Lars
7940dc7560
- .gitignore: .claude/docs, rules, commands tracken; settings.local weiter ignorieren - DOCUMENTATION.md: verbindliche Ablage functional/technical/working/issues - .claude/README.md: Agent-Einstieg; GITEA_ISSUES_INDEX aus MCP (Stand 2026-04-08) - Arbeitspapiere von docs/ nach .claude/docs/working/ verschoben - docs/MEMBERSHIP_SYSTEM.md als Stub; kanonisch technical/MEMBERSHIP_SYSTEM.md - CLAUDE.md Pflichtlektüre und Links angepasst; docs/README.md vereinfacht Made-with: Cursor
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21 KiB
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# Mitai Jinkendo – Entwicklungs-Roadmap
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**Version:** 2.2
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**Status:** Aktiv - Phase 0a ✅ Complete, Phase 0b ✅ Complete, Phase 0c 🎯 Next
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**Letzte Aktualisierung:** 28. März 2026
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## Überblick
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Diese Roadmap transformiert Mitai Jinkendo von einer **Datensammlungs-App** zu einem **aktiven Begleiter** mit Auswertungen, Empfehlungen und gezielten Entwicklungspfaden.
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**Strategische Ziele:**
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1. ✅ **Infrastruktur schaffen** (v9f) → Flexible KI-Analysen → **DONE (AI Prompts, Training Types)**
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2. ✅ **Goals System Foundation** (v0.9g-h) → Strategic + Tactical Goals → **DONE (Phase 0a + Dynamic Focus Areas v2.0)**
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3. ✅ **Goal-Aware Intelligence** (Phase 0b) → Platzhalter + Auto-Population → **DONE (28.03.2026)**
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4. 🎯 **Data Architecture** (Phase 0c) → Multi-Layer Separation → **NEXT**
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5. 🔲 **Visualisierung stärken** → Charts, Diagramme, Trends
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6. 🔲 **Aktive Begleitung** → Wochenplanung, Development Routes
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**Tracking:**
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- Konkrete Tasks und Issues → [Gitea Issues](http://192.168.2.144:3000/Lars/mitai-jinkendo/issues)
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- Große Feature-Pakete → `.claude/docs/functional/*.md` Spezifikationen
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- Strategische Planung → Diese ROADMAP.md
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- Aktueller Status → `docs/STATUS_2026-03-28.md`
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## Phasen-Übersicht
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| Phase | Fokus | Dauer | Status |
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| **Phase 0a** | Goals System Foundation | 1 Woche | ✅ **COMPLETE** (26-27.03.2026) |
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| **Phase 0b** | Goal-Aware Placeholders + Auto-Population | 1 Tag | ✅ **COMPLETE** (28.03.2026) |
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| **Phase 0c** | Multi-Layer Data Architecture | 5-7 Tage | 🎯 **NEXT** |
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| **Phase 1** | Charts & Visualisierung (Frontend) | 2-3 Wochen | 🔲 Geplant |
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| **Phase 2** | Engagement (Korrelationen) | 3-4 Wochen | 🔲 Geplant |
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| **Phase 3** | Begleitung (Development Routes) | 4-6 Wochen | 🔲 Später |
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**Gesamtdauer (Phase 0-2):** ~11-14 Wochen
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**Gesamtaufwand (Phase 0-2):** ~80-100h
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**Abgeschlossen:** Phase 0a (Goals System), Phase 0b (Placeholders + Auto-Population)
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## ✅ Phase 0a: Goals System Foundation (COMPLETE)
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**Zeitraum:** 26-27. März 2026
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**Aufwand:** 4-5h (tatsächlich)
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**Status:** ✅ ABGESCHLOSSEN
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### Deliverables (alle ✅)
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- ✅ Migration 022: goals, training_phases, fitness_tests tables
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- ✅ Migration 027-032: Dynamic Focus Areas v2.0
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- 26 Basis-Bereiche in 7 Kategorien
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- Many-to-Many: Goals ↔ Focus Areas
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- User-spezifische Gewichtungen
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- ✅ Backend: goals.py + focus_areas.py Router
