Warum KURA?
Ich habe olympische Mittelstreckenläuferinnen trainiert. Der nervigste Teil war dabei fast immer dasselbe: Training zu loggen – und zwar so, dass man die Daten nach der Saison auch wirklich auswerten kann. In der Praxis hat das nie richtig funktioniert.
Bei meinem eigenen Training war es nicht anders. Ich habe so ziemlich jede App ausprobiert, die es gibt: zu umständlich, zu starr, zu nervig. Keine hat lange überlebt. Was ich eigentlich wollte, war etwas Simples: Training festhalten, so wie ich einem Freund schreiben würde. Ein Satz darüber, was ich gemacht habe – und jemand (oder etwas) kümmert sich um den Rest.
Genau daraus ist KURA entstanden. Ich habe ein Backend gebaut, in dem nicht der Mensch der „primäre Nutzer“ ist, sondern der KI-Agent. Alles ist darauf ausgelegt, dass der Agent Trainingseinträge zuverlässig versteht, nachfragt, wenn etwas fehlt, und sie als saubere Daten ablegt.
Apps lösen das falsche Problem
Es gibt hunderte Training-Apps. Die sind gut darin, Dinge zu speichern. Das eigentliche Problem ist aber das Loggen – und das ist Arbeit. Formulare ausfüllen, Dropdowns, durch Übungslisten scrollen. Versuch mal, exzentrische Tempo-Squats sauber einzutragen. Oder eine Sprint-Plyo-Ausdauer-Kombi. Oder eine Übung, die nicht in der Datenbank ist. Viel Spaß, das strukturiert zu halten.
Einem Agenten ist das egal. Du schreibst: „Tempo-Squats heute, 4 Sekunden runter, Pause unten, 80 kg, war brutal“ – und er versteht, was gemeint ist. Und wenn etwas fehlt, fragt er nach.
Der Knackpunkt ist nur: Wohin mit diesen Informationen, damit sie langfristig nutzbar bleiben?
Chatfenster sind dafür nicht gebaut
Kontextfenster sind begrenzt, und nach ein paar Monaten fallen die ältesten Nachrichten einfach hinten raus – ohne Warnung.
Die KI erinnert sich an Muster („Dienstags Beine“, „Knie manchmal empfindlich“), aber es ersetzt keine echten Trainingsdaten. Keine Progressionskurve, keinen Volumentrend, keinen sauberen Blick darauf, ab wann das Plateau begonnen hat – vielleicht genau dann, als der Schlaf eingebrochen ist.
Wechselst du von ChatGPT zu Claude, auf ein anderes Modell oder eine neue Plattform, steckt die gesamte Trainingshistorie in Chatprotokollen, die du nicht sinnvoll mitnehmen kannst.
Selbst wenn du exportierst: drei Monate Trainingsdaten, verteilt über Nachrichten. Der Agent muss sich jedes Mal aufs Neue eine Struktur daraus zusammenbauen. Analysen werden langsam, fragil und unzuverlässig.
Was KURA macht
Mit KURA ist der Input egal: Chat, Sprache, kurze Notizen – du formulierst so, wie es für dich natürlich ist. Der Agent übernimmt den Rest und speichert alles nicht als Chatverlauf, sondern als strukturierte Trainingsdaten: typisiert, mit Zeitstempel, verknüpft.
Ein API-Call reicht, um dem Agenten den kompletten Kontext zu geben: jedes Training, jede Bestleistung, jede Entwicklung über Zeit – unabhängig davon, welche KI gerade genutzt wird.
Und weil die Daten strukturiert sind, kann KURA die Mathematik übernehmen, die im Chatfenster schlicht nicht zuverlässig funktioniert: bayessche Verfahren, die Plateaus früh erkennen, Zusammenhänge zwischen Schlaf und Leistung sichtbar machen, Vergleiche, die deine Werte einordnen statt nur zu kommentieren.
Der Agent liest am Ende die fertige Analyse und gibt Ratschläge, die auf deinen Daten basieren – nicht auf generischem Fitnesswissen.
Einrichtung
Zugang anfragen
Early Access ist kostenlos. Anfragen werden kurzfristig freigeschaltet.
Zugang anfragenKI verbinden
OpenClaw, Claude, ChatGPT oder jeden anderen KI-Agenten verbinden und Einrichtung starten.
Losreden
Dein KI-Agent kann viel mehr als nur Training. Gib ihm am Anfang einen kurzen Hinweis. Öffne z. B. OpenClaw, Claude oder ChatGPT und sag:
„Ich bin neu bei Kura. Erkläre mir, wie es funktioniert und mach das Onboarding mit mir.“
Ab da reicht es, einfach über dein Training zu reden. Der Agent erkennt, was zu loggen ist. Falls nicht, hilft ein kurzes „Speicher das in Kura“.
Wie das dann aussieht →