In der heutigen digitalen Welt, in der Gesundheit und Fitness eine immer größere Rolle spielen, suchen Nutzer nach einfachen und zugleich intelligenten Tools für ihr tägliches Meal-Tracking. Eine bemerkenswerte Neuheit auf diesem Gebiet ist eine iOS-App namens Getter, die von einem einzelnen Entwickler mit umfassender Unterstützung durch künstliche Intelligenz (KI) konzipiert und umgesetzt wurde. Seit Mai 2025 steht diese minimalistische und zugleich leistungsfähige Mahlzeiten-Tracker-App im App Store zum Download bereit und setzt neue Maßstäbe hinsichtlich Datenschutz, Nutzererlebnis und technischer Architektur. Die Geschichte hinter der Entwicklung von Getter ist ebenso inspirierend wie das Ergebnis selbst. Der Entwickler, der 2024 seinen Job aufgab, verbrachte ein ganzes Jahr mit der Suche nach einem neuen beruflichen Pfad, durchlief unterschiedliche Phasen von Beratung, Ausbildung im Bereich Fitness und ausgiebigen Freizeitaktivitäten wie Skaten und Kochen.
Erst durch einen Zufall und den Rat eines Freundes, einen erneuten Blick auf aufkommende Entwicklungen im Bereich der KI-gestützten Programmierung zu werfen, nahm das Projekt Fahrt auf. Anfang 2025 begann die Experimentierphase mit verschiedensten KI-Tools wie ChatGPT, DeepSeek und Cursor. Obwohl der Entwickler keine tiefgehenden Kenntnisse in Flutter besaß und kein erfahrener Softwareentwickler war, entstand durch die Kombination von eigenen Ideen und KI-Unterstützung binnen kürzester Zeit die erste funktionsfähige Version einer Mahlzeiten-Tracking-App. Die Grundidee basierte auf einer detaillierten Analyse der Community rund um MyFitnessPal, einer der bekanntesten Anwendungen dieser Art. Daraus entstand die klare Vision einer privaten, werbefreien und unkomplizierten App, die ohne Login auskommt und die Hauptfunktion des Mahlzeiten-Trackings mit Unterstützung einer KI erledigt.
Bereits die ersten Versionen boten eine einfache Kalorienberechnung, jedoch zeichnete sich bald ab, dass der initial unstrukturierte Code mit zunehmenden Features unübersichtlich und schwer wartbar wurde. Die Herausforderung bestand darin, eine tragfähige Softwarebasis zu schaffen, die sowohl neuen Anforderungen gerecht wird als auch stabil und sicher bleibt. Die Lösung fand der Entwickler in einem bewährten Softwareprinzip namens Domain-Driven Design (DDD), das er durch intensive Gespräche mit KI-Systemen erlernte. Dieses Modell strukturiert die Softwareentwicklung in klar getrennte Schichten, die jeweils exakt definierte Aufgaben erfüllen. Das Ergebnis ist eine Architektur, die den Code wartbar, erweiterbar und verständlich macht – ein wichtiger Meilenstein für eine klassische Soloentwicklung, die mit neuen Features nicht mehr zu kämpfen hatte.
Getter wurde in mehreren Schichten aufgebaut: die Präsentationsschicht, die für Benutzeroberfläche und Zustandsverwaltung zuständig ist, die Applikationsschicht, in der Anwendungsfälle wie Mahlzeitenanalyse oder Backups orchestriert werden, die Domain-Schicht mit den Kernobjekten wie Benutzerprofilen und Mahlzeiteneinträgen sowie die Datenschicht, die den Zugriff auf lokale Datenbanken und externen Dienste sicherstellt. Unterstützt wird die App durch Kernservices wie Verschlüsselung, Netzwerkzugriffe und einzigartige Geräteidentifikatoren, die alle auf höchste Sicherheit und Datenschutz im Einklang mit den Apple-Richtlinien ausgerichtet sind. Besonders hervorzuheben ist die innovative Nutzung von AES-256 GCM-Verschlüsselung, bei der alle sensiblen Nutzerdaten direkt auf dem Gerät verschlüsselt werden. Der Schlüssel wird sicher in der iCloud Keychain aufbewahrt, wodurch selbst bei der Verwendung von optionalen Cloud-Backups niemand außer dem Anwender Zugriff auf die Daten hat. Die Speicherung erfolgt lokal über Hive, eine leichtgewichtige NoSQL-Datenbank für Flutter, die neben hoher Performance auch die Offline-Nutzung garantiert.
