Die Herausforderung
Die meisten Kalorientracker erfordern einen Account, speichern Daten in der Cloud und bombardieren mit Werbung. Nomz sollte anders sein: maximale Privatsphäre, alle Daten lokal, kein Account nötig — und trotzdem KI-gestützte Mahlzeiten-Analyse und Health-Integration.
Der Ansatz
Eine 100% lokale Architektur mit expo-sqlite als Datenbank. Kein Backend, kein Auth-System, keine Cloud-Abhängigkeit. Für die KI-Foto-Analyse wird Gemini 2.5 Flash eingesetzt — mit einer 3-Layer-Validierung, die fehlerhafte Ergebnisse zuverlässig abfängt. HealthKit und Health Connect synchronisieren Schritt- und Kaloriendaten plattformübergreifend.
Nomz zeigt, dass ein Kalorientracker nicht nerven muss. Barcode scannen, Portion wählen, fertig. Oder einfach ein Foto machen und die KI schätzen lassen. Alle Daten bleiben auf dem Gerät — kein Account, keine Cloud, keine Kompromisse bei der Privatsphäre.
Technologien
Native Performance mit EAS Build für App Store Releases — React Compiler für automatische Optimierung.
Offline-first Architektur — alle Daten bleiben auf dem Gerät, maximale Privatsphäre ohne Cloud.
KI-Foto-Analyse von Mahlzeiten mit 3-Layer-Validierung — schnell, günstig und zuverlässig.
Subscription Management ohne eigenes Backend — StoreKit und Google Billing aus einer Hand.
Statische Landing Page mit maximaler Performance — perfekt für eine Marketing-Website ohne dynamische Inhalte.
Native Integration mit Apple Health für Schritte, Kalorien und Aktivitätsdaten.
Empfehlungen
Keine Cloud-Abhängigkeit, keine DSGVO-Kopfschmerzen, keine Server-Kosten.
Schnelle Vision-API mit gutem Preis-Leistungs-Verhältnis — ideal für Foto-Analyse.
Cross-Platform Subscription Management ohne eigenen Payment-Server.
Das Ergebnis
26.500+ Zeilen TypeScript, 41 UI-Komponenten, 38 Test-Dateien. Premium-Monetarisierung mit RevenueCat (€19,99/Jahr). Barcode-Scanner mit Zugriff auf 3M+ Produkte via Open Food Facts. iCloud/Google Drive Backup für optionale Datensicherung. Dazu eine statische Marketing-Website mit Astro.
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