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- ✅ Frontend: GoalsPage (strategic) + CustomGoalsPage (tactical)
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- ✅ Admin: AdminFocusAreasPage (CRUD UI)
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### Achievements
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- Vollständiges Goal System mit Progress Tracking
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- Dynamische Focus Areas (user-extensible)
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- Mobile-friendly Design
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- **Basis geschaffen für Phase 0b (120+ goal-aware Platzhalter)**
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📚 **Dokumentation:**
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- `docs/issues/issue-50-phase-0a-goal-system.md`
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- `docs/issues/issue-51-dynamic-focus-areas-v2.md`
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- `docs/NEXT_STEPS_2026-03-26.md`
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## ✅ Phase 0b: Goal-Aware Placeholders + Auto-Population (COMPLETE)
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**Zeitraum:** 28. März 2026
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**Aufwand:** ~8h (tatsächlich)
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**Status:** ✅ ABGESCHLOSSEN
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### Deliverables (alle ✅)
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- ✅ **Neue Platzhalter-Funktionen:**
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- `{{body_progress_score}}` - Goal-mode-abhängiger Body Score
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- `{{active_goals}}` - JSON Array aktiver Ziele
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- `{{focus_areas}}` - JSON Array gewichteter Focus Areas
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- `{{health_stability_score}}` - Vitalwerte-Stabilität
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- Nutrition-Metriken (avg_per_week_30d, etc.)
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- ✅ **Score-System:** `map_focus_to_score_components()` in goal_utils.py
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- ✅ **Auto-Population System:**
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- `_get_historical_value_for_goal_type()` - Findet erste Messung
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- Auto-adjustment von start_date zu tatsächlichem Messdatum
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- Windowing-Logik für alle Goal-Typen
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- ✅ **Time-Based Tracking:**
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- Linear Progress Model: `expected = (elapsed_days / total_days) × 100`
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- Deviation Calculation: `actual - expected`
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- Hybrid Display: mit/ohne target_date
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- ✅ **20+ Bug Fixes:** Decimal/float conversion, column names, dict access
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### Achievements
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- Goal-aware KI-Platzhalter funktionieren
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- Automatische Startwerterkennung aus Historie
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- Zeit-basierte Fortschrittsverfolgung
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- **Basis geschaffen für Phase 0c (Multi-Layer Architecture)**
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### Git Commits
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20+ commits mit "Phase 0b" prefix (28.03.2026)
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30+ commits für Auto-Population + Time-Based Tracking
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```
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📚 **Dokumentation:**
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- `docs/issues/issue-53-phase-0c-multi-layer-architecture.md` (Phase 0b als Blaupause)
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- `C:\Users\lars\.claude\projects\...\memory\feedback_goal_system.md` (Learnings)
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## 🎯 Phase 0c: Multi-Layer Data Architecture (NEXT)
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**Zeitraum:** Geplant 29.03 - 03.04.2026
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**Aufwand:** 20-27h (5-7 Tage bei 4h/Tag)
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**Status:** 🎯 READY FOR IMPLEMENTATION
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### Ziel
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Refactoring von monolithischer Platzhalter-Logik zu dreischichtiger Architektur mit Separation of Concerns.