Die optionalen Cloud-Backups werden über eine selbstbetriebene Cloudflare-Worker-Instanz realisiert, welche verschlüsselte und komprimierte Nutzerdaten in einem Cloudflare R2 Speicher, ähnlich einem Cloud-Objektspeicher, sichert. Durch diese Architektur ist das Backup-System komplett getrennt von der App und bietet gleichzeitig nahtlose und zuverlässige Wiederherstellungsmöglichkeiten. Das Besondere an Getter ist jedoch nicht nur die robuste und sichere Backend- und Datenarchitektur, sondern vor allem die Integration einer intelligenten KI-basierten Mahlzeitenanalyse. Wenn Nutzer ihre Mahlzeiten in freier Textform eingeben – beispielsweise „1 Apfel und 2 Bananen“ – wird dieser Text an einen weiteren Cloudflare-Worker gesendet, der als eine Art Orchestrator für verschiedene KI-Dienste fungiert. Dabei können unterschiedliche KI-Modelle von Anbietern wie OpenAI, Anthropic oder speziellen Lebensmittel-APIs abgefragt und die Ergebnisse standardisiert und strukturiert zurückgegeben werden.
So erhält der klassische Nutzer binnen Sekunden präzise Informationen zu Nährstoffen und Kalorien mit minimalem Aufwand und ohne komplizierte Eingaben. Dieses Modell bietet dabei flexible Erweiterbarkeit und ermöglicht es dem Entwickler, die für ihn besten KI-Services zu nutzen beziehungsweise bei Bedarf leicht zu wechseln, ohne dass der Nutzer eine neue App-Version installieren müsste. Aus endnutzerorientierter Sicht zeichnet sich Getter durch eine sehr schlanke und übersichtliche Benutzeroberfläche aus. Der Verzicht auf Anmeldungen oder störende Werbung macht den Einstieg barrierefrei und günstig für eine Vielfalt von Anwendern. Die Nutzung im Offline-Modus garantiert, dass auch bei fehlender Internetverbindung das Essen getrackt und lokale Daten erfasst werden können.
Besonders wichtig ist dem Entwickler die Wahrung der Privatsphäre: Alle persönlichen Daten verbleiben standardmäßig auf dem Gerät, und Cloud-Speicher wird nur optional und natürlich verschlüsselt eingesetzt. Die Veröffentlichung von Getter im Mai 2025 stellt einen beachtlichen Erfolg dar, der vor allem zeigt, wie moderne KI-Werkzeuge auch Einzelpersonen ermöglichen, hochwertige Software in kurzer Zeit zu entwickeln. Während traditionelle App-Entwicklerteams oft Monate oder Jahre benötigen, gelang es diesem Entwickler, mit KI-Unterstützung innerhalb von fünf Monaten von der Idee bis zum marktreifen Produkt zu kommen – inklusive eines kompletten Re-Designs auf Basis von Domain-Driven Design und moderner Sicherheitsstandards. Für die Zukunft plant der Entwickler, die App weiter auszubauen und stetig die zugrundeliegenden KI-Modelle zu verbessern. Die modulare Architektur macht Updates und neue Funktionen ohne große Umbrüche möglich.
Darüber hinaus bleibt das Ziel klar: Eine minimalistische, effiziente App zu erhalten, die Nutzern hilft, ihre Ernährungsziele zu verfolgen – ohne Kompromisse bei Sicherheit und Datenschutz. Zusammengefasst stellt Getter ein innovatives Beispiel dar, wie KI nicht nur als Produkt fungiert, sondern auch als Werkzeug für Entwickler selbst. Die Kombination aus solider Softwarearchitektur, modernen Verschlüsselungstechniken und KI-gesteuerter Analyse zeigt einen Weg auf, wie zukünftige Gesundheits- und Fitness-Apps gestaltet sein könnten. Für Anwender bedeutet es den Zugang zu einem leichten, verlässlichen Mahlzeiten-Tracker mit intelligenter Auswertung, der die Privatsphäre respektiert und gleichzeitig den Aufwand beim Essenstracking erheblich reduziert. Die Entwicklungsgeschichte unterstreicht zudem, dass mit der richtigen Vision, Ausdauer und den heutigen KI-Tools auch einzelne Entwickler Großes schaffen können, ohne auf große Ressourcen oder Teams angewiesen zu sein.
In einer Zeit, in der immer mehr Menschen auf ihre Ernährung achten und digitale Unterstützung dabei suchen, bietet Getter eine interessante und moderne Lösung, die einen Blick wert ist – ganz besonders für jene, die Wert auf Datensicherheit und minimalistische Benutzererfahrung legen. Der Aufstieg von Getter könnte zugleich ein Vorbote dafür sein, dass KI-gestützte Programmiertools in der Zukunft die Softwareentwicklung grundlegend verändern und kreativen Einzelkämpfern neue Chancen eröffnen, eigene Ideen in die Realität umzusetzen.
