# Mitai Jinkendo – Entwickler-Kontext für Claude Code

## Pflicht-Lektüre für Claude Code

> VOR jeder Implementierung lesen:
> | Architektur-Regeln | `.claude/rules/ARCHITECTURE.md` |
> | **Dokumentationsablage** | **`.claude/rules/DOCUMENTATION.md`** |
> | Coding-Regeln      | `.claude/rules/CODING_RULES.md` |
> | Lessons Learned    | `.claude/rules/LESSONS_LEARNED.md` |
> | **Gitea-Landkarte (lokal gepflegt)** | **`.claude/docs/GITEA_ISSUES_INDEX.md`** |
> | **Universal CSV Import** (neues Modul / Executor / Vorlagen) | **`.claude/docs/technical/UNIVERSAL_CSV_IMPORT_AGENT_GUIDE.md`** |
> | **GUI / IA / Admin / Nav / PWA-Leiste** | **`docs/issues/GUI_IA_ADMIN_NAV_2026-04-05.md`** |
> | **Dashboard-Lab-Widgets** (Katalog, Registrierung, `config`) | **`.claude/docs/technical/DASHBOARD_WIDGETS_AGENT_GUIDE.md`** |
> | **Agent-Einstieg** | **`.claude/README.md`** |

## Claude Code Verantwortlichkeiten

**Issue-Management (Gitea):**
- ✅ Neue Issues/Feature Requests in Gitea anlegen
- ✅ Issue-Dokumentation in `docs/issues/` pflegen
- ✅ Issues mit Labels, Priority, Aufwandsschätzung versehen
- ✅ Bestehende Issues aktualisieren (Status, Beschreibung)
- ✅ Issues bei Fertigstellung schließen
- 🎯 Gitea: http://192.168.2.144:3000/Lars/mitai-jinkendo/issues
- Gitea **MCP** vs **CLI**: kurze Lese-/Kommentar-/PATCH-Vorgänge im Agent über MCP (`gitea_*`); **Beschreibung aus Datei**, sehr lange Bodies oder Skripte → `python scripts/gitea/gitea_api.py issues edit … --body-file` — `scripts/gitea/README.md`

**Dokumentation:**
- Code-Änderungen in CLAUDE.md dokumentieren
- Versions-Updates bei jedem Feature/Fix
- Library-Dateien bei größeren Änderungen aktualisieren

**Entwicklung:**
- Alle Änderungen auf `develop` Branch
- Production Deploy nur nach expliziter Freigabe
- Migration 001-999 Pattern einhalten

**Placeholder/Metrics (VERBINDLICH ab 2026-04-02):**
- ✅ **ALLE** neuen Placeholder/Metrics MÜSSEN über Registry Framework registriert werden
- ✅ Registrierung in `backend/placeholder_registrations/`
- ✅ Evidence-basiertes Tagging für alle Metadatenfelder (CODE_DERIVED, DRAFT_DERIVED, etc.)
- ✅ Single Source of Truth für Prompt-Injektion, GUI, Export, Validierung
- 📚 **Verbindliche Dokumentation:** `.claude/docs/technical/PLACEHOLDER_REGISTRY_FRAMEWORK.md`
- ❌ **VERBOTEN:** Hardcoded Metadaten, duplizierte Definitionen, Placeholder ohne Registry

## Projekt-Übersicht
**Mitai Jinkendo** (身体 Jinkendo) – selbst-gehostete PWA für Körper-Tracking mit KI-Auswertung.
Teil der **Jinkendo**-App-Familie (人拳道). Domains: jinkendo.de / .com / .life

## Tech-Stack
| Komponente | Technologie |
|-----------|-------------|
| Frontend  | React 18 + Vite + PWA (Node 20) |
| Backend   | FastAPI Python 3.12 |
| Datenbank | PostgreSQL 16 Alpine |
| Container | Docker + Docker Compose |
| Auth      | Token-basiert + bcrypt |
| KI        | OpenRouter API (claude-sonnet-4) |

**Ports:** Prod 3002/8002 · Dev 3099/8099 – nie ändern!

## Verzeichnisstruktur
```
backend/
├── main.py          # App-Setup + Router-Registration (~75 Zeilen)
├── db.py            # PostgreSQL Connection Pool
├── db_init.py       # DB-Init + Migrations-System (automatisch beim Start)
├── auth.py          # Hash, Verify, Sessions, Feature-Access-Control
├── models.py        # Pydantic Models
├── feature_logger.py # Strukturiertes JSON-Logging (Phase 2)
├── migrations/      # SQL-Migrationen (XXX_*.sql Pattern)
└── routers/         # 14 Router-Module
    auth · profiles · weight · circumference · caliper
    activity · nutrition · photos · insights · prompts
    admin · stats · exportdata · importdata

frontend/src/
├── App.jsx          # Root, Auth-Gates, Navigation
├── app.css          # CSS-Variablen + globale Styles
├── config/          # appNav.js · adminNav.js (Single Source für Main/Admin-Nav)
├── layouts/         # AdminShell · RequireAdmin
├── context/         # AuthContext · ProfileContext
├── pages/           # Alle Screens
└── utils/
    api.js           # ALLE API-Calls – Token automatisch injiziert
    calc.js · interpret.js · Markdown.jsx · guideData.js

.claude/
├── settings.json
├── commands/        # /deploy /merge-to-prod /refactor /ui-responsive etc.
└── docs/
    ├── BACKLOG.md
    ├── functional/  # Fachliche Specs (TRAINING_TYPES, AI_PROMPTS, RESPONSIVE_UI)
    └── technical/   # MEMBERSHIP_SYSTEM.md
```

## Aktuelle Version: v0.9h+ → v0.9i (Phase 0c Complete + Chart Endpoints) 🎯 28.03.2026

**Status:** Phase 0c Backend KOMPLETT - Frontend Charts in Arbeit
**Branch:** develop
**Nächster Schritt:** Frontend Chart Integration → Testing → Prod Deploy v0.9i

### Updates (09.04.2026 - Universal CSV Import, Prod-Migration abgeschlossen)

- **Agent-Leitfaden:** `.claude/docs/technical/UNIVERSAL_CSV_IMPORT_AGENT_GUIDE.md` (Checkliste für neue Import-Module, Executor, Vorlagen, `source=csv`, SAVEPOINT-/Cursor-Regeln)
- **Regeln:** Verweise in `.claude/rules/ARCHITECTURE.md` (§3.2 `source`), `.claude/rules/CODING_RULES.md` (§6)
- **Follow-ups:** **Gitea #71** – Dry-Run inkl. `import_row_processing`, Nutzer-Mapping-Validierung, Fehler-Hints in der Import-UI ([Issue](http://192.168.2.144:3000/Lars/mitai-jinkendo/issues/71))

### Updates (11.04.2026 - Placeholder Phase A)

- **`main.py`:** `import placeholder_registrations` beim Start, damit die Registry (**114 Keys**, deckungsgleich `PLACEHOLDER_MAP`) und `get_placeholder_catalog()` ohne vorherigen Export-Request konsistent sind.
- **`placeholder_resolver.py`:** `{{top_goal_progress_pct}}` nutzt `_safe_int` statt `_safe_str` (Verdrahtung zu `scores.get_top_priority_goal` korrigiert).