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### Drei-Schichten-Architektur
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Layer 1: DATA LAYER (neu)
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→ Pure data retrieval + calculations
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→ Returns: Structured data (dict/list)
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→ Testable, reusable
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Layer 2a: KI LAYER (refactored)
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→ Formatierung für KI-Prompts
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→ Uses data_layer functions
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Layer 2b: VISUALIZATION LAYER (neu)
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→ Chart.js compatible JSON
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→ Uses data_layer functions
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```
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### Deliverables
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- [ ] **Data Layer Module erstellen (8-10h):**
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- `backend/data_layer/body_metrics.py` (Gewicht, FM, LBM, Umfänge)
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- `backend/data_layer/nutrition_metrics.py` (Protein, Makros, Adherence)
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- `backend/data_layer/activity_metrics.py` (Volumen, Qualität, Abilities)
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- `backend/data_layer/recovery_metrics.py` (Recovery Score, Sleep, Vitals)
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- `backend/data_layer/health_metrics.py` (BP, Health Stability)
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- `backend/data_layer/goals.py` (Active goals, progress, projections)
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- `backend/data_layer/correlations.py` (Lag-analysis, plateau detection)
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- `backend/data_layer/utils.py` (Confidence, baseline, outliers)
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- [ ] **Placeholder Resolver Refactoring (3-4h):**
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- Von ~1100 Zeilen zu ~400 Zeilen
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- Alle Platzhalter nutzen data_layer
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- [ ] **Charts Router erstellen (6-8h):**
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- `backend/routers/charts.py` (NEU)
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- 10+ Chart-Endpoints (K1-K10, E1-E4, A1-A5, V1-V3, R1-R2)
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- [ ] **goal_utils.py Refactoring (1h):**
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- Nutzt data_layer.goals
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- [ ] **Testing (2-3h):**
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- Unit tests für Data Layer
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- Integration tests für Charts API
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- [ ] **Dokumentation (1-2h):**
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- `.claude/docs/technical/DATA_LAYER_ARCHITECTURE.md`
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- `docs/api/CHARTS_API.md`
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### Vorteile
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- ✅ **Single Source of Truth:** Jede Berechnung nur einmal
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- ✅ **Wiederverwendbarkeit:** Gleiche Daten für KI + Charts + API
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- ✅ **Testbarkeit:** Data Layer isoliert testbar
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- ✅ **Erweiterbarkeit:** Neue Features ohne Code-Duplikation
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- ✅ **Performance:** Caching auf Data Layer Ebene möglich
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📚 **Vollständige Spezifikation:**
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- `docs/issues/issue-53-phase-0c-multi-layer-architecture.md` (23.000 Tokens)
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## Phase 0 (Legacy): Infrastruktur (v9f) - TEILWEISE ABGESCHLOSSEN
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**Ziel:** Grundlagen schaffen für flexible KI-Analysen und Fähigkeiten-Tracking
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### Kernfeatures
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| Feature | Aufwand | Gitea Issues |
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|---------|---------|--------------|
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| Quality-Filter für Charts & KI-Pipeline | 3h | Siehe Gitea |
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| AI-Prompts Flexibilisierung (v9f) | 16-20h | Siehe Gitea |
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| Abilities-Matrix UI (v9f) | 6-8h | Siehe Gitea |
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| Responsive UI | 8-10h | Siehe Gitea |
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**Gesamt:** ~33-41h
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📚 **Detaillierte Specs:**
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- `.claude/docs/functional/AI_PROMPTS.md` (KI-Prompt-System)
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- `.claude/docs/functional/RESPONSIVE_UI.md` (Desktop-Optimierung)
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- `.claude/docs/functional/TRAINING_TYPES.md` (Abilities-Matrix)
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### Meilensteine
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#### M0.1: Quality-Filter (1 Woche)
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- **Deliverable:** KI-Pipeline filtert nach `quality_label >= acceptable`
