ÜBUNGSPROJEKT KDS

TrackFood – Intelligentes Ernährungs-Tracking & KI-Coach

TrackFood ist eine moderne, KI-gestützte Ernährungs-Tracking-Web-App mit personalisierten Empfehlungen, Barcode-Scanner, deutscher Produktdatenbank und mobile-first Design. Entwickelt mit Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Zustand und Supabase, um mechaniken zu testen

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🚀 Features

• Benutzer-Authentifizierung (Supabase, Google OAuth)
• Persönliches Profil (BMR/TDEE, Ziele, Aktivitätslevel)
• Ernährungstagebuch (Makros, Mikros, OpenFoodFacts, Barcode-Import)
• Smart Dashboard (Makronährstoff-Analyse, Fortschritt, Ziel-Tracking)
• 🧠 KI-Ernährungsberater (Groq AI, LLaMA 3.1, 7-Tage-Analyse, Mustererkennung, Empfehlungen)
• Rezepte-Entdeckung (TheMealDB, gesunde Rezepte, Integration ins Tagebuch)
• Barcode-Scanner (Quagga2, mobile-optimiert, PWA, deutsche Datenbank)
• Mobile-First & PWA (App-Feeling, offlinefähig, Safari/iOS optimiert)
• Sichere Datenhaltung (Supabase RLS, DSGVO-konform)

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🔥 Neue KI- und Barcode-Features

• Automatische 7-Tage-Ernährungsanalyse
• Intelligente Problembewertung (z.B. Softdrinks, Fast Food, Zuckerkonsum)
• Personalisierte Empfehlungen (konkret, umsetzbar, zielspezifisch)
• Erweiterte Nährstoff-Tracking (Zucker, Ballaststoffe, Natrium)
• Barcode-Scanner (EAN-13, EAN-8, Code-128, Code-39, Fallback, Fehlerbehandlung)
• Deutsche Produktdatenbank (2500+ Produkte, große Marken, OpenFoodFacts)

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🏗️ Technologie-Stack

• Frontend: Next.js 14+ (App Router), TypeScript, Tailwind CSS
• State Management: Zustand
• Backend: Supabase (PostgreSQL, Auth, Storage)
• APIs: Groq AI (LLaMA 3.1), OpenFoodFacts, TheMealDB
• Barcode: Quagga2 (mobile- und Safari-kompatibel)
• Styling: Tailwind CSS, mobile-first
• PWA: Progressive Web App

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🧠 KI-Features & Chat

• Automatische Analyse der letzten 7 Tage (Makros, Mikros, Muster)
• Strukturierte KI-Antworten (Emojis, Abschnitte, Empfehlungen)
• Quick-Action Buttons für typische Ernährungsfragen
• Personalisierte Beratung (Abnehmen, Muskelaufbau, Gesundheit)

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📱 Barcode-Scanner & Produktdatenbank

• Quagga2 für zuverlässige Barcode-Erkennung (mobile, iOS/Safari)
• Fallback & Fehlerbehandlung bei Kamera-Problemen
• Deutsche Produktdatenbank (OpenFoodFacts, Bulk-Import, Markenabdeckung)
• Automatischer Import neuer Produkte beim Scan

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🛡️ Sicherheit & Datenschutz

• Row Level Security (RLS) in Supabase
• API-Keys nur serverseitig (GROQ_API_KEY, Service Role Key)
• Input-Validierung und Authentifizierung
• DSGVO-konform

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📄 Datenbank-Schema (Auszug)

• profiles: User-Profile (Alter, Größe, Ziel, ...)
• diary_entries: Ernährungstagebuch (Makros, Mikros, Barcode, Produkt)
• products: Produktdatenbank (Barcode, Marke, Quelle, Bild)
• recipes: Rezepte (eigene & öffentliche)
• weight_history: Gewichtstracking (zukünftig)

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🛠️ Setup & Entwicklung

1. .env.local anlegen (Supabase, Groq API-Key)
2. Supabase SQL ausführen (Tabellen, RLS, Indizes)
3. Dependencies installieren:

   npm install
   npm run dev

4. App starten: http://localhost:3000