Coaching am Handgelenk

An diesem Punkt hatte ich eine Watch, die einen Lauf ehrlich maß und ordentlich speicherte. Aber ich trainierte, wirklich trainierte, und mein eigenes Training hatte mich etwas gelehrt: Wenn du schneller werden willst, sind strukturierte Intervalle ein großer Teil des Wegs dorthin. Eine Stoppuhr macht dich nicht schneller. Intervalle schon. Genau deshalb musste Runara das Coachen lernen.

Struktur, die du auf dem großen Bildschirm baust

Intervallpläne folgen derselben Philosophie wie der Rest der App: Das Denken erledigst du am iPhone, wo du Platz und eine Tastatur hast, und die Watch führt es einfach aus.

Ein Plan ist eine Folge von Schritten, Aufwärmen, Belastung, Erholung, Auslaufen und frei, und jeder Schritt kann ein Ziel tragen: ein Tempofenster, das du halten sollst, oder eine Herzfrequenzzone, in der du bleiben sollst. Anfangs waren die Schritte anonym und etwas starr, also lockerte ich sie:

feat(model): PlanStep gains optional name + HR target zone

Jetzt kann ein Schritt in deinen eigenen Worten "5 x 1 min hart" heißen und auf Zone 4 zielen, oder er kann ein weit offener "einfach rollen"-Block ganz ohne Ziel sein. Die Watch zeigt während des Laufs eine schlanke Leiste: wofür dieser Schritt da ist, wie viel davon übrig ist, und einen Blick auf das, was als Nächstes kommt. Offene Schritte bekommen ein manuelles "weiter", sodass du improvisieren kannst, ohne die Struktur wegzuwerfen, was genau dem entspricht, wie meine echten Trainings ablaufen, wenn meine Beine eine Meinung haben.

Zwei Fixes aus diesem Abschnitt machten Pläne lebendig, statt nur vorhanden:

fix(watch): announce first plan step + auto-split on each step change

Davor startete ein Plan in Stille und markierte seine eigenen Grenzen nie. Jetzt sagt er dir im Moment des Starts, was der erste Schritt ist, und jedes Mal, wenn ein Schritt wechselt, setzt er automatisch eine Segmentmarke, sodass deine Splits mit der Struktur übereinstimmen, die du entworfen hast. Dieser eine Commit ist der Unterschied zwischen "eine Liste an deinem Handgelenk" und "etwas, das das Training mit dir durchzieht".

Eine Stimme, die wirklich Deutsch spricht

Das ist der Teil, auf den ich still stolz bin.

Ich lebe in Österreich. Die Hälfte der Leute, die das nutzen könnten, denkt auf Deutsch. Ein Coaching-Hinweis, der einem Deutschsprachigen mitten im Lauf in knappem Englisch "one kilometre, five minutes twelve" zuruft, ist kein Coaching, das ist Reibung. Also sprechen die Audio-Hinweise sowohl Englisch als auch Deutsch, und sie werden vollständig auf dem Gerät erzeugt. Nichts wird an einen Cloud-Sprachdienst gesendet, denn natürlich nicht, das hieße, deinen Lauf an einen Server zu schicken, damit er dir eine Zahl vorliest.

Die Watch kann deine Splits, Zeitmarken, Zonenwechsel und Intervallgrenzen ansagen. Sie dämpft die Lautstärke wie Siri, sodass sie respektiert, was du schon hörst, und sie ist standardmäßig aus. Du schaltest sie nur ein, wenn du eine Stimme im Ohr willst.

Das Deutsch richtig hinzubekommen war mehr Arbeit als das Englische, und nicht so, wie man vermuten würde. Die Synthese war der leichte Teil. Die Falle war, dass einige der Intervall-Bezeichnungen reine Textstrings waren, die den normalen Lokalisierungspfad still umgangen hatten:

fix(l10n): translate Phase-16 interval labels that bypassed SwiftUI auto-localize

Eine Handvoll Wörter, die im Simulator übersetzt aussahen, entpuppten sich als hartcodiertes Englisch, das sich in der falschen Schicht versteckte. Die Art Bug, die nur ein Muttersprachler bemerkt, oder jemand, der sein Telefon tatsächlich auf Deutsch umstellt. Ich bemerke es, weil Deutsch die Sprache ist, in der diese App hier benutzt wird.

Wo die Maschine half, und wo sie es nicht konnte

Audio-Hinweise sind ein gutes Beispiel für die Aufteilung zwischen Mensch und Maschine, auf die ich immer wieder zurückkomme.

Claude war wirklich großartig bei der mechanischen Breite: den Sprachsynthesizer verkabeln, das Gerüst für Hinweistexte über sechzehn verschiedene Sportarten in zwei Sprachen erzeugen, die Audio-Session-Verrohrung so erledigen, dass die Dämpfung sich benimmt. Das ist eine Menge sorgfältiger, repetitiver Code, und sie produzierte ihn schnell und korrekt.

Was sie nicht konnte, war mir zu sagen, ob ein deutscher Hinweis für ein österreichisches Ohr natürlich klingt, oder ob die Ansage des Splits in genau diesem Moment eines Intervalls hilft oder nervt, oder dass eine bestimmte Bezeichnung über ihre Lokalisierung log. Diese Urteile kamen daher, die Person zu sein, die das Ding an einem Dienstagabend-Lauf durch Lieboch tatsächlich tragen würde, beim Versuch, Zone 4 zu halten und nicht an Software zu denken. Der Geschmack, und der Test "hilft mir das wirklich beim Laufen", blieben meine.

Ich nutzte diese Intervalle selbst, während ich sie baute. Diese Rückkopplungsschleife, einen Hinweis bauen, damit laufen, von etwas Konkretem genervt zurückkommen, genau das beheben, ist der beste Teil daran, eigene Werkzeuge zu bauen. Du bist dein eigener anspruchsvollster Nutzer, und du kannst dir nicht vormachen, ob es funktioniert.

Als Nächstes: Das Telefon hat die ganze Zeit in deiner Tasche gelegen und nichts getan. Zeit, es an die Arbeit zu schicken, und die winzige Watch-Komplikation kennenzulernen, die mich drei Runden lang bekämpfte.