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- **Deliverable:** History.jsx Toggle "Nur qualitativ hochwertige Aktivitäten"
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- **Impact:** Sofort bessere KI-Analysen
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#### M0.2: AI-Prompts System (3-4 Wochen)
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- **Deliverable:** Prompt-Bibliothek mit 8 Kategorien
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- **Deliverable:** Platzhalter-Browser mit Beispielwerten
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- **Deliverable:** Pipeline-Konfigurationen (min. 3: Alltags-Check, Schlaf-Fokus, Wettkampf)
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- **Deliverable:** 50+ Platzhalter implementiert
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- **Deliverable:** Quality-Level Parameter für KI-Analysen (all, quality, very_good, excellent)
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- **Impact:** Grundlage für Goals, Korrelationen, alle zukünftigen KI-Features
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#### M0.3: Abilities-Matrix (2 Wochen)
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- **Deliverable:** Admin-UI mit 5-Dimensionen Fähigkeiten-Matrix
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- **Deliverable:** Basis-Mappings für alle 29 Trainingstypen
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- **Deliverable:** Endpoint `GET /api/evaluation/abilities`
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- **Deliverable:** KI-Platzhalter `{{faehigkeiten_*}}`
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- **Impact:** Fähigkeiten-Balance-Analysen, bessere Trainingsempfehlungen
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#### M0.4: Responsive UI (2 Wochen, parallel)
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- **Deliverable:** Desktop Sidebar Navigation
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- **Deliverable:** 2-spaltige Layouts (Verlauf, Analyse)
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- **Deliverable:** 4-spaltige Dashboard-Karten
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- **Impact:** Professionelle Desktop-Nutzung
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### Abhängigkeiten
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```
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AI-Prompts ─┬─→ Goals (KI-Integration)
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├─→ Korrelationen (Pipeline-Configs)
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└─→ Zukünftige KI-Features
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Abilities ──→ AI-Prompts (Fähigkeiten-Platzhalter)
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└─→ Korrelationen (Fähigkeiten-Balance)
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Quality ────→ Sofort nutzbar (keine Abhängigkeiten)
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Responsive ─→ Parallel, keine funktionalen Abhängigkeiten
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```
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**Phase 0 Ende:** Vollständige v9f-Infrastruktur, Desktop-optimierte UI, Quality-Filter aktiv
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## Phase 1: Foundation
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**Ziel:** Visualisierung und Ziel-Tracking (Basis ohne volle KI-Integration)
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### Kernfeatures
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| Feature | Aufwand | Gitea Issues |
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|---------|---------|--------------|
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| Charts & Visualisierungen erweitern | 8-10h | Siehe Gitea |
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| Ziele-System (Basis ohne KI) | 10-12h | Siehe Gitea |
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**Gesamt:** ~18-22h
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📚 **Detaillierte Specs:**
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- `.claude/docs/functional/GOALS_VITALS.md` (Ziele-System)
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### Meilensteine
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#### M1.1: Charts erweitern (2 Wochen)
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- **Deliverable:** Weight Trend Chart mit 7d/30d/90d Filter
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- **Deliverable:** Umfänge-Verlauf Multi-Line Chart
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- **Deliverable:** Vitals Trends (RHR, HRV, VO2 Max, BP)
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- **Deliverable:** Schlaf-Analyse Chart (Dauer, Qualität, Phasen)
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- **Deliverable:** Ruhetage-Kalender (Heatmap)
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- **Impact:** Daten werden sichtbar, Trends erkennbar
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#### M1.2: Ziele-System Basis (2-3 Wochen)
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- **Deliverable:** DB-Schema `goals` Tabelle
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- **Deliverable:** CRUD-Endpoints
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- **Deliverable:** UI: Ziele erstellen/bearbeiten/löschen
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- **Deliverable:** Dashboard: Fortschrittsbalken (aktuell vs. Ziel)
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- **Deliverable:** Prognose-Berechnung (lineare Regression)
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- **Impact:** Nutzer sehen Fortschritt, Motivation steigt
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**Hinweis:** KI-Integration für Goals kommt in Phase 2.
