Das Fahrradfahren ist für viele Menschen nicht nur ein Hobby, sondern eine Leidenschaft, die mitunter zu extrem herausfordernden Langstreckenrennen führen kann. Besonders bei einem monumentalen 5.000 Kilometer langen Fahrradrennen, wie dem Transcontinental Race, ist eine durchdachte Planung essenziell. Neben körperlicher Vorbereitung müssen Fahrer vor allem ihre Route akribisch planen, um wichtige Versorgungsstationen wie Lebensmittelgeschäfte, Wasserstellen und Schlafmöglichkeiten nicht zu verpassen. Diese Aufgabe ist mühselig und zeitintensiv, wenn sie allein mit herkömmlichen Mitteln erledigt wird.
Doch wie könnte moderne Technologie diesen Prozess effizienter gestalten? Die Antwort lautet Vibe Coding – die Verbindung von Firebase, künstlicher Intelligenz durch Googles Gemini und der Google Maps Plattform, um einen automatisierten und intelligenten Routenplaner für solch anspruchsvolle Fahrradrennen zu erschaffen. Esther Lloyd, Customer Engineer bei Google Cloud und begeisterte Langstreckenradfahrerin, stand genau vor dieser Herausforderung. Die Planung einer 5.000 km langen Route von Hand kostet umständliches Suchen, Klicken und Abgleichen von Öffnungszeiten mit diversen Tools wie Ride With GPS. Die manuelle Arbeit allein, Points of Interest entlang der Strecke zu identifizieren und einzutragen, kann Tage in Anspruch nehmen und den Fokus von Training und Erholung abziehen.
Die Fragestellung war seitens Esther, ob sich ihre Leidenschaft für Softwareentwicklung und Radfahren verbinden lässt, um eine intelligente Lösung zu schaffen, die repetitive Planungsschritte automatisiert. Entstanden ist so ein innovativer Ansatz, der Firebase Cloud Services, die Leistungsfähigkeit von Gemini als KI-Co-Pilot und Google Maps API kombiniert. Der Kern des Projekts bestand darin, eine Anwendung zu entwickeln, die eine GPX-Datei – ein Standardformat für GPS-Daten – einliest, die Route analysiert und automatisch relevante POIs entlang des Streckenverlaufs ermittelt. Dabei lag der Fokus auf für Radfahrer essenziellen Orten wie 24-Stunden-Supermärkten, Cafés, Tankstellen und potenziellen Übernachtungsmöglichkeiten. Eine besondere Herausforderung war es, diese POIs zielgerichtet auf die Bedürfnisse von Langstrecken-Radfahrern zu filtern, beispielsweise hinsichtlich der Nähe zur Route, der Verfügbarkeit rund um die Uhr oder der Öffnungszeiten.
Anstatt komplexe Algorithmen für Geodatenabfragen selbst zu entwickeln, wurde Gemini als KI genutzt, um die API-Abfragen intelligent zu generieren und auszuwerten, was die Entwicklungszeit enorm verkürzte. Der Entwicklungsprozess startete mit Firebase Studio, einem browserbasierten Entwicklungsumfeld von Google, das speziell auf Entwicklerkomfort und Schnelligkeit ausgelegt ist. Mit der integrierten Gemini 2.5 Prototyping-Funktion konnten schnell Benutzeroberflächen erstellt werden. Ein einfacher Prompt sorgte dafür, dass das Grundgerüst der Anwendung entstand: eine Kartenansicht, Knöpfe zum Hochladen der GPX-Datei und eine Liste zur Anzeige der gefundenen POIs.
Schon mit diesen ersten Schritten wurde die Basis einer React-Applikation mit Tailwind CSS geschaffen, die auf Next.js aufbaut – ein sehr performanter und moderner technologischer Stack. Im nächsten Schritt wurde die eingespielte GPX-Datei analysiert. Hierfür generierte Gemini serverseitig Funktionen, welche die XML-Daten extrahierten und die GPS-Koordinaten entlang der Route ausgelesen wurden. Auf diese Weise entstand ein präziser digitaler Streckenverlauf, der Grundlage für die darauf folgende Abfrage der POIs bei Google Maps Places API war.
