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So viele du willst, als TCX, GPX oder FIT, exportiert aus deiner Uhr oder aus Strava.
Eckdaten angeben
Maximale HF und letzte Wettkampfzeit. Ohne sie bleiben Zonen und Prognosen ungefähr.
Warnungen lesen
Sensorwechsel, unzuverlässige HF: Davon hängt ab, ob der Rest belastbar ist.
Dossier abholen
Eine vollständige, kommentierte Textdatei für ChatGPT, Gemini oder Claude.
Warum dieses Tool?
Eine einstündige TCX-Datei mit 1 Hz ist etwa 1,7 MB groß, davon fast 90 % XML-Tags. Das sind rund 533.000 Tokens. Selbst wenn dieses Volumen ins Kontextfenster passt, argumentiert das Modell schlecht: Es soll eine Trainingsanalyse aus Tausenden Zeilen roher Koordinaten liefern.
Das hier erzeugte Dossier umfasst einige Zehntausend Tokens und enthält Objekte, die ein Modell interpretieren kann: Kilometerzeiten, Runden, Zeit pro Zone, Wiederholungen einzeln, Bestleistungen, Prognosen. Die Analyse ist besser als mit der vollständigen Datei, nicht nur günstiger.
Was das Tool selbst berechnet
| Analyse | Was sie beantwortet |
|---|---|
| Quelle der HF | Brustgurt oder Handgelenksensor? Die Datei sagt es fast nie. Das Tool leitet es aus dem Signal ab, vor allem aus dem Einrasten auf die Kadenz, wenn die Uhr die Schritte mit dem Herzschlag verwechselt. |
| Kardiale Drift | Sinkt deine Effizienz in der zweiten Hälfte der Belastung? Über 5 % liegt es an der Grundlagenausdauer. Das Tool berechnet keine Drift bei Intervalleinheiten, wo die Zahl sinnlos wäre. |
| Intervallumsetzung | Sind deine Wiederholungen gleichmäßig? Lässt die Pace nach? Steigt die HF bei gehaltener Pace, ein Zeichen von Ermüdung, bevor die Beine nachgeben? |
| Zeitprognosen | 5 km, 10 km, Halbmarathon, Marathon, mit Spanne und Verlässlichkeitsstufe. Eine Wettkampfzeit zählt mehr als eine Trainingsbelastung, und ihr Gewicht nimmt mit dem Alter ab. |
| Gerätewechsel | Über mehrere Einheiten erkennt und datiert das Tool einen Wechsel des Herzfrequenzsensors, der sonst unbemerkt jeden HF-Vergleich entwerten würde. |
Warum eine KI ein strukturiertes Dossier statt einer Rohdatei braucht: zum Artikel.
1. Deine Eckdaten
Optional, aber ohne diese Werte werden die Zonen aus der in den Dateien beobachteten maximalen HF geschätzt, was ungenau ist.
2. Deine Dateien
Dateien hier ablegen
TCX, GPX oder FIT, so viele du willst, notfalls eine ganze Saison
FIT ist das native Format deiner Uhr: Nur es enthält die Beckenbahnen und den tatsächlich gekoppelten Herzfrequenzsensor.
3. Dein Dossier, bereit zur Analyse
Heutige Kontextfenster verkraften problemlos 100.000 Tokens, deshalb setzt die Standardeinstellung auf Detail. Geh eine Stufe runter, wenn dein Modell begrenzter ist oder du viele Einheiten lädst.
Fragen an deine KI
- Analysiere meine kardiale Drift unter Berücksichtigung der Temperatur und sag mir, ob meine Grundlagenausdauer ein limitierender Faktor ist.
- Habe ich meine Intervalle wie geplant umgesetzt? Was sollte ich in der nächsten Einheit ändern?
- Vergleiche die Zeiträume der Sensoren getrennt und sag mir, was sich geändert hat.
- Schlag mir auf Basis dieser Belastung meine Trainingswoche vor.
- Passt meine Intensitätsverteilung zu meinem Ziel?