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### Abhängigkeiten
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```
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Charts ────→ Keine (sofort machbar)
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Goals Basis → Keine (DB + UI ohne KI funktioniert)
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Goals KI ──→ AI-Prompts (braucht {{ziel_*}} Platzhalter) [Phase 2]
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```
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**Phase 1 Ende:** Charts zeigen Trends, Ziele sind verfolgbar (ohne KI-Empfehlungen)
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## Phase 2: Engagement
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**Ziel:** Korrelationen, KI-Integration für Goals, aktive Empfehlungen
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### Kernfeatures
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| Feature | Aufwand | Gitea Issues |
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|---------|---------|--------------|
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| Korrelationen & Insights erweitern | 6-8h | Siehe Gitea |
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| Goals: KI-Integration vervollständigen | 4h | Siehe Gitea |
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**Gesamt:** ~10-12h
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📚 **Detaillierte Specs:**
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- `.claude/docs/functional/AI_PROMPTS.md` (Pipeline-Configs)
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- `.claude/docs/functional/GOALS_VITALS.md` (KI-Integration)
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### Meilensteine
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#### M2.1: Korrelationen (2 Wochen)
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- **Deliverable:** Schlaf ↔ Recovery (Pearson Korrelation)
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- **Deliverable:** Training ↔ Vitalwerte (Trainingsvolumen vs. RHR/HRV)
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- **Deliverable:** Ernährung ↔ Performance (Protein vs. Kraft, Kalorien vs. Ausdauer)
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- **Deliverable:** Blutdruck ↔ Lifestyle (Stress, Schlaf, Aktivität)
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- **Deliverable:** Fähigkeiten-Balance ↔ Verletzungen/Plateaus
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- **Deliverable:** Pipeline-Config "Schlaf-Fokus"
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- **Impact:** Nutzer verstehen Zusammenhänge, gezielte Optimierung möglich
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#### M2.2: Goals KI-Integration (1 Woche)
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- **Deliverable:** KI-Platzhalter `{{goal_weight}}`, `{{ziel_fortschritt}}`, `{{ziel_prognose}}`
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- **Deliverable:** Pipeline-Prompt "Ziel-Abgleich" (Stufe 3)
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- **Deliverable:** KI-Empfehlungen: "Erhöhe Protein um 20g für Muskelaufbau-Ziel"
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- **Impact:** KI gibt konkrete Schritte zur Zielerreichung
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### Abhängigkeiten
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Korrelationen ─→ AI-Prompts (Pipeline-Configs) [KRITISCH]
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└─→ Abilities (Fähigkeiten-Balance)
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Goals KI ──────→ AI-Prompts (Platzhalter {{ziel_*}}) [KRITISCH]
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```
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**Phase 2 Ende:** App gibt aktive Empfehlungen, zeigt Korrelationen, begleitet Ziele mit KI
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## Phase 3: Begleitung (später, v9g)
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**Ziel:** Wochenplanung, Development Routes, Habits & Streaks
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### Geplante Features
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| Feature | Aufwand | Beschreibung |
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|---------|---------|--------------|
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| Development Routes | 12-16h | 6 unabhängige Routen (Kraft, Kondition, Mental, Koordination, Mobilität, Technik) |
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| Wochenplanung | 8-10h | Routen-basierte Wochenansicht, Regeln-Engine, Auto-Ruhetag |
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| Habits & Streaks | 6-8h | Streak-Tracking pro Route, Push-Notifications |
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| Weekly Planning AI | 4-6h | KI-generierte Wochenpläne basierend auf Routen-Balance |
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**Gesamt:** ~30-40h
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📚 **Detaillierte Specs:**
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- `.claude/docs/functional/DEVELOPMENT_ROUTES.md` (Routen-System)
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- `.claude/docs/functional/MEDITATION.md` (Meditation & Mental-Route)
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||
**Status:** Spezifikation vorhanden, Implementierung nach Phase 2
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## Abhängigkeiten-Graph (Gesamt)
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```
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┌─────────────────────┐
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│ Phase 0: v9f │
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└─────────────────────┘
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||
│
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┌─────────────────────┼─────────────────────┬──────────────┐
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▼ ▼ ▼ ▼
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||
Quality-Filter AI-Prompts Abilities Responsive UI
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(3h) (16-20h) (6-8h) (8-10h)
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│ │ │
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│ │ ┌───────────────────┘
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||
│ │ │
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│ ┌──────┴─┴──────┐
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||
│ │ Phase 1 │
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│ └───────────────┘