### Updates (11.04.2026 - Gitea #75, nutrition_score Registry)

- **Gitea #75** (offen): Zucker/Ballaststoffe/Lebensmittelqualität, automatisches Lebensmittelprofil, später Mahlzeiten-Timing/Abgleich mit Training — http://192.168.2.144:3000/Lars/mitai-jinkendo/issues/75
- **`nutrition_score`:** Registry in `backend/placeholder_registrations/nutrition_score.py`, Import in `placeholder_registrations/__init__.py`; Legacy-Duplikat unter „Scores“ im Platzhalter-Katalog entfernt.

### Updates (11.04.2026 - Ernährung: TDEE, Bilanz, Kalorien-Score)

- **`data_layer/nutrition_metrics.py`:** TDEE für Bilanz: primär **Mifflin–St Jeor BMR × PAL 1,55**, wenn Profil (Größe, Geschlecht, DOB) und Gewicht vorhanden; sonst Fallback **kg × 32,5** (`estimate_tdee_kcal_from_latest_weight`). `get_energy_balance_data` / `calculate_energy_balance_7d` nutzen **tägliche kcal-Summen**. **`_score_calorie_adherence`** (Komponente von `calculate_nutrition_score`) wertet die 7-Tage-Bilanz nach **`profiles.goal_mode`** aus (weight_loss vs. strength/recomposition vs. maintenance/health/endurance).
- **`routers/charts.py`:** `/charts/energy-balance` und Protein-Timeline nutzen dieselbe TDEE-/Tageslogik; ohne `weight_log` liefert Energiebilanz-Chart eine klare Fehlermeldung. Adherence-Endpoint: Kcal-CV über **Tages-Summen**.
- **Doku:** Normative Platzhalter-Zahl **114** (`docs/PLACEHOLDER_*.md`); `placeholder_metadata_complete.py` als **Legacy** gekennzeichnet — maßgeblich `placeholder_registrations/` + `PLACEHOLDER_REGISTRY_FRAMEWORK.md`.

### GUI / Informationsarchitektur (Abnahme dieser Iteration, 2026-04-05)

Admin-Bereich (`AdminShell`, Hub-Routen), Hauptnavigation inkl. **Ziele** (`config/appNav.js`), Einstellungen nur aktives Profil + E-Mail, KI-Analyse Ergebnis in rechter Spalte, **PWA** Bottom-Nav inkl. iOS Safe Area. Zentrale Agent-Doku: **`docs/issues/GUI_IA_ADMIN_NAV_2026-04-05.md`**. Responsive-Epic **Gitea #30:** Phasenplan `docs/issues/PHASE_PLAN_RESPONSIVE_UI.md` — **P7 Kern erledigt**, **P8** (Regression/Abnahme) ausstehend; Issue bewusst **nicht** geschlossen.

### Updates (28.03.2026 - Phase 0c Multi-Layer Architecture Complete) 🆕

#### Phase 0c: Multi-Layer Data Architecture ✅ **COMPLETED**
> **Gitea:** Issue #53 - CLOSED
> **Dokumentation:** `docs/issues/issue-53-phase-0c-multi-layer-architecture.md`

**Ziel erreicht:** Single Source of Truth für Datenberechnungen - nutzbar für KI-Platzhalter UND Chart-Endpoints.

**1. Data Layer Migration (97 Funktionen)**
- ✅ **body_metrics.py** (438 → 831 Zeilen, 20 Funktionen)
  - Weight trends: 7d/28d/90d slopes, goal projections
  - Body composition: FM/LBM changes, recomposition quadrants
  - Circumferences: Delta-Berechnungen, Fortschritts-Scores
- ✅ **nutrition_metrics.py** (483 → 1093 Zeilen, 16 Funktionen)
  - Energy balance, protein adequacy, macro consistency
  - Intake volatility, nutrition scoring
- ✅ **activity_metrics.py** (277 → 906 Zeilen, 20 Funktionen)
  - Training volume, quality sessions, load monitoring
  - Monotony/Strain scores, ability balance
- ✅ **recovery_metrics.py** (291 → 879 Zeilen, 16 Funktionen)
  - Sleep metrics, HRV/RHR baselines, recovery scoring
- ✅ **scores.py** (NEU, 584 Zeilen, 14 Funktionen)
  - Focus weights, goal progress, category scores
- ✅ **correlations.py** (NEU, 504 Zeilen, 11 Funktionen)
  - Lag correlations, plateau detection, top drivers

**2. Chart Endpoints API (20 neue Endpoints)**
- ✅ **Ernährung (E1-E5):** 4 Endpoints
  - `/charts/energy-balance` - Kalorien-Timeline vs. TDEE
  - `/charts/macro-distribution` - Protein/Carbs/Fat (Pie)
  - `/charts/protein-adequacy` - Protein vs. Ziel (Timeline)
  - `/charts/nutrition-consistency` - Konsistenz-Score (Bar)
- ✅ **Aktivität (A1-A8):** 7 Endpoints
  - `/charts/training-volume` - Wöchentliches Volumen (Bar)
  - `/charts/training-type-distribution` - Typen-Verteilung (Pie)
  - `/charts/quality-sessions` - Qualitäts-Rate (Bar)
  - `/charts/load-monitoring` - Acute/Chronic Load + ACWR (Line)
  - `/charts/monotony-strain` - Monotonie & Strain (Bar)
  - `/charts/ability-balance` - Fähigkeiten-Balance (Radar)
  - `/charts/volume-by-ability` - Volumen pro Fähigkeit (Bar)
- ✅ **Erholung (R1-R5):** 5 Endpoints
  - `/charts/recovery-score` - Recovery Timeline (Line)
  - `/charts/hrv-rhr-baseline` - HRV & RHR vs. Baseline (Multi-Line)
  - `/charts/sleep-duration-quality` - Schlaf Dauer + Qualität (Multi-Line)
  - `/charts/sleep-debt` - Kumulative Schlafschuld (Line)
  - `/charts/vital-signs-matrix` - Aktuelle Vitalwerte (Bar)
- ✅ **Korrelationen (C1-C4):** 4 Endpoints
  - `/charts/weight-energy-correlation` - Gewicht ↔ Energie (Scatter)
  - `/charts/lbm-protein-correlation` - Magermasse ↔ Protein (Scatter)
  - `/charts/load-vitals-correlation` - Load ↔ HRV/RHR (Scatter)
  - `/charts/recovery-performance` - Top Treiber (Bar)

