FitMe: Eine datenschutzorientierte Fitness-Zentrale fürs iPhone

Viele Fitness-Apps verlangen für etwas mehr Komfort auch etwas mehr persönlichen Kontext. FitMe setzt am anderen Ende an: Training, Ernährung, Regeneration und Körperzusammensetzung sollen in einer iPhone-Zentrale zusammenlaufen, während der Datenweg möglichst lokal und nachvollziehbar bleibt. Das README beschreibt das Projekt als datenschutzorientiert mit föderierter KI – nicht als Cloud-Dashboard, das unbemerkt das komplette Profil übernimmt.

FitMe ist der Produktname; das GitHub-Repository heißt weiterhin FitTracker2. Es ist ein Open-Source-iOS-Projekt mit SwiftUI von Regev Barak, und das GitHub-Repository ist die maßgebliche Quelle. Die FitMe-Showcase-Seite erklärt Produktidee und Architektur, aber aktuelle Setup-Anforderungen und Code stehen im Repository.

Was es kann

Training ist der Mittelpunkt der App. Das Repository beschreibt eine Bibliothek mit 87 Übungen und einen sechstägigen Push/Pull/Beine-Plan, in dem Gewicht, Wiederholungen und RPE Satz für Satz erfasst werden. Ein schwebender Pausentimer nutzt haptisches Feedback, die PR-Erkennung markiert Fortschritte, und Epleys Formel schätzt das Ein-Wiederholungs-Maximum. So wird dieselbe Einheit sowohl zum Trainingsprotokoll als auch zum langfristigen Krafttrend.

Ernährung ist mit dem Trainingskontext verbunden und nicht nur ein separates Kalorientagebuch. Dynamische Makros können sich an Trainingstag und Programmphase anpassen. Mahlzeiten lassen sich manuell, aus Vorlagen, per OCR für englische oder hebräische Etiketten oder über einen Open-Food-Facts-Barcode erfassen. Supplement-Serien und unterschiedliche Trinkziele für Trainings- und Ruhetage gehören ebenfalls zur täglichen Ebene.

Regeneration und biometrische Daten liefern den Kontext, der vielen reinen Workout-Trackern fehlt. HealthKit kann Herzfrequenz, HRV, VO2 Max und Schlafphasen bereitstellen; eine Xiaomi S400 Smart Scale liefert zehn Körperzusammensetzungswerte. FitMe beschreibt den Readiness Score mit 40 % HRV, 30 % Ruhepuls und 30 % Schlaf. Das Recovery Studio kann daraus eine weniger intensive Alternative ableiten, wenn der Körper für die geplante Einheit nicht bereit ist.

So wird es installiert

Zum Prüfzeitpunkt gibt es für FitMe keinen öffentlichen App-Store-Eintrag, und das GitHub-Repository bietet kein veröffentlichtes Release-Asset zum Herunterladen. Das README verweist stattdessen auf das Öffnen des Xcode-Projekts mit Xcode 16 oder neuer und einem iOS-17.0+-Deployment-Target. Der ehrliche primäre Installationsweg ist daher ein Build aus dem Quellcode; eine fertige IPA gehört nicht zum Repository-Angebot.

# Clone the source repository:
git clone https://github.com/Regevba/FitTracker2.git
cd FitTracker2

# Open in Xcode 16+, select an iOS 17+ simulator or device,
# then run the FitTracker scheme.
open FitTracker.xcodeproj

Das ist ein entwicklerorientiertes Setup und kein Ein-Klick-Download für Endnutzer. Du brauchst Xcode 16 oder neuer, einen iOS-17+-Simulator oder ein entsprechendes Gerät sowie die Setup-Hinweise des Repositorys für optionale Dienste. HealthKit-Berechtigungen werden zur Laufzeit erteilt; Authentifizierung, Synchronisation und Analytics benötigen eigene Konfiguration. Beginne mit einem Simulator oder Testgerät und lege keine Produktionsgeheimnisse in einem öffentlichen Checkout ab.

So wird es benutzt

Die Today-Ansicht soll der tägliche Einstieg sein: Readiness, aktueller Trainingsplan, Makro- und Trinkziele sowie die nächste Aktion erscheinen an einer Stelle. Während des Workouts werden Gewicht, Wiederholungen und RPE Satz für Satz protokolliert. Der Pausentimer hilft bei gleichmäßigen Intervallen; anschließend berechnet die App PR- und geschätzte-1RM-Signale aus der Einheit.

