "weight_kg": 80}
+  ]
+}
+Правила:
+- weight_kg в кг, метрическая система.
+- Если данных нет — null или пустой массив.
+""".strip()
+
+
+async def structure_meal(raw_text: str) -> dict[str, Any]:
+    llm = LLMClient()
+    result = await llm.complete(
+        [
+            {"role": "system", "content": MEAL_PROMPT},
+            {"role": "user", "content": raw_text},
+        ],
+        temperature=0.2,
+    )
+    raw = strip_markdown_json(result.get("content") or "")
+    return json.loads(raw)
+
+
+async def structure_workout(raw_text: str) -> dict[str, Any]:
+    llm = LLMClient()
+    result = await llm.complete(
+        [
+            {"role": "system", "content": WORKOUT_PROMPT},
+            {"role": "user", "content": raw_text},
+        ],
+        temperature=0.2,
+    )
+    raw = strip_markdown_json(result.get("content") or "")
+    return json.loads(raw)