**3. Statistik**
```
Data Layer:    +3140 Zeilen (6 Module, 97 Funktionen)
Chart Endpoints: 329 → 2246 Zeilen (+1917 Zeilen, 20 neue Endpoints)
Commits:       7 systematische Commits (6 Module + 1 Chart Expansion)
```

**4. Technische Details**
- Single Source of Truth: Alle Berechnungen in `data_layer/`, keine Duplikation
- Chart.js Format: Alle Responses Chart.js-kompatibel
- Confidence System: Jeder Endpoint prüft Datenqualität
- Flexible Zeitfenster: Query-Parameter für 7-365 Tage
- Metadata: Confidence, Data Points, Zusatzinfos pro Chart

**5. Commits**
```
5b7d7ec fix: Phase 0c - update all in-function imports to use data_layer
285184b fix: add missing statistics import and update focus_weights function
a441537 debug: add detailed logging to get_nutrition_avg
ffa99f1 fix: correct confidence thresholds for 30-89 day range
5b4688f chore: remove debug logging from placeholder_resolver
782f79f feat: Phase 0c - Complete chart endpoints (E1-E5, A1-A8, R1-R5, C1-C4)
```

**6. Betroffene Dateien**
- `backend/data_layer/*.py` (6 Module komplett refactored)
- `backend/routers/charts.py` (329 → 2246 Zeilen)
- `backend/placeholder_resolver.py` (Imports aktualisiert, Debug-Logging entfernt)

---

### Updates (28.03.2026 - Goal System Enhancement Complete) 🆕

#### Auto-Population & Time-Based Tracking ✅
- ✅ **Auto-Population von start_date/start_value:**
  - Automatische Ermittlung aus erster historischer Messung (on/after Startdatum)
  - Windowing-Logik: Findet nächste verfügbare Messung am oder nach gewähltem Datum
  - Auto-Adjustment: Startdatum wird auf tatsächliches Messdatum gesetzt
  - Funktioniert für alle Goal-Typen (weight, body_fat, lean_mass, vo2max, strength, bp, rhr)
- ✅ **Time-Based Tracking (Behind Schedule):**
  - Linear Progress Model: expected = (elapsed_days / total_days) × 100
  - Deviation Calculation: actual_progress - expected_progress
  - Negativ = behind schedule, Positiv = ahead of schedule
  - User-Feedback: "Warum 'behind schedule'?" → Zeitbasierte Abweichung implementiert
- ✅ **Hybrid Goal Display:**
  - Goals MIT target_date: Zeit-basierte Abweichung (±% voraus/zurück)
  - Goals OHNE target_date: Einfacher Fortschritt (% erreicht)
  - Kombinierte Sortierung für aussagekräftige Rankings
  - Platzhalter: `{{top_3_goals_behind_schedule}}`, `{{top_3_goals_on_track}}`
- ✅ **Timeline Visualization:**
  - Start → Ziel Datumsanzeige in Ziellisten
  - Format: "Start: 92.0 kg (22.02.26) → Ziel: 85.0 kg (31.05.26)"
  - Fortschrittsbalken mit Prozentanzeige

#### Bug Fixes (28.03.2026) ✅
- ✅ **PostgreSQL Date Arithmetic:** ORDER BY ABS(date - %s::date) statt EXTRACT(EPOCH)
- ✅ **JSON Date Serialization:** serialize_dates() für Python date → ISO strings
- ✅ **start_date nicht gespeichert:** update_goal() Logik komplett überarbeitet
- ✅ **start_date fehlte in SELECT:** get_active_goals() + get_goals_grouped() ergänzt
- ✅ **Edit-Form Datum-Fallback:** goal.start_date || '' statt || today
- ✅ **Behind Schedule Logik:** Von "lowest progress" zu "time-based deviation"
- ✅ **Fehlende created_at:** Backup-Datum für Goals ohne start_date

#### Betroffene Dateien:
- `backend/routers/goals.py`: serialize_dates(), _get_historical_value_for_goal_type(), create_goal(), update_goal(), list_goals(), get_goals_grouped()
- `backend/goal_utils.py`: get_active_goals() SELECT ergänzt (start_date, created_at)
- `backend/placeholder_resolver.py`: _format_goals_behind(), _format_goals_on_track() komplett überarbeitet (hybrid logic)
- `frontend/src/pages/GoalsPage.jsx`: Timeline-Display, handleEditGoal() fix

### Letzte Updates (27.03.2026 - Dynamic Focus Areas v2.0 Complete)

#### Dynamic Focus Areas v2.0 System ✅
- ✅ **Migration 031-032:** Vollständiges dynamisches System
  - `focus_area_definitions` - 26 Basis-Bereiche in 7 Kategorien (admin-erweiterbar)
  - `goal_focus_contributions` - Many-to-Many (Goals ↔ Focus Areas) mit Gewichtung
  - `user_focus_area_weights` - User-spezifische Präferenzen (dynamisch)
- ✅ **Backend:** `routers/focus_areas.py` (~350 Zeilen)
  - CRUD für Focus Area Definitions (Admin only)
  - User preferences mit Auto-Normalisierung zu Prozenten
  - Stats endpoint (Progress per Focus Area)
- ✅ **Frontend:** Komplett überarbeitet
  - GoalsPage: Dynamische Kacheln (nur Bereiche mit Gewicht > 0)
  - Edit-Modus: Alle 26 Bereiche mit Schiebereglern (gruppiert nach Kategorie)
  - Ziel-Formular: Nur gewichtete Focus Areas zur Auswahl (cleaner UX)
  - AdminFocusAreasPage: Volle CRUD-UI für Admin
- ✅ **Architektur-Verbesserungen:**
  - Kein Goal Mode mehr (ersetzt durch dynamische Focus Areas)
  - M:N Relationship: Ein Ziel zahlt auf 1-n Focus Areas ein
  - Contribution Weights: Prozentuale Gewichtung pro Zuordnung
  - User-extensible: Admin kann beliebige neue Bereiche hinzufügen

#### Bug Fixes (alle deployed) ✅
- ✅ **Focus Contributions speichern:** `focus_contributions` fehlte in API-Payload (GoalsPage:232)
- ✅ **Focus Area Filtering:** Nur gewichtete Areas im Ziel-Formular (bessere UX)
- ✅ **Vitals Baseline Fix:** Parameter mismatch in dynamischer Query-Generierung behoben