Der sinnvolle Ablauf ist zyklisch. Ein Trainingstag verändert den Ernährungs- und Trinkkontext, Regenerationsdaten helfen bei der Einschätzung der geplanten Einheit, und das Workout fließt anschließend in die Statistik ein. Die App bietet Tages-, Wochen-, Monats-, 3-Monats- und 6-Monats-Zeiträume für 18 Kennzahlen. Eine einzelne gute Einheit muss also nicht die ganze Geschichte erzählen.

iPhone
├─ SwiftUI views
├─ EncryptedDataStore
│  ├─ AES-256-GCM + ChaCha20-Poly1305
│  └─ Keychain / Secure Enclave
├─ HealthKit service
├─ AI Orchestrator
│  ├─ local rules
│  ├─ cloud cohort (banded, k≥50)
│  └─ Foundation Models (iOS 26+)
└─ encrypted .ftenc sync → CloudKit / Supabase

In den Einstellungen wird das Datenschutzversprechen konkret. Das Projekt dokumentiert verschlüsselte lokale Daten, biometrischen Zugriff über Keychain- und Secure-Enclave-Kontrollen, optionale HealthKit-Integration und ein Zero-Knowledge-Sync-Design, bei dem der Server nur verschlüsselte .ftenc-Blobs statt lesbarer Fitnessdaten erhält. Apple-Anmeldung und Passkeys sind mögliche Authentifizierungswege; ein aktiviertes Konto ersetzt trotzdem nicht die Prüfung der eingeschalteten Dienste.

Morning
├─ sleep + HRV + resting heart rate
├─ readiness score
├─ training-day macros and hydration target
└─ today's workout / Recovery Studio

During the day
├─ log sets, RPE, meals and supplements
├─ optional barcode / OCR entry
└─ keep the data local unless sync is enabled

Evening
└─ review trends and prepare tomorrow's plan

Die Screenshots

Im öffentlichen README sind die ausführlichen Demo-Screenshots derzeit noch als coming soon markiert. Es gibt daher keine fertige Galerie, die jede Ansicht belegen könnte. Die Showcase-Seite liefert Produktgeschichte und Architekturdiagramme; das Cover dieses Beitrags ist eine redaktionelle Illustration und kein App-Screenshot. Für den aktuellen Funktionsstand zählen Build und Dokumentation des Repositorys.

So funktioniert es unter der Haube

FitMes Speicherkonzept setzt nicht Login und Privatsphäre gleich, sondern stapelt mehrere Schutzschichten. Das Repository nennt AES-256-GCM und ChaCha20-Poly1305 zur Verschlüsselung, HMAC-SHA512 zur Integritätssicherung sowie biometrische Zugriffsregeln für Keychain oder Secure Enclave. Private CloudKit-Datenbanken und Supabase können den Synchronisationsweg tragen; die vorgesehene Nutzlast ist jedoch ein verschlüsselter Blob, den der Dienst nicht als normale Workout-Datenbank lesen kann.

Der KI-Weg ist vertrauensgesteuert und nicht ein dauerhaft laufendes Großmodell. Zuerst greifen lokale Regeln, danach kann eine Cloud-Kohorte nur gebänderte Werte liefern, wenn die Kohorte k≥50 erreicht. Auf iOS 26 oder neuer kommen optionale Foundation Models auf dem Gerät hinzu. So lassen sich Empfehlungen liefern, ohne rohe persönliche Messwerte zwingend hochzuladen; bei fehlendem Netzwerk oder Modell bleibt ein Offline-Fallback.

Repository und Releases

Das FitTracker2-Repository enthält die SwiftUI-App, Token-Prüfungen, Dokumentation, einen AI-Engine-Bereich sowie Dashboard- und Service-Teile rund um den Client. Im README stehen HealthKit, Apple-Anmeldung und Supabase OAuth, Passkeys, CryptoKit, private CloudKit-Datenbanken, Supabase Postgres/Realtime, ein FastAPI-Service auf Railway, Foundation Models und ein zustimmungsbewusstes Firebase Analytics. Das Repository ist also größer als nur das iPhone-Target.

