Case Study · Eigenprojekt — private Trainings- und Streckenzentrale für eine Person

Private Training Cockpit

Private Trainingszentrale für Radfahrer: Touren, Analyse, Planung und KI-Hinweise in einer eigenen, unabhängigen Plattform.

Rolle

Vollständige Entwicklung: Architektur, Backend, Frontend, Design-System, Deployment

Zeitraum

Mai 2026

Schwerpunkte

Next.js 15 · TypeScript · PostgreSQL · Prisma · MapLibre GL · Anthropic Claude · Strava API · Telegram Bot · PWA · Coolify

Bildauswahl

Ausgewählte Screens

Dashboard und Trainingsplanung im Dark-Interface — Use Case 01: Dashboard, Wetterplanung und Belastung.

Aktivitäten-Historie mit Filter- und Vergleichslogik — Use Case 02: Aktivitäten, Filter und Historie.

Tour-Detailansicht mit Karte und Leistungsanalyse — Use Case 03: Detailanalyse pro Tour.

Routen-Planer mit Distanz, Wind und Variantensteuerung — Use Case 04: Routen-Erstellung und Planung.

Abschnitt 01

Ausgangslage

Bestehende Trainingsplattformen bieten viele Funktionen, aber wenig Datenhoheit. Es fehlte eine private Lösung mit voller Kontrolle und ohne Abo-Zwang.

Abschnitt 02

Ziel

Ziel war ein persönliches Cockpit, das Training, Routen, Wetter und KI-Empfehlungen in einer verlässlichen Oberfläche bündelt – komplett self-hosted.

Abschnitt 03

Mein Beitrag

Ich habe Architektur, Datenmodell, Frontend, APIs und Integrationen vollständig umgesetzt – inklusive Strava-Anbindung, KI-Modulen und Telegram-Automation.

Abschnitt 04

Vorgehen

Die Entwicklung lief iterativ vom Kern-Tracking bis zu Planung und Analyse. Jede Ausbaustufe wurde direkt in realen Trainingsabläufen geprüft und nachgeschärft.

Abschnitt 05

Ergebnis

Entstanden ist ein alltagstaugliches Trainingscockpit mit Tour-Historie, Leistungsanalyse, Routenplanung und automatischen Hinweisen für die nächste sinnvolle Einheit.

Abschnitt 06

Besonderheiten / Learnings

Wer langfristig unabhängig bleiben will, braucht nicht nur Features, sondern eine Architektur, die Datenhoheit, Betrieb und Erweiterbarkeit gleichermaßen unterstützt.