#### Custom Goals Page (Capture/Eigene Ziele) ✅
- ✅ **Custom Goals Page (Capture/Eigene Ziele):**
  - Neue Seite für tägliche Werterfassung individueller Ziele
  - Dedizierte UI für custom goals (ohne automatische Datenquelle)
  - Verhindert Verwechslung mit automatischem Tracking (Gewicht, Aktivität, etc.)
  - Clean UX: Zielauswahl → Schnellerfassung → Verlauf (letzte 5 Einträge)
  - Navigation: Capture Hub + direkter Link
- ✅ **UX-Improvements Progress Modal:**
  - Volle Breite Eingabefelder, Labels als Überschriften, linksbündiger Text
  - Progress-Button nur bei custom goals sichtbar (source_table IS NULL)
- ✅ **Architektur-Klarstellung:**
  - Analysis/Goals → Strategisch (Ziele definieren, Prioritäten setzen)
  - Capture/Custom Goals → Taktisch (tägliche Ist-Wert-Erfassung)
  - History → Auswertung (Zielerreichungs-Analysen)

### Updates (27.03.2026 - Phase 1 Fixes)
- ✅ **Abstraction Layer:** goal_utils.py für zukunftssichere Phase 0b Platzhalter
- ✅ **Primary Goal Toggle Fix:** is_primary Update funktioniert korrekt
- ✅ **Lean Mass Berechnung:** Magermasse current_value wird berechnet
- ✅ **VO2Max Fix:** Spaltenname vo2_max (statt vo2max) korrigiert
- ✅ **Keine Doppelarbeit:** Phase 0b Platzhalter (120+) müssen bei v2.0 nicht umgeschrieben werden

### Phase 0a Completion (26.03.2026) 🎯
- ✅ **Phase 0a: Minimal Goal System:** Strategic + Tactical Layers implementiert
- ✅ **Migration 022:** goal_mode, goals, training_phases, fitness_tests tables
- ✅ **Backend Router:** goals.py mit vollständigem CRUD (490 Zeilen)
- ✅ **Frontend:** GoalsPage mit mobile-friendly Design (570 Zeilen)
- ✅ **Navigation:** Goals Preview (Dashboard) + Ziele Button (Analysis)
- ✅ **Basis geschaffen:** Für 120+ goal-aware Platzhalter (Phase 0b)
- ✅ **Dokumentation:** issue-50, `.claude/docs/working/NEXT_STEPS_2026-03-26.md`, `.claude/docs/working/GOALS_SYSTEM_UNIFIED_ANALYSIS.md`

### Frühere Updates (26.03.2026 - Vormittag)
- ✅ **circ_summary erweitert:** Best-of-Each Strategie mit Altersangaben
- ✅ **Stage Outputs Fix:** Debug-Info für Experten-Modus
- ✅ **Collapsible JSON:** Stage-Rohdaten aufklappbar
- ✅ **Gitea #28 geschlossen:** AI-Prompts Flexibilisierung
- ✅ **Gitea #44 geschlossen:** Analysen löschen behoben
- ✅ **Gitea #47 erstellt:** Wertetabelle Optimierung

### Implementiert ✅
- Login (E-Mail + bcrypt), Auth-Middleware alle Endpoints, Rate Limiting
- Gewicht · Umfänge · Caliper · Ernährung · Aktivität + CSV-Imports
- KI-Analyse: 6 Prompts + 3-stufige Pipeline
- Dashboard · Verlauf · Assistent-Modus · Fotos
- Admin-Panel · E-Mail (SMTP) · PWA
- PostgreSQL 16 · Modulare Router-Architektur
- Membership-System: Tiers · Coupons · Access-Grants · Admin-UI
- Export: CSV · JSON · ZIP
- **Feature-Enforcement (komplett):** Alle 11 Features mit Monitoring, UI-Badges + Blocking
- **Ernährungs-Modul (erweitert):**
  - Manuelles Erfassungsformular mit Upsert-Logik (verhindert Duplikate)
  - Import-Historie (CSV-Importe gruppiert nach Datum)
  - Bearbeiten/Löschen von Einträgen (inline)
  - Datumsfilter (7/30/90/365 Tage, Alle)
  - Zwei-Ebenen-Layout: Eingabe (Einzelerfassung/Import) + Auswertung (Charts)

### Feature-Enforcement Status (4-Phasen-Modell)
- ✅ **Phase 1:** Cleanup (Feature-Konsolidierung, Migration)
- ✅ **Phase 2:** Non-blocking Monitoring (JSON-Logs, alle 11 Features)
- ✅ **Phase 3:** Frontend Display (Usage-Badges, Quota-Übersicht, Hover-Tooltips)
- ✅ **Phase 4:** Enforcement (HTTP 403 bei Limit-Überschreitung, alle Features)

**Abgedeckte Features:** weight_entries, circumference_entries, caliper_entries, activity_entries, nutrition_entries, photos, ai_calls, ai_pipeline, data_export, data_import

### Bug-Fixes (v9c)
- ✅ **BUG-001:** TypeError in `/api/nutrition/weekly` (datetime.date vs string handling)
- ✅ **BUG-002:** Ernährungs-Daten Tab fehlte – importierte Einträge nicht sichtbar
- ✅ **BUG-003:** Korrelations-Chart Extrapolation (gestrichelte Linien für fehlende Werte)
- ✅ **BUG-004:** Import-Historie Refresh (Force remount via key prop)
- ✅ **BUG-005:** Login → leere Seite (window.location.href='/' nach login)
- ✅ **BUG-006:** Email-Verifizierung → leere Seite (window.location.href='/' statt navigate)
- ✅ **BUG-007:** Doppelklick Verifizierungslink → generischer JSON-Fehler (Error-Parsing + bessere Backend-Meldung)
- ✅ **BUG-008:** Dashboard infinite loading bei API-Fehlern (.catch() handler in load())

### v9c Finalisierung ✅ (Deployed to Production 21.03.2026)
- ✅ **Selbst-Registrierung:** POST /api/auth/register, E-Mail-Verifizierung, Auto-Login
- ✅ **Trial-System UI:** Countdown-Banner im Dashboard (3 Urgency-Level)
- ✅ **Migrations-System:** Automatische Schema-Migrationen beim Start (db_init.py)
- ✅ **Navigation-Fixes:** Alle Login/Verify-Flows funktionieren korrekt
- ✅ **Error-Handling:** JSON-Fehler sauber formatiert, Dashboard robust bei API-Fehlern