Erzeugtes Dossier ansehen
4. Die Details, wenn du tiefer einsteigen willst
Überblick
| Datei | Datum | Dist. | In Bewegung | Gesamt | Pace / Tempo | Ø HF | Sensor | Drift | Intervalle |
|---|
Einheit für Einheit
Klapp eine Einheit auf, um die Signale hinter jedem Urteil zu sehen. Besonders nützlich, um die Sensorerkennung zu beurteilen: Nur du weißt, welche Einheiten mit Brustgurt gelaufen sind.
Trainingsbelastung
Aerobe Entwicklung
HF bei gleicher Pace im Zeitverlauf: der einzige Formindikator, der weder von der Strecke noch von der Tagesform abhängt. Die Sensoren werden getrennt behandelt.
Prognosen
Häufige Fragen
Warum ist meine TCX-Datei zu groß für Gemini oder ChatGPT?
Eine einstündige TCX-Datei mit 1 Hz ist etwa 1,7 MB groß, davon fast 90 % XML-Tags, also rund 533.000 Tokens. Selbst wenn dieses Volumen ins Kontextfenster passt, argumentiert das Modell schlecht über Tausende Zeilen roher Koordinaten.
Werden meine Dateien an einen Server geschickt?
Nein. Die gesamte Berechnung läuft in deinem Browser, und du kannst das im Netzwerk-Tab prüfen. Ein GPS-Track enthält in seinen ersten und letzten Punkten deine Wohnadresse auf den Meter genau: Das Tool kürzt sie standardmäßig.
Wie errät das Tool, ob ich einen Brustgurt getragen habe?
Das deutlichste Merkmal ist das Einrasten auf die Kadenz: Ein optischer Sensor verwechselt die Schrittfrequenz mit dem Puls und zeigt zum Beispiel 172 bpm statt 140. Ein Brustgurt misst ein elektrisches Signal und kann diesen Fehler nicht machen. Hinzu kommen die Länge von Plateaus identischer Werte, die Schlag-zu-Schlag-Auflösung und die Reaktionszeit auf Tempowechsel. Es ist eine Heuristik: Ihre Konfidenz ist gedeckelt und wird angezeigt.
Warum wird die Drift bei manchen Einheiten nicht berechnet?
Weil sie dort nichts aussagen würde. Die Drift vergleicht die Effizienz zwischen den beiden Hälften einer durchgehenden Belastung. Bei Intervallen schwankt das Verhältnis von Tempo zu HF zwischen Wiederholungen und Pausen: Die Zahl wäre ein Artefakt. Das Tool sagt lieber, dass es nicht misst, als eine irreführende Zahl zu liefern.
Ist die angezeigte Temperatur die Lufttemperatur?
Nein. Der Sensor sitzt am Handgelenk und wird vom Körper erwärmt: Er misst meist 3 bis 8 °C zu hoch. Der Wert wird angezeigt, aber immer mit dieser Warnung, auch im Dossier, das an die KI geht.
Wie verlässlich ist eine Marathonprognose?
Gering, und das muss man sagen. Eine Studie mit 2.303 Hobbyläufern hat gezeigt, dass die Riegel-Formel bis zum Halbmarathon gut kalibriert ist, beim Marathon aber für die Hälfte der Läufer mindestens zehn Minuten zu schnelle Prognosen liefert. Ein Modell auf Basis echter Wettkampfergebnisse halbiert den Fehler ungefähr.
Welche Formate werden unterstützt?
TCX, GPX und FIT. Nimm am besten FIT: Es ist das native Format der meisten Uhren von Garmin, Coros, Wahoo und Suunto und das einzige, das Beckenbahnen einzeln sowie die Liste der gekoppelten Geräte enthält. So lässt sich sicher und nicht nur geschätzt sagen, ob du einen Brustgurt getragen hast. Der TCX-Export von Garmin Connect fasst alle Bahnen einer Schwimmeinheit in einer einzigen Zeile zusammen.
