mitai-jinkendo/.claude/docs/ROADMAP.md

551 lines
21 KiB
Markdown
Raw Normal View History

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