### v9d – Phase 1b ✅ (Deployed to Production 21.03.2026)

**Trainingstypen-System mit lernendem Mapping:**

- ✅ **29 Trainingstypen** in 7 Kategorien (inkl. Geist & Meditation)
- ✅ **Lernendes Mapping-System (DB-basiert):**
  - Tabelle `activity_type_mappings` statt hardcoded
  - 40+ Standard-Mappings (Deutsch + English)
  - Auto-Learning: Bulk-Kategorisierung speichert Mappings
  - User-spezifische + globale Mappings
  - Admin-UI für Mapping-Verwaltung (inline editing)
  - Coverage-Stats (% zugeordnet vs. unkategorisiert)
- ✅ **Apple Health Import:**
  - Deutsche Workout-Namen unterstützt
  - Automatisches Mapping via DB
  - Duplikat-Erkennung (date + start_time)
  - Update statt Insert bei Reimport
- ✅ **UI-Features:**
  - TrainingTypeSelect in ActivityPage
  - Farbige Typ-Badges in Aktivitätsliste
  - TrainingTypeDistribution Chart in History
  - Bulk-Kategorisierung (selbstlernend)
  - Admin-CRUD für Trainingstypen
  - Admin-CRUD für Activity-Mappings (inline editing)

**Migrations:**
- Migration 004: training_types Tabelle + 23 Basis-Typen
- Migration 005: Extended types (Gehen, Tanzen, Geist & Meditation)
- Migration 006: abilities JSONB column (Platzhalter für v9f)
- Migration 007: activity_type_mappings (lernendes System)

**Dokumentation:**
- `.claude/docs/functional/AI_PROMPTS.md` (erweitert um Fähigkeiten-Mapping)
- `.claude/docs/technical/CENTRAL_SUBSCRIPTION_SYSTEM.md`

### v9d – Phase 2 ✅ (Deployed to Production 23.03.2026)

**Vitalwerte & Erholung:**

- ✅ **Schlaf-Modul (v9d Phase 2b):**
  - Tabelle `sleep_log` mit JSONB sleep_segments
  - Schlafphasen (Deep, REM, Light, Awake)
  - Apple Health CSV Import
  - Schlaf-Statistiken & Trends
  - Schlafschuld-Berechnung

- ✅ **Ruhetage (v9d Phase 2a):**
  - Tabelle `rest_days` (Multi-Dimensional Rest)
  - 3 Typen: Kraft-Ruhe, Cardio-Ruhe, Entspannung
  - Quick Mode Presets + Custom Entry
  - Validierung gegen geplante Aktivitäten
  - Dashboard Widget mit aktuellen Ruhetagen

- ✅ **Vitalwerte erweitert (v9d Phase 2d):**
  - **3-Tab Architektur:** Baseline (morgens) / Blutdruck (mehrfach täglich) / Import
  - **Baseline Vitals:** Ruhepuls, HRV, VO2 Max, SpO2, Atemfrequenz
  - **Blutdruck:** Systolisch/Diastolisch + Puls, WHO/ISH-Klassifizierung
  - **Context-Tagging:** 8 Kontexte (nüchtern, nach Essen, Training, Stress, etc.)
  - **Inline-Editing:** Alle Messungen direkt in der Liste bearbeitbar
  - **Smart Upsert:** Baseline lädt existierende Einträge automatisch
  - **CSV Import:** Omron (Deutsch) + Apple Health (Deutsch/Englisch)
  - **Mobile-optimiert:** Volle Breite Felder, Sektions-Überschriften
  - Unregelmäßiger Herzschlag & AFib-Warnungen
  - Trend-Analyse (7d/14d/30d)

**Bugfixes (23.03.2026):**
- ✅ Import-Zählung korrigiert (skipped vs. updated)
- ✅ Deutsche Spaltennamen für CSV-Imports (Ruhepuls, Herzfrequenzvariabilität, etc.)
- ✅ Dezimalwerte-Parsing (safe_int/safe_float für Apple Health Exports)
- ✅ Error-Details in Import-Response (erste 10 Fehler im Frontend sichtbar)

- 🔲 **HF-Zonen + Erholungsstatus (v9d Phase 2e):**
  - HF-Zonen-Verteilung pro Training
  - Recovery Score basierend auf Ruhepuls + HRV + Schlaf
  - Übertraining-Warnung

**Migrations:**
- Migration 010: sleep_log Tabelle (JSONB segments)
- Migration 011: rest_days Tabelle (Kraft, Cardio, Entspannung)
- Migration 012: Unique constraint rest_days (profile_id, date, rest_type)
- Migration 013: vitals_log Tabelle (Ruhepuls, HRV) - deprecated
- Migration 014: Extended vitals (BP, VO2 Max, SpO2, respiratory_rate) - deprecated
- Migration 015: **Vitals Refactoring** - Trennung in vitals_baseline + blood_pressure_log

📚 Details: `.claude/docs/functional/TRAINING_TYPES.md`

📚 Details: `.claude/docs/technical/MEMBERSHIP_SYSTEM.md` · `.claude/docs/architecture/FEATURE_ENFORCEMENT.md`

### Feature: Unified Prompt System ✅ (Completed 26.03.2026)
> **Gitea:** Issue #28 (AI-Prompts Flexibilisierung) - CLOSED

**AI-Prompts Flexibilisierung - Komplett überarbeitet:**

- ✅ **Unified Prompt System (4 Phasen):**
  - **Phase 1:** DB-Migration - Schema erweitert
    - `ai_prompts` um `type`, `stages`, `output_format`, `output_schema` erweitert
    - Alle Prompts zu 1-stage Pipelines migriert
    - Pipeline-Configs in `ai_prompts` konsolidiert
  - **Phase 2:** Backend Executor
    - `prompt_executor.py` - universeller Executor für base + pipeline
    - Dynamische Placeholder-Auflösung (`{{stage_N_key}}`)
    - JSON-Output-Validierung
    - Multi-stage parallele Ausführung
    - Reference (Basis-Prompts) + Inline (Templates) Support
  - **Phase 3:** Frontend UI Consolidation
    - `UnifiedPromptModal` - ein Editor für beide Typen
    - `AdminPromptsPage` - Tab-Switcher entfernt, Type-Filter hinzugefügt
    - Stage-Editor mit Add/Remove/Reorder
    - Mobile-ready Design
  - **Phase 4:** Cleanup & Docs
    - Deprecated Komponenten entfernt (PipelineConfigModal, PromptEditModal)
    - Old endpoints behalten für Backward-Compatibility

**Features:**
- Unbegrenzte dynamische Stages (keine 3-Stage Limitierung mehr)
- Mehrere Prompts pro Stage (parallel)
- Zwei Prompt-Typen: `base` (wiederverwendbar) + `pipeline` (Workflows)
- Inline-Templates oder Referenzen zu Basis-Prompts
- JSON-Output erzwingbar pro Prompt
- Cross-Module Korrelationen möglich

