RightNow 3.2

RightNow 是一个 AI 驱动的私人健身教练系统。它不是单纯的健身记录工具，而是把用户身体数据、训练计划、饮食记录、饮水计划、AI 对话、知识库和微信 Bot 串成一套可执行的“AI 私教闭环”。

当前版本已经进入 RightNow x OpenClaw 架构：RightNow 负责结构化业务数据与产品体验，OpenClaw 负责多通道智能体、工具调用、记忆和会话运行时。

核心创新

1. 结构化事实层 + AI 记忆层

RightNow 使用 PostgreSQL 保存真实业务数据：

• 用户档案、身体数据、目标体型
• 体重、饮食、训练、TODO
• AI 私教评估、深度问卷、首版计划、执行进度
• 微信绑定、Agent 工具调用审计

OpenClaw 保存智能体会话、长期记忆、每日记忆和工具调用上下文。两者分工明确：

• RightNow 数据库是事实来源。
• OpenClaw memory/session 是 AI 教练的语义记忆。
• RAG 知识库提供专业健身和营养知识。

2. 可执行的 AI 私教计划

AI 不只输出一段建议，而是生成可以落地执行的数据：

• 训练计划：几分化、今天练什么、具体动作、重量、组数、次数
• 饮食计划：每日热量、碳水、蛋白质、脂肪目标
• 饮水计划：每日饮水量、时间点、每次饮水量
• TODO 展开：每个训练动作都会进入今日 TODO
• 数据看板：饮食和宏量目标与实际记录同步

3. Web 与微信 Bot 同脑

用户可以在 Web 端完成注册、建档、理想图生成和私教评估；后续微信 Bot 可以继续同一个用户的对话和数据：

• 微信绑定后识别用户身份
• 微信消息进入同一套 Chat/Agent 链路
• 食物拍照和饮食记录可同步回 Web 看板
• 训练、饮食、TODO、计划数据都来自同一套后端事实层

4. OpenClaw 工具化智能体

RightNow 通过 OpenClaw 插件把业务能力暴露为工具：

• 读取用户完整上下文
• 查询今日饮食/训练/TODO
• 分析食物文字和图片
• 写入饮食记录
• 创建或完成 TODO
• 开始、更新和完成训练会话
• 检索 FAQ、核心理论和书籍知识库

这让 AI 教练可以真正读写产品数据，而不是只做聊天回复。

5. 分层 RAG 健身知识库

知识库分成多层：

• L1 FAQ：高频问题快速回答
• L2 Core Theory：训练、营养、动作选择等核心理论
• L3 Books：更深层的营养学、书籍和资料

AI 教练可以先给出明确建议，再按需检索更深入的理论依据。

主要功能

新用户链路

1. 注册/登录
2. 填写身体数据：性别、身高、体重、年龄
3. 选择理想体型
4. 上传当前照片
5. 生成理想身材图
6. 进入私教模块
7. 确认诊断卡
8. 完成深度沟通问题
9. 生成首版私教方案
10. 确认执行并存档

AI 私教模块

• 诊断卡：BMI、BMR、TDEE、体脂估算、目标周期
• 深度问卷：训练频率、单次时长、饮食环境、伤病限制
• 训练计划：按每周可训练天数生成一分化/三分化/四分化
• 动作编辑：支持修改动作、重量、组数、次数
• 饮水计划：支持修改时间点和每次饮水量
• 方案存档：再次进入私教模块时不重复评估

饮食模块

• 手动记录饮食
• 食物文字识别
• 食物图片识别
• 餐前拍照预估
• 今日热量汇总
• 碳水、蛋白质、脂肪统计

训练模块

• 今日训练动作
• 训练会话
• 动作、重量、次数记录
• 同肌群历史查询
• 训练反馈卡

TODO 与看板

• 今日训练动作展开到 TODO
• 饮食目标与宏量目标进入数据看板
• 训练、饮食、饮水计划可形成每日执行闭环

微信 Bot

• Web 端生成绑定码
• 微信端发送绑定码完成绑定
• 微信消息转发到 RightNow 后端
• 后端进入 OpenClaw/Chat 链路
• 回复再通过微信桥发回用户

技术架构

React Web App
  -> Nginx
  -> NestJS Backend
  -> PostgreSQL
  -> OpenClaw Gateway
  -> RightNow OpenClaw Plugin
  -> RAG Service
  -> WeChat Bridge

前端

• React
• Vite
• TypeScript
• Tailwind-style utility classes
• Axios API client
• Three.js / React Three Fiber

后端

• NestJS
• Prisma
• PostgreSQL
• JWT auth
• Multer/static uploads
• StepFun/OpenAI-compatible model calls
• OpenClaw Gateway client

AI/Agent

• OpenClaw Gateway
• OpenAI-compatible /v1/chat/completions
• Per-user agent routing
• Tool calling
• Memory/session persistence
• Plugin hooks

RAG

• FastAPI-style Python service
• Chroma/vector persistence
• FAQ/core/books multi-layer retrieval

微信桥

• Node.js
• Tencent iLink Bot API
• Internal token protected backend calls

Repository Layout

backend/                 NestJS API and Prisma schema
frontend/                React/Vite web app
rag-service/             RAG service and ingestion scripts
wechat-bridge/           WeChat iLink bridge
openclaw/extensions/     RightNow OpenClaw plugin
docs/                    Architecture and implementation notes
docker-compose.prod.yml  Production compose template
nginx.conf               Nginx SPA/API proxy template

Environment

Copy .env.example to .env and fill in private values locally or on your server.

Do not commit:

• .env
• .env.*
• API keys
• database passwords
• gateway tokens
• certificates
• upload data
• WeChat login tokens

Local Development

Install dependencies:

npm install
cd frontend && npm install
cd ../backend && npm install

Start services according to your local Docker/PostgreSQL/OpenClaw setup. The production compose file is a template and expects private secrets from .env.

External Runtime Dependencies

This repository keeps the RightNow application code, the RightNow OpenClaw extension, and safe deployment templates.

The following runtime assets are intentionally not committed:

• real .env files and production secrets
• TLS certificates and server-specific Nginx assets
• OpenClaw upstream runtime/source checkout used by production images
• RAG raw knowledge folders such as cleaned-data/, blogger-data/, l1-faq/, l2-core/, and l3-books/
• upload files, WeChat login state, vector database volumes, and database dumps

For production deployment, provide those private/runtime assets on the server through .env, Docker volumes, or a separate private provisioning process.

Security Notes

• Browser clients should only talk to RightNow backend APIs.
• OpenClaw Gateway tokens must stay server-side.
• Agent tool calls go through /api/agent/rpc with AGENT_SERVICE_TOKEN.
• User-facing Web auth uses JWT.
• WeChat bridge internal calls use INTERNAL_API_TOKEN.
• Production server IPs, domains, certificates and real API keys are intentionally not stored in this repository.

Current Product Direction

RightNow is moving toward a full AI private coach loop:

User data
  -> AI assessment
  -> structured training/diet/water plan
  -> TODO execution
  -> food/training logging
  -> dashboard feedback
  -> AI adjustment
  -> Web + WeChat continuous coaching

The goal is not only to answer fitness questions, but to help users execute the plan every day with persistent context and measurable feedback.