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||
│ │
|
||
│ ┌──────┴──────┬──────────────┐
|
||
│ ▼ ▼ │
|
||
│ Charts Goals (Basis) │
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│ (8-10h) (10-12h) │
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│ │ │
|
||
│ ┌──────┴──────┐ │
|
||
│ │ Phase 2 │ │
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||
│ └─────────────┘ │
|
||
│ │ │
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||
└────────────────────────────┼──────────────┘
|
||
│
|
||
┌──────┴──────┬──────────────┐
|
||
▼ ▼ │
|
||
Korrelationen Goals KI │
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(6-8h) (4h) │
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||
│
|
||
┌─────────────────────┘
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||
│ Phase 3 (später)
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└──────────────────────
|
||
│
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Development Routes
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Wochenplanung
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Habits & Streaks
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```
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## Timeline (geschätzt)
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**Start:** KW 13/2026 (24. März)
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| Woche | Phase | Aktivität | Deliverable |
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|-------|-------|-----------|-------------|
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| **KW 13** | Phase 0 | Quality-Filter | KI-Pipeline filtert, History Toggle |
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| **KW 14-17** | Phase 0 | AI-Prompts | Prompt-Bibliothek, Platzhalter-System, Pipeline-Configs |
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| **KW 14-15** | Phase 0 | Responsive UI (parallel) | Desktop Sidebar, 2-spaltige Layouts |
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| **KW 18-19** | Phase 0 | Abilities-Matrix | Admin-UI, Aggregation, KI-Platzhalter |
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| **KW 20-21** | Phase 1 | Charts | Weight/Umfänge/Vitals/Schlaf Charts, Ruhetage-Kalender |
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| **KW 22-24** | Phase 1 | Goals Basis | DB, CRUD, UI, Fortschritt, Prognose |
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| **KW 25-26** | Phase 2 | Korrelationen | 5 Korrelations-Analysen, Pipeline "Schlaf-Fokus" |
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| **KW 27** | Phase 2 | Goals KI | KI-Platzhalter, Pipeline "Ziel-Abgleich" |
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| **KW 28+** | Phase 3 | Development Routes | Multi-Route System, Wochenplanung, Habits |
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**Phase 0 Ende:** KW 19 (Mitte Mai 2026)
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**Phase 1 Ende:** KW 24 (Mitte Juni 2026)
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**Phase 2 Ende:** KW 27 (Anfang Juli 2026)
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## Risiken & Mitigationen
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### Risiko 1: AI-Prompts Komplexität unterschätzt
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**Wahrscheinlichkeit:** Mittel
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**Impact:** Hoch (blockiert Goals, Korrelationen)
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**Mitigation:**
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- Scope klar definieren: Min. 3 Pipeline-Configs, 50+ Platzhalter
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- Platzhalter-Resolver modular bauen (lazy loading, caching)
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- Frühzeitig Beispiel-Pipeline testen
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### Risiko 2: Ziele-System ohne KI wenig attraktiv
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**Wahrscheinlichkeit:** Mittel
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**Impact:** Mittel
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**Mitigation:**
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- Prognose-Berechnung (lineare Regression) bereits in Phase 1
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- Dashboard-Integration mit Fortschrittsbalken (visuell ansprechend)
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- KI-Integration in Phase 2 schnell nachziehen (nur 4h)
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### Risiko 3: Responsive UI bricht Mobile-Experience
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**Wahrscheinlichkeit:** Niedrig
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**Impact:** Hoch (PWA auf iPhone ist kritisch)
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**Mitigation:**
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- Mobile Layout bleibt exakt wie es ist (< 1024px)
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- Nur Desktop (≥ 1024px) bekommt Sidebar
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- Ausführliches Testing auf iPhone nach Implementierung
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### Risiko 4: Abilities-Matrix UI zu komplex
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**Wahrscheinlichkeit:** Niedrig
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**Impact:** Mittel
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**Mitigation:**
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- 5 Accordion-Sections (eine pro Dimension)
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- Checkboxes statt Drag & Drop
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- Basis-Mappings per Migration vordefiniert (Admin muss nicht alles manuell machen)
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## Offene Fragen
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### Phase 0
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1. **Pipeline-Konfigurationen:** Neue DB-Tabelle oder JSONB in `ai_prompts`?
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- **Empfehlung:** Neue Tabelle `pipeline_configs` (flexibler für Zukunft)
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2. **Platzhalter-Definitionen:** Statisch im Code oder dynamisch in DB?
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- **Empfehlung:** Statisch im Code (einfacher, schneller), DB nur für Custom-Platzhalter später
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3. **Responsive UI:** Media Queries in app.css oder CSS-in-JS?