**Debug & Development Tools (26.03.2026):**
- ✅ **Comprehensive Debug System:**
  - Test-Button in Prompt-Editor mit Debug-Modus
  - Shows resolved/unresolved placeholders
  - Displays final prompts sent to AI
  - Per-stage debug info for pipelines
  - Export debug data as JSON
- ✅ **Placeholder Export (per Test):**
  - Button in Debug-Viewer
  - Exports all placeholders with values per execution
- ✅ **Global Placeholder Export:**
  - Settings → "📊 Platzhalter exportieren"
  - All 32 placeholders with current values
  - Organized by category
  - Includes metadata (description, example)
- ✅ **Batch Import/Export:**
  - Admin → "📦 Alle exportieren" (all prompts as JSON)
  - Admin → "📥 Importieren" (upload JSON, create/update)
  - Dev→Prod sync in 2 clicks

**Placeholder System Enhancements:**
- ✅ **6 New Placeholder Functions:**
  - `{{sleep_avg_duration}}` - Average sleep duration (7d)
  - `{{sleep_avg_quality}}` - Deep+REM percentage (7d)
  - `{{rest_days_count}}` - Rest days count (30d)
  - `{{vitals_avg_hr}}` - Average resting heart rate (7d)
  - `{{vitals_avg_hrv}}` - Average HRV (7d)
  - `{{vitals_vo2_max}}` - Latest VO2 Max value
- ✅ **7 Reconstructed Placeholders:**
  - `{{caliper_summary}}`, `{{circ_summary}}`
  - `{{goal_weight}}`, `{{goal_bf_pct}}`
  - `{{nutrition_days}}`
  - `{{protein_ziel_low}}`, `{{protein_ziel_high}}`
  - `{{activity_detail}}`
- **Total: 32 active placeholders** across 6 categories

**Bug Fixes (26.03.2026):**
- ✅ **PIPELINE_MASTER Response:** Analysis page now uses unified executor
  - Fixed: Old `/insights/run` endpoint sent raw template to AI
  - Now: `/prompts/execute` with proper stage processing
- ✅ **Age Calculation:** Handle PostgreSQL DATE objects
  - Fixed: `calculate_age()` expected string, got date object
  - Now: Handles both strings and date objects
- ✅ **Sleep Quality 0%:** Lowercase stage names
  - Fixed: Checked ['Deep', 'REM'], but stored as ['deep', 'rem']
  - Now: Correct case-sensitive matching
- ✅ **SQL Column Name Errors:**
  - Fixed: `bf_jpl` → `body_fat_pct`
  - Fixed: `brust` → `c_chest`, etc.
  - Fixed: `protein` → `protein_g`
- ✅ **Decimal × Float Type Error:**
  - Fixed: `protein_ziel_low/high` calculations
  - Now: Convert Decimal to float before multiplication

**Migrations:**
- Migration 020: Unified Prompt System Schema

**Backend Endpoints:**
- `POST /api/prompts/execute` - Universeller Executor (with save=true param)
- `POST /api/prompts/unified` - Create unified prompt
- `PUT /api/prompts/unified/{id}` - Update unified prompt
- `GET /api/prompts/export-all` - Export all prompts as JSON
- `POST /api/prompts/import` - Import prompts from JSON (with overwrite option)
- `GET /api/prompts/placeholders/export-values` - Export all placeholder values

**UI:**
- Admin → KI-Prompts: Type-Filter (Alle/Basis/Pipeline)
- Neuer Prompt-Editor mit dynamischem Stage-Builder
- Inline editing von Stages + Prompts
- Test-Button mit Debug-Viewer (always visible)
- Export/Import Buttons (📦 Alle exportieren, 📥 Importieren)
- Settings → 📊 Platzhalter exportieren

📚 Details: `.claude/docs/functional/AI_PROMPTS.md`

**Related Gitea Issues:**
- Gitea #28: AI-Prompts Flexibilisierung - ✅ CLOSED (26.03.2026)
- Gitea #42, #43: Enhanced Debug UI - 🔲 OPEN (Future enhancement)
- Gitea #44: BUG - Analysen löschen - ✅ CLOSED (26.03.2026)
- Gitea #45: KI Prompt-Optimierer - 🔲 OPEN (Future feature)
- Gitea #46: KI Prompt-Ersteller - 🔲 OPEN (Future feature)
- Gitea #47: Wertetabelle Optimierung - 🔲 OPEN (Refinement, siehe docs/issues/issue-50)

### Feature: Comprehensive Value Table ✅ (Completed 26.03.2026)
> **Gitea:** Basis-Implementierung abgeschlossen. Issue #47 (Wertetabelle Optimierung) für Refinement offen.

**AI-Analyse Transparenz - Vollständige Platzhalter-Anzeige:**

- ✅ **Metadata Collection System:**
  - Alle genutzten Platzhalter mit Werten während Ausführung gesammelt
  - Vollständige (nicht gekürzte) Werte aus placeholder_resolver
  - Kategorisierung nach Modul (Profil, Körper, Ernährung, Training, etc.)
  - Speicherung in ai_insights.metadata (JSONB)

- ✅ **Expert Mode:**
  - Toggle-Button "🔬 Experten-Modus" in Analysis-Seite
  - Normal-Modus: Zeigt nur relevante, gefüllte Werte
  - Experten-Modus: Zeigt alle Werte inkl. Rohdaten und Stage-Outputs

- ✅ **Stage Output Extraction:**
  - Basis-Prompts mit JSON-Output: Einzelwerte extrahiert
  - Jedes Feld aus Stage-JSON als eigene Zeile
  - Visuelle Kennzeichnung: ↳ für extrahierte Werte
  - Source-Tracking: Welche Stage, welcher Output

- ✅ **Category Grouping:**
  - Gruppierung nach Kategorien (PROFIL, KÖRPER, ERNÄHRUNG, etc.)
  - Stage-Outputs als eigene Kategorien ("Stage 1 - Body")
  - Rohdaten-Sektion (nur im Experten-Modus)
  - Sortierung: Reguläre → Stage-Outputs → Rohdaten

- ✅ **Value Table Features:**
  - Drei Spalten: Platzhalter | Wert | Beschreibung
  - Keine Kürzung langer Werte
  - Kategorie-Header mit grauem Hintergrund
  - Empty/nicht verfügbar Werte ausgeblendet (Normal-Modus)

**Migrations:**
- Migration 021: ai_insights.metadata JSONB column

**Backend Endpoints:**
- `POST /api/prompts/execute` - Erweitert um Metadata-Collection
- `GET /api/insights/placeholders/catalog` - Placeholder-Kategorien

**UI:**
- Analysis Page: Value Table mit Category-Grouping
- Expert-Mode Toggle (🔬 Symbol)
- Collapsible JSON für Rohdaten
- Delete-Button für Insights (🗑️)

📚 Details: `.claude/docs/functional/AI_PROMPTS.md`

### Phase 0a: Minimal Goal System ✅ (Completed 26.03.2026)
> **Gitea:** Issue #50 (zu erstellen) - COMPLETED
> **Dokumentation:** `docs/issues/issue-50-phase-0a-goal-system.md`, `.claude/docs/working/GOALS_SYSTEM_UNIFIED_ANALYSIS.md`