Für diese Prüfung gibt es kein versioniertes öffentliches Release, an das man die Installation pinnen könnte. Als Versionsmarker dient der aktuelle main-Branch mit dem dokumentierten iOS-17.0+-Target. Ein Source-Build verändert sich mit dem Repository, und optionale Backend-Dienste können Konfiguration benötigen, die allein im Xcode-Projekt nicht sichtbar ist. Vor einem produktiven Einsatz solltest du docs/setup/ und die einschlägigen rechtlichen Dokumente lesen.

Was du vor dem Build prüfen kannst

Ein vorsichtiger erster Lauf ist überschaubar: Lies das README des Repositorys, prüfe Deployment-Target und Xcode-Version, untersuche die Setup-Dateien nach erforderlicher Service-Konfiguration und führe als Contributor die lokalen Verifikationsbefehle aus. Entscheide danach, ob du HealthKit, Cloud-Sync, Passkeys, Analytics und KI wirklich brauchst. Schalte unnötige Integrationen ab und teste Löschen sowie Export, bevor du eine vollständige Gesundheitschronik importierst.

Wo die Grenzen liegen

Die größte Einschränkung ist die Distribution. Ohne App-Store-Build und GitHub-Release-Asset müssen Nichtentwickler Xcode installieren, die Projektkonfiguration auflösen und die App für Simulator oder Gerät signieren. Für ein aktives Open-Source-Projekt ist das nachvollziehbar, aber es entspricht nicht dem Erlebnis, ein fertiges Fitnessprodukt aus dem App Store zu laden.

Die zweite Einschränkung sind Plattform- und Datenabhängigkeiten. HealthKit, Foundation Models, Passkeys, Cloud-Sync und die Xiaomi-Waage bringen jeweils Geräte-, OS-, Konto- oder Hardwarevoraussetzungen mit. Die App kann eine gemeinsame Zentrale bauen, aber keine Schlafphasen, HRV oder Körperzusammensetzung erfinden, wenn die Quelle diese Werte nicht liefert. Ein Readiness Score ist eine Entscheidungshilfe und kein medizinischer Rat.

Schließlich ist Datenschutz eine Konfigurationsgrenze und kein reines Marketingetikett. Lokale Verschlüsselung und Zero-Knowledge-Sync sind starke Entscheidungen, doch Supabase, Railway, Firebase, Apple-Authentifizierung und ein Kohortenservice bleiben externe Systeme, sobald sie aktiviert werden. Gesundheitsdaten bringen außerdem Fragen zu Einwilligung und Aufbewahrung mit. Lies die Datenschutzerklärung, verstehe Lösch- und Exportverhalten und nutze einen experimentellen Build nicht als medizinische Akte oder Diagnosewerkzeug.

Die Lizenz: Was du tun darfst

FitMe steht unter der MIT-Lizenz. Du darfst den Code untersuchen, ändern und weitergeben, auch in kommerziellen oder geschlossenen Produkten, sofern Copyright- und Lizenzhinweis bei wesentlichen weiterverteilten Codebestandteilen erhalten bleiben. MIT verpflichtet dich nicht, deine Änderungen zu veröffentlichen.

Diese Erlaubnis gilt für den Projektcode, nicht automatisch für Apple-SDKs, heruntergeladene Foundation Models, Open-Food-Facts-Daten, Supabase- oder Railway-Dienste, Firebase oder andere Abhängigkeiten. Für sie gelten eigene Bedingungen. HealthKit-Daten unterliegen außerdem Apples Plattformregeln und den Einwilligungserwartungen beim Lesen und Schreiben persönlicher Gesundheitsinformationen.

Solltest du es bauen

Wenn du Workouts, Makros, Regeneration und Körperzusammensetzung in einem überprüfbaren iPhone-Arbeitsbereich bündeln möchtest, ist FitMe ein ambitioniertes Open-Source-Projekt mit ungewöhnlich klarer Datenschutzarchitektur. Baue es aus dem FitTracker2-Quellcode, beginne mit lokalen Regeln und den Funktionen, die deine Geräte tatsächlich unterstützen, und ergänze Sync oder Kohorten-KI erst nach Prüfung des Datenwegs. Es passt zu Entwicklern, die Kontrolle schätzen und mit Xcode umgehen können; ein reibungsloser App-Store-Ersatz ist es noch nicht.

# Clone the source repository:
git clone https://github.com/Regevba/FitTracker2.git
cd FitTracker2

# Open in Xcode 16+, select an iOS 17+ simulator or device,
# then run the FitTracker scheme.
open FitTracker.xcodeproj