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- **Empfehlung:** Media Queries in app.css (konsistent mit bestehendem Ansatz)
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### Phase 1
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4. **Ziele-System:** Mehrere Ziele parallel oder nur ein Primärziel?
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- **Empfehlung:** Mehrere Ziele, eines als primär markiert (flexibler)
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5. **Charts:** Welche Library? (Chart.js, Recharts, Custom SVG)
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- **Status:** Chart.js bereits genutzt, erweitern
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### Phase 2
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6. **Korrelationen:** Pearson Korrelation ausreichend oder auch Spearman/Kendall?
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- **Empfehlung:** Start mit Pearson, später erweitern wenn nötig
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7. **Pipeline "Schlaf-Fokus":** Welche Module? (Schlaf 14T, Vitalwerte 7T, Training 14T?)
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- **Empfehlung:** Ja, plus Korrelation Schlaf ↔ Recovery
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## Meilenstein-Deliverables (Zusammenfassung)
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### M0: Phase 0 abgeschlossen (KW 19)
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- ✅ Quality-Filter aktiv (KI-Pipeline + History Toggle)
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- ✅ Prompt-Bibliothek mit 8 Kategorien, 50+ Platzhalter
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- ✅ Min. 3 Pipeline-Konfigurationen
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- ✅ Abilities-Matrix mit 29 Basis-Mappings
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- ✅ Desktop Sidebar Navigation
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- ✅ 2-spaltige Layouts (Verlauf, Analyse)
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### M1: Phase 1 abgeschlossen (KW 24)
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- ✅ 5 neue Chart-Typen (Weight, Umfänge, Vitals, Schlaf, Ruhetage)
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- ✅ Ziele-System: CRUD, Dashboard-Integration, Prognose
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### M2: Phase 2 abgeschlossen (KW 27)
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- ✅ 5 Korrelations-Analysen
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- ✅ Pipeline "Schlaf-Fokus", "Ziel-Abgleich"
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- ✅ KI gibt konkrete Handlungsempfehlungen
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### M3: Phase 3 abgeschlossen (später)
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- ✅ 6 Development Routes
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- ✅ Routen-basierte Wochenplanung
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- ✅ Habits & Streaks Tracking
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- ✅ KI-generierte Wochenpläne
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## Erfolgsmetriken
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### Phase 0
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- **Admin nutzt Abilities-Matrix:** Min. 20 von 29 Trainingstypen mit Fähigkeiten versehen
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- **Pipeline-Configs genutzt:** Min. 1 Pipeline pro Woche ausgeführt
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- **Desktop-Traffic:** Min. 30% der Sessions auf Desktop (≥ 1024px)
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### Phase 1
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- **Charts genutzt:** Min. 5 verschiedene Chart-Typen pro Nutzer pro Monat
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- **Ziele gesetzt:** Min. 50% der aktiven Nutzer haben mind. 1 Ziel
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- **Prognose geschätzt:** Min. 80% der Ziele haben realistische Prognose
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### Phase 2
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- **Korrelationen angeschaut:** Min. 3 verschiedene Korrelationen pro Nutzer pro Monat
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- **KI-Empfehlungen umgesetzt:** Min. 30% der KI-Vorschläge führen zu Verhaltensänderung
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- **Goals erreicht:** Min. 20% der Ziele werden innerhalb Prognose-Zeitraum erreicht
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### Phase 3
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- **Routen genutzt:** Min. 3 verschiedene Routen pro Nutzer aktiv
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- **Wochenplan erstellt:** Min. 1 Wochenplan pro Nutzer pro Monat
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- **Streaks gehalten:** Min. 50% der Habits haben Streak ≥ 7 Tage
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**Dokumentiert:** 23. März 2026 (Initial) · 24. März 2026 (Konsolidiert)
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**Autor:** User-Strategie + Claude-Planung
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**Status:** Living Document (wird nach jeder Phase aktualisiert)
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**Tracking:**
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- Konkrete Issues → [Gitea](http://192.168.2.144:3000/Lars/mitai-jinkendo/issues)
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- Feature-Specs → `.claude/docs/functional/*.md`
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- Strategische Planung → Diese Datei
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