Die angezeigte Pace stimmt nicht mit Garmin Connect überein
Das ist ein Unterschied in der Konvention, kein Fehler. Die Pace wird hier auf die Bewegungszeit berechnet, wie bei Strava: Stopps an Ampeln und Pausen sind ausgenommen. Garmin Connect teilt durch die Gesamtdauer und zeigt daher eine langsamere Pace. Bei einem 16-km-Lauf in der Stadt beträgt der Unterschied leicht fünfzehn Sekunden pro Kilometer. Beide Dauern stehen nebeneinander, damit der Unterschied sichtbar ist, und das Dossier für die KI nennt die verwendete Konvention. Sonst würde ein Modell Zahlen vergleichen, die sich nicht vergleichen lassen.
Auch die Höhenmeter stimmen nicht
Lädst du eine FIT-Datei hoch, übernimmt das Tool die Höhenmeter, die der barometrische Höhenmesser deiner Uhr gemessen hat. In TCX oder GPX gibt es diese Information nicht: Sie wird aus der GPS-Höhe neu berechnet, was sie meist um 30 bis 50 % unterschätzt. Bei einem echten 16-km-Lauf waren es 61 berechnete gegenüber 140 gemessenen Metern. Ein weiterer Grund, FIT zu bevorzugen.
Die erkannte Sportart ist falsch, warum?
Das Tool traut der Bezeichnung in der Datei nicht, weil sie oft falsch ist: Eine Krafteinheit mit Laufabschnitten ist als „Laufen“ markiert, eine Beckeneinheit als „Sonstiges“. Die Klassifizierung erfolgt deshalb anhand der Form der Daten. Jede Einheit bekommt eine Stufe: vollständige Analyse für Laufen und Radfahren, eigene Behandlung für Schwimmen und für alles andere nur Zählung als Belastung. Eine Krafteinheit wirkt sich auf die Erholung aus, auch wenn ihre Pace nichts bedeutet.
Worauf diese Berechnungen beruhen
Jede Kennzahl stützt sich auf eine veröffentlichte Arbeit. Hier ist, auf welche, und was jede davon nicht sagt.
- Steigungsbereinigte Pace. Minetti AE, et al. Energy cost of walking and running at extreme uphill and downhill slopes. J Appl Physiol. 2002;93(3):1039–46. doi · PubMed. Auf dem Laufband ermittelt: berücksichtigt weder technisches Gelände noch Muskelschäden bei langen Abstiegen.
- Abweichung zwischen HF-Sensoren. Gillinov S, et al. Med Sci Sports Exerc. 2017;49(8):1697–703. · Pasadyn SR, et al. Cardiovasc Diagn Ther. 2019;9(4):379–85. doi. Diese Arbeiten messen den Fehler optischer Sensoren; sie bieten keine Methode, ihn allein aus der Datei zu erkennen. Unsere Erkennung ist davon abgeleitet: Sie ist kein validiertes Protokoll.
- Zeitprognose. Riegel PS. Athletic records and human endurance. American Scientist. 1981;69(3):285–90. Kalibriert auf Weltrekorde, auf flacher Straße.
- Korrektur für Hobbyläufer. Vickers AJ, Vertosick EA. An empirical study of race times in recreational endurance runners. BMC Sports Sci Med Rehabil. 2016;8:26. doi. Der direkte Grund, warum eine Wettkampfzeit mehr zählt als eine Trainingsbelastung.
- Kritische Geschwindigkeit. Jones AM, et al. Critical power: implications for determination of V̇O₂max and exercise tolerance. Med Sci Sports Exerc. 2010;42(10):1876–90. doi. Das Modell nimmt an, dass die kritische Geschwindigkeit unbegrenzt haltbar ist, was ab etwa 90 Minuten falsch ist.
- Normalisierte Leistung, TSS, Pa:Hr-Drift. Weit verbreitete Trainingsmethoden (Coggan, Friel), aber keine begutachteten Fachartikel. Der Unterschied zählt.
Was diese Quellen nicht garantieren Sie begründen die Formeln, nicht die Schlussfolgerungen. Eine korrekt berechnete Zahl aus einem fehlerhaften Sensor bleibt falsch. Bei Schmerzen oder bevor du einen Trainingsplan änderst, hat der Rat einer Fachperson Vorrang vor diesem Tool und vor der KI, der du seine Ergebnisse gibst.