**Zwei-Ebenen-Ziel-Architektur für goal-aware KI-Analysen:**

- ✅ **Strategic Layer (Goal Modes):**
  - `goal_mode` in profiles table (weight_loss, strength, endurance, recomposition, health)
  - Bestimmt Score-Gewichtung für alle KI-Analysen
  - UI: 5 Goal Mode Cards mit Icons und Beschreibungen

- ✅ **Tactical Layer (Concrete Goals):**
  - `goals` table mit vollständigem Progress-Tracking
  - 8 Goal-Typen: weight, body_fat, lean_mass, vo2max, strength, flexibility, bp, rhr
  - Auto-calculated progress percentage
  - Linear projection für target_date
  - Primary/Secondary goal concept
  - UI: Goal CRUD mit Fortschrittsbalken, mobile-friendly

- ✅ **Training Phases Framework:**
  - `training_phases` table (Auto-Detection vorbereitet)
  - 5 Phase-Typen: calorie_deficit, calorie_surplus, deload, maintenance, periodization
  - Status-Flow: suggested → accepted → active → completed
  - Confidence scoring für KI-basierte Erkennung

- ✅ **Fitness Tests:**
  - `fitness_tests` table für standardisierte Tests
  - 8 Test-Typen: Cooper, Step Test, Pushups, Plank, VO2Max, Strength (Squat/Bench)
  - Norm-Kategorisierung vorbereitet

**Backend:**
- Migration 022: goal_mode, goals, training_phases, fitness_tests tables
- Router: `routers/goals.py` (490 Zeilen) - vollständiges CRUD
- API Endpoints: `/api/goals/*` (mode, list, create, update, delete, phases, tests)

**Frontend:**
- GoalsPage: `frontend/src/pages/GoalsPage.jsx` (570 Zeilen)
- Mobile-friendly Design (full-width inputs, labels above)
- Navigation: Dashboard (Goals Preview Card) + Analysis (🎯 Ziele Button)
- api.js: 15+ neue Goal-Funktionen

**Commits:**
- `337667f` - feat: Phase 0a - Minimal Goal System
- `906a3b7` - fix: Migration 022 tracking
- `75f0a5d` - refactor: mobile-friendly design
- `5be52bc` - feat: goals navigation + UX

**Basis für Phase 0b:**
- Foundation für 120+ goal-aware Platzhalter
- Score-Berechnungen abhängig von goal_mode
- Intelligente Coaching-Funktionen
- Automatische Trainingsphasen-Erkennung

**Nächste Schritte:**
- Option A: Issue #49 - Prompt Page Assignment (6-8h, Quick Win)
- Option B: Phase 0b - Goal-Aware Placeholders (16-20h, Strategic)

📚 Details: `.claude/docs/working/NEXT_STEPS_2026-03-26.md`

## Feature-Roadmap

> 📋 **Detaillierte Roadmap:** `.claude/docs/ROADMAP.md` (Phasen 0-3, Timeline, Abhängigkeiten)
> 📚 **Vollständiges Backlog:** `.claude/docs/BACKLOG.md`
> 🎯 **Gitea Issues:** http://192.168.2.144:3000/Lars/mitai-jinkendo/issues
>
> **Beim Implementieren:** verlinkte Dok-Datei zuerst lesen!

### Aktuelle Entwicklung (Phase 0-2, ~10-13 Wochen)

| Phase | Fokus | Dauer | Gitea Issues |
|-------|-------|-------|--------------|
| **Phase 0** | Infrastruktur (v9f) | 4-6 Wochen | #24, #28, #29, #30 |
| **Phase 1** | Foundation (Charts, Goals) | 2-3 Wochen | #26, #25 |
| **Phase 2** | Engagement (Korrelationen, KI) | 3-4 Wochen | #27, #25 |
| **Phase 3** | Begleitung (Development Routes) | später | - |

**Phase 0 Issues:**
- #24: Quality-Filter (3h, Quick Win) ← **Start hier**
- #28: AI-Prompts Flexibilisierung (16-20h, kritisch)
- #29: Abilities-Matrix UI (6-8h)
- #30: Responsive UI (8-10h, parallel)

**Phase 1 Issues:**
- #26: Charts erweitern (8-10h)
- #25: Ziele-System Basis (10-12h)

**Phase 2 Issues:**
- #27: Korrelationen (6-8h)
- #25: Goals KI-Integration (4h)

### Versions-Übersicht

| Version | Feature | Dokumentation | Status |
|---------|---------|---------------|--------|
| v9c | Membership (aktiv) | `technical/MEMBERSHIP_SYSTEM.md` | ✅ Production |
| v9d | Schlaf-Modul | `functional/SLEEP_MODULE.md` | ✅ Production |
| v9d | Trainingstypen + HF | `functional/TRAINING_TYPES.md` | ✅ Production |
| v9e | Ziele + Vitalwerte | `functional/GOALS_VITALS.md` | 🔲 Phase 1 |
| v9f | KI-Prompt Flexibilisierung | `functional/AI_PROMPTS.md` | 🔲 Phase 0 |
| v9g | Meditation + Selbstwahrnehmung | `functional/MEDITATION.md` | 🔲 Phase 3 |
| v9h | Connectoren + Stripe | ausstehend | 🔲 Später |
| — | Responsive UI | `functional/RESPONSIVE_UI.md` | 🔲 Phase 0 |

## Deployment

```
Internet → Fritz!Box (privat.stommer.com) → Synology NAS → Raspberry Pi 5 (192.168.2.49)

Git Workflow:
  develop → Auto-Deploy → dev.mitai.jinkendo.de  (bodytrack-dev/, Port 3099/8099)
  main    → Auto-Deploy → mitai.jinkendo.de       (bodytrack/, Port 3002/8002)

Gitea: http://192.168.2.144:3000/Lars/mitai-jinkendo
Runner: Raspberry Pi (/home/lars/gitea-runner/)

Manuell:
  cd /home/lars/docker/bodytrack[-dev]
  docker compose -f docker-compose[.dev-env].yml build --no-cache && up -d

Migrations:
  Werden automatisch beim Container-Start ausgeführt (db_init.py)
  Nur nummerierte Dateien: backend/migrations/XXX_*.sql
  Tracking in schema_migrations Tabelle
  📚 Details: .claude/docs/technical/MIGRATIONS.md
```

