Mehrere Bankkonten, Kreditkarten und Sparprodukte — aber keine Gesamtsicht. Ausgaben wurden manuell in Tabellen erfasst, Budgets existierten nur im Kopf, und der Monatsabschluss war jedes Mal ein Puzzle aus exportierten CSVs.

Bestehende Apps waren entweder zu komplex, zu datenschutzfeindlich oder zu sehr auf Bankenintegrationen ausgelegt, die in Deutschland kaum zuverlässig funktionieren.

Ein persönliches Finance OS: Konten, Ausgaben, Budgets, Vermögen und Ziele — alles in einem System. Keine Bankenintegration, keine Cloud-Syncs mit Drittanbietern. Volle Datenkontrolle.

Darüber liegt eine KI-Schicht: kein Chatbot, sondern ein stiller CFO — einer, der Muster erkennt, Prognosen erstellt und bei Entscheidungen unterstützt.

Claude ist der Denkpartner für Architekturentscheidungen, Datenmodelle und schwierige UI-Logik. Lovable übersetzt die Ideen in funktionierenden React-Code. Supabase übernimmt Backend und Authentifizierung.

Dashboard, Kontoverwaltung, Transaktionserfassung und Budgetübersicht sind fertig. Die Visuals zeigen ausschließlich Beispieldaten — keine echten Finanzdaten.

Als nächstes: wiederkehrende Buchungen, Jahresplanung und die KI-Analyse-Schicht.

Sensible Finanzdaten verlangen von Beginn an klare Entscheidungen: Welche Daten werden gespeichert? Wo? Wie werden sie geschützt? Diese Fragen lassen sich nicht nachträglich hineinoptimieren.

KI-gestützte Entwicklung beschleunigt die Umsetzung erheblich — aber die inhaltliche Kontrolle bleibt bei mir. Claude macht Vorschläge. Ich entscheide.

Trainingspläne in einer App, Gewohnheiten in einer zweiten, Körperdaten in einer dritten — und der tatsächliche Fortschritt nirgendwo sichtbar. Die Datenpunkte lagen überall, nur nicht zusammen.

Bestehende Fitness-Apps sind auf Gamification ausgelegt, nicht auf persönliche Erkenntnisse. Ich wollte ein System, das mir zuhört — keines, das mich antreibt.

Kein generischer Tracker. Ein System, das auf meine Trainingsart, meine Gewohnheiten und meine Ziele zugeschnitten ist. Gebaut für eine Person: mich.

Training, Schlaf, Ernährung, Gewohnheiten — alles in einer Ansicht. Kein sozialer Druck, keine Ranglisten. Nur Daten und Muster.

Wie beim Finance OS: Claude hilft bei Datenmodell und Logik, Lovable setzt die Oberfläche um. Was funktioniert, bleibt. Was nicht überzeugt, wird überarbeitet — oft im gleichen Session-Fenster.

Der Tracker läuft und ich nutze ihn täglich. Die Visuals zeigen ausschließlich Demo-Werte — keine echten Gesundheits- oder Körperdaten.

Nächste Schritte: Wochenrückblick, Musteranalyse und Export-Funktion.

Die entscheidende Frage ist nicht: "Kann ich das bauen?" — sondern: "Verändert dieses Tracking mein Verhalten?" Manche Datenpunkte erzeugen nur Datenpflege, keine Erkenntnisse.

Ein selbstgebautes System zu betreiben ist auch Overhead. Ich lerne gerade, was wirklich nützlich ist — und was nur interessant klingt.

Ein PDF-Lebenslauf kann beschreiben, was ich kann — aber nicht zeigen, wie ich arbeite. Ich wollte eine Präsenz, die meine KI-Kompetenz nicht nur benennt, sondern demonstriert.

Die Website selbst sollte der Beweis sein: gebaut mit KI, iterativ entwickelt, öffentlich dokumentiert.

Drei Artefakte, die zusammengehören: die Website als interaktive Präsenz, das PDF als klassisches Bewerbungsdokument, das GitHub-Repository als transparente Entwicklungshistorie.

Der Prozess ist sichtbar. Commits, Iterationen, Entscheidungen — alles öffentlich nachvollziehbar. Das ist keine Nebenwirkung, das ist das Konzept.

Kein Framework, kein Build-System — bewusst. Vanilla HTML, CSS und JavaScript. Claude Code ist der Gesprächspartner: Ideen werden diskutiert, Code wird generiert, ich überprüfe und entscheide.

Die Website ist live und wird aktiv weiterentwickelt. Du siehst gerade den aktuellen Stand — einschließlich dieser Seite hier.

Neue Abschnitte, Verfeinerungen, Korrekturen — alles passiert öffentlich im Repository.

Transparenz über die Arbeitsweise ist eine Entscheidung. Commits und Iterationen öffentlich zu halten bedeutet, Fehler sichtbar zu machen — und Korrekturen auch.

Diese Website beschreibt keine KI-Kompetenz. Sie ist ein Ergebnis davon.