Milo

Zweimal habe ich mit dem Ernährungstracking aufgehört, einmal mit dem Trainingslog – nicht wegen des Aufwands, sondern weil ich nicht mehr daran gedacht habe. Milo setzt dort an: Er meldet sich abends mit einem Check-in in Telegram, erinnert sich und zeigt Zusammenhänge, die keine einzelne App sieht. n8n verbindet die Teile, alles Wissen liegt in Postgres 16 mit pgvector, Claude formuliert. Neben Telegram läuft Milo in einer privaten Webapp mit Passkey-Login, Sprachnachrichten schreibt Whisper ab. Gebaut für mich selbst, kein Produkt.

• Prompt wird bei jeder Nachricht aus acht SQL-Blöcken neu zusammengesetzt – Rechnungen wie Wochenstand und Abstände macht SQL, nie das Modell
• Training aus Hevy per Webhook, Gewicht, Essen, Schlaf und Schritte aus Apple Health per Kurzbefehl, Habits per Knopf
• Nächtlicher Job erkennt Comebacks, Pausen, neue Höchstgewichte und Habit-Serien und legt sie als Erinnerungen an, montags folgt ein Wochenrückblick
• Fachwissen nur aus 49 Evidenzkarten, jede mit per Crossref geprüfter DOI
• Fehler-Workflow mit Meldung per Telegram, tägliches verschlüsseltes Backup

• n8n
• PostgreSQL
• pgvector
• Claude API
• Telegram Bot API
• Hono
• React
• TypeScript