## Datenbank-Schema (PostgreSQL 16)
```
profiles          – Nutzer (role, pin_hash/bcrypt, email, tier)
sessions          – Auth-Tokens
weight_log        – Gewicht (profile_id, date, weight)
circumference_log – 8 Umfangspunkte
caliper_log       – Hautfalten, 4 Methoden
nutrition_log     – Kalorien + Makros
activity_log      – Training
photos            – Progress-Fotos
ai_insights       – KI-Auswertungen (scope = prompt-slug)
ai_prompts        – Konfigurierbare Prompts (11 Standard)
ai_usage          – KI-Calls pro Tag pro Profil

v9c neu (Membership):
subscriptions · coupons · coupon_redemptions · features
tier_limits · user_feature_restrictions · user_feature_usage
access_grants · user_activity_log

v9d neu (Training & Vitals):
training_types        – 29 Trainingstypen in 7 Kategorien
activity_type_mappings – Lernendes Mapping-System (Deutsch/Englisch)
sleep_log             – Schlaf mit JSONB segments (Phasen)
rest_days             – Multi-dimensionale Ruhetage (Kraft/Cardio/Entspannung)
vitals_baseline       – Morgenmessung (RHR, HRV, VO2 Max, SpO2, resp_rate)
blood_pressure_log    – Blutdruck mehrfach täglich mit Context-Tagging

Deprecated (v9d Phase 2d):
vitals_log → vitals_log_backup_pre_015 (nach Migration 015)

Infrastruktur:
schema_migrations – Tracking für automatische DB-Migrationen

Feature-Logging (Phase 2):
/app/logs/feature-usage.log  # JSON-Format, alle Feature-Zugriffe

Schema-Datei: backend/schema.sql
Migrationen: backend/migrations/*.sql (automatisch beim Start)
```

## API & Auth
```
Alle Endpoints:     /api/...
Auth-Header:        X-Auth-Token: <token>
Fehler:             {"detail": "Fehlermeldung"}
Rate Limit:         HTTP 429

Auth-Flow:
  Login → E-Mail + Passwort → Token in localStorage
  Token → X-Auth-Token Header → require_auth()
  Profile-Id → immer aus Session, nie aus Header!
  SHA256 → automatisch zu bcrypt migriert beim Login
```

## Umgebungsvariablen (.env)
```
DB_HOST/PORT/NAME/USER/PASSWORD  # PostgreSQL
OPENROUTER_API_KEY               # KI
OPENROUTER_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4
SMTP_HOST/PORT/USER/PASS/FROM    # E-Mail
APP_URL=https://mitai.jinkendo.de
ALLOWED_ORIGINS=https://mitai.jinkendo.de
PHOTOS_DIR=/app/photos
```

## Kritische Regeln für Claude Code

### Must-Do:
1. `api.js` für ALLE API-Calls nutzen – nie direktes `fetch()` ohne Token
2. `session: dict = Depends(require_auth)` als **separater** Parameter – nie in `Header()` einbetten
3. `bcrypt` für alle Passwort-Operationen
4. Neue DB-Spalten nur via Schema-Migration, nicht direkt
5. `npm install` (nicht npm ci) – kein package-lock.json

### Bekannte Fallstricke:
```python
# ❌ FALSCH – führt zu ungeschütztem Endpoint:
def endpoint(x: str = Header(default=None, session=Depends(require_auth))):

# ✅ RICHTIG:
def endpoint(x: str = Header(default=None), session: dict = Depends(require_auth)):
```

```javascript
// ❌ FALSCH – dayjs.week() existiert nicht ohne Plugin:
dayjs(date).week()

// ✅ RICHTIG – native ISO-Wochenberechnung:
const w = (d => Math.ceil(((new Date(d.setDate(d.getDate()+4-(d.getDay()||7)))-
  new Date(d.getFullYear(),0,1))/86400000+1)/7))(new Date(date))
```

```python
# PostgreSQL Boolean (nicht SQLite 0/1):
WHERE active = true   # ✅
WHERE active = 1      # ❌
```

## Design-System (Kurzreferenz)
```css
/* Farben */
--accent: #1D9E75    --accent-dark: #085041    --danger: #D85A30
--bg · --surface · --surface2 · --border · --text1 · --text2 · --text3

/* Klassen */
.card · .btn · .btn-primary · .btn-secondary · .btn-full
.form-input · .form-label · .form-row · .spinner

/* Abstände */
Seiten-Padding: 16px · Card-Padding: 16-20px · Border-Radius: 12px/8px
Bottom-Padding Mobile: 80px (Navigation)
```

> Vollständige CSS-Variablen und Komponenten-Muster: `frontend/src/app.css`
> Responsive Layout-Spec: `.claude/docs/functional/RESPONSIVE_UI.md`

## Dokumentations-Struktur

**Agent-Einstieg & Ablage:** [`.claude/README.md`](.claude/README.md) · **Regeln:** [`.claude/rules/DOCUMENTATION.md`](.claude/rules/DOCUMENTATION.md)

**Index Projekt-`docs/`** (Issues, Placeholder-Governance): [`docs/README.md`](docs/README.md)

**Spec-Katalog:** [`.claude/docs/README.md`](.claude/docs/README.md)

```
.claude/
├── BACKLOG.md              ← Feature-Übersicht
├── commands/               ← Slash-Commands (/deploy, /document etc.)
├── docs/
│   ├── functional/         ← Fachliche Specs (WAS soll gebaut werden)
│   ├── technical/          ← Technische Specs (WIE wird es gebaut)
│   └── rules/              ← Verbindliche Regeln
└── library/                ← Ergebnis-Dokumentation (WAS wurde gebaut)
```

|Bereich|Pfad|Inhalt|
|-|-|-|
|Architektur-Übersicht|`.claude/library/ARCHITECTURE.md`|Gesamt-Überblick|
|Frontend-Dokumentation|`.claude/library/FRONTEND.md`|Seiten + Komponenten|
|Auth-Flow|`.claude/library/AUTH.md`|Sicherheit + Sessions|
|API-Referenz|`.claude/library/API\_REFERENCE.md`|Alle Endpoints|
|Datenbankschema|`.claude/library/DATABASE.md`|Tabellen + Beziehungen|
|Dashboard-Lab-Widgets|`.claude/docs/technical/DASHBOARD_WIDGETS_AGENT_GUIDE.md`|Katalog, Validierung, Frontend-Registry, konfigurierbare `config`|
|Projekt-Doku (Git)|`docs/README.md` + `docs/issues/`|Issue-Specs, Reviews, Platzhalter-Governance, Status-Snapshots|

> Library-Dateien werden mit `/document` generiert und nach größeren
> Änderungen aktualisiert.



## Jinkendo App-Familie
```
mitai.jinkendo.de    → Körper-Tracker (diese App)
miken.jinkendo.de    → Meditation (眉間)
ikigai.jinkendo.de   → Lebenssinn (生き甲斐)
shinkan.jinkendo.de  → Kampfsport (真観)
```
