Sparky Workout Tracker – mein vibe-gecodeter Trainingsbegleiter

Wer meine letzten Beiträge kennt, weiß: Ich experimentiere viel mit KI-gestütztem Coding – dem sogenannten Vibe Coding. Das Prinzip ist simpel: Man beschreibt einer KI, was man sich vorstellt, und lässt sie den Großteil des Codes schreiben. Man selbst steuert die Richtung, prüft das Ergebnis und justiert nach – fast wie ein Regisseur am Set.

Mein neuestes Ergebnis aus diesem Prozess: der Sparky Workout Tracker.

Was ist der Sparky Workout Tracker?

Der Sparky Workout Tracker ist eine Progressive Web App (PWA), die ich als persönlichen Trainingsbegleiter entwickelt habe – primär für die Nutzung mit meiner Sparky-Fitness-App im Hintergrund. Die App läuft direkt im Browser, lässt sich aber auch wie eine native App auf dem Smartphone installieren.

Die wichtigsten Features:

• 📋 Workout-Pläne laden – Trainingspläne werden direkt von der Sparky-API abgerufen
• 💪 Übungen tracken – Sätze, Wiederholungen und Gewichte werden komfortabel erfasst
• ⏱ Pausentimer – automatische Pausenkontrolle zwischen den Sätzen
• 🔢 Zwei Zählmodi – klassischer Rep-Counter oder reiner Timer-Modus für zeitbasierte Übungen
• 📱 PWA-fähig – installierbar auf iOS und Android, funktioniert offline
• 🐳 Docker-ready – einfach per Container deployen

Vibe Coded – was bedeutet das hier konkret?

Der gesamte Stack – Vue 3, TypeScript, Vite, TailwindCSS v4, Pinia – wurde im Wesentlichen durch KI-Unterstützung (GitHub Copilot) aufgebaut. Ich habe die Anforderungen beschrieben, Architekturentscheidungen getroffen und das Ergebnis iterativ verfeinert. Klassisches Vibe Coding eben: die KI schreibt, ich dirigiere.

Das bedeutet natürlich nicht, dass der Code unkritisch übernommen wurde. Gerade bei Themen wie der Laufzeitkonfiguration via Docker-Umgebungsvariablen – damit die App flexibel auf verschiedene Server-URLs zeigen kann – war manuelles Nachdenken und Testen gefragt. Aber der Großteil der Boilerplate, der Komponenten und der Store-Logik entstand in einem Bruchteil der Zeit, die ich ohne KI-Unterstützung gebraucht hätte.

Screenshots

Open Source auf GitHub

Das Projekt ist vollständig open source und auf GitHub verfügbar:

👉 github.com/sebmuc99/Sparky-Workout-Tracker

Wer eine eigene Sparky-Instanz betreibt oder den Tracker ausprobieren möchte: einfach das Docker-Image ziehen, die Server-URL als Umgebungsvariable mitgeben – fertig.

docker run -d -p 8080:80 -e VITE_SPARKY_URL=https://deine-sparky-instanz.example.com ghcr.io/sebmuc99/sparky-workout-tracker:latest

Fazit

Der Sparky Workout Tracker ist ein schönes Beispiel dafür, was mit Vibe Coding in kurzer Zeit entstehen kann: eine vollwertige PWA mit Docker-Support, CI/CD-Pipeline und sauberer Architektur. Nicht perfekt, aber funktional – und das zählt beim Training genauso wie beim Code.

Feedback, Pull Requests und Sterne auf GitHub sind wie immer willkommen. 💪