Die eigentliche Magie entfaltete Gemini bei der Datenabfrage. Statt komplizierter und fehleranfälliger eigener Logik formulierte Esther natürliche Sprachaufforderungen wie „Finde Supermärkte innerhalb eines 2 km Umwegs entlang des Streckenabschnitts und gib Name, Koordinaten und Öffnungszeiten zurück“. Gemini verstand diese Instruktionen, übersetzte sie in exakte API-Anfragen und filterte die Ergebnisse nach vordefinierten Kriterien. Ähnliche Abfragen erfolgten für Cafés, Hotels und Tankstellen mit 24-Stunden-Betrieb. Die KI agierte dabei als intelligenter Mittelsmann, der sowohl technische Komplexität als auch Datentransformation übernahm und so nicht nur Entwicklungszeit reduzierte, sondern auch die Codequalität erhöhte.
Die identifizierten POIs wurden anschließend in Firestore, der NoSQL-Datenbank von Firebase, gespeichert. Jedes POI enthielt Informationen zu Namen, Standort, Typ und gegebenenfalls Öffnungszeiten. Die Verknüpfung zur GPX-Route erfolgte über Cloud Storage, was schnelles Abrufen und sogar Offline-Zugriff auf die Daten erlaubte. Die gesamte Lösung wurde schließlich mit Firebase App Hosting live gestellt. Die automatischen Build- und Deploy-Prozesse sparen Zeit und erlaubten ein schnelles Testen im Produktivumfeld.
Der integrierte Managed Cloud Run Layer gewährleistet Skalierbarkeit und Stabilität im Betrieb. Das Endergebnis ist ein intuitiver Routenplaner, der speziell für Ultra-Radfahrer entwickelt wurde. Nutzer können auf Knopfdruck ihre GPX-Datei hochladen, und die App zeigt ihnen unkompliziert relevante Versorgungsstationen entlang der Strecke an. Dieses Tool hat Esther selbst geschätzt zweieinhalb Tage Planungszeit für ihre 5.000 km lange TCR-Route eingespart, eine immense Erleichterung, wenn man bedenkt, wie präzise und zuverlässig solche Planung für ein so anspruchsvolles Rennen sein muss.
Die Bilanz ihrer Methode zeigt deutlich, dass die Investition in die Entwicklung und das Vibe Coding, also das agile und creative Experimentieren mit KI und Firebase, sich schon ab einer Streckenlänge von über 1.100 Kilometern auszahlt. Selbst kleinere Anwendungen profitieren von der Zeitersparnis und der verbesserten Qualität durch automatisierte POI-Analysen. Vibe Coding als Konzept steht dabei für eine neue Art des Softwareentwickelns – weg von monatelanger, spekulativer Planung hin zu schnellem Prototyping, iterativem Feedback und pragmatischer Fertigstellung mit hochwertigen, aber funktionalen Lösungen. Esther spricht aus eigener Erfahrung, wie hilfreich es ist, früh den Quellcode in ein Versionskontrollsystem wie GitHub einzubinden und regelmäßige Commit-Verläufe anzulegen.
Dies dokumentiert nicht nur die Entwicklung und erleichtert Debugging, sondern ermöglicht auch effektiven Einsatz von Gemini in verschiedenen Ausprägungen. Die Multi-Tool-Strategie, in der Gemini als Prototyper, Code-Assistent und als Hilfestellung für komplexere Logikfragen gleichzeitig zum Einsatz kommt, eröffnet neue Perspektiven in der modernen Softwareentwicklung. Eine besondere Empfehlung gilt dabei dem Prototyper Select Tool von Firebase Studio, mit dem einzelne UI-Elemente gezielt ausgewählt und bearbeitet werden können. Dies erleichtert schnelle Änderungen und sorgt für effiziente iterative Verbesserungen. Ein wichtiger Aspekt in der Arbeit mit Firebase ist zudem das richtige Management von Logs, sowohl auf der Client- als auch auf der Serverseite.
Die Firebase Studio Entwicklungsumgebung bietet komfortable Möglichkeiten, Ausgaben zu überwachen und Fehler schnell zu identifizieren. Auch das Thema Sicherheit wurde bei Esther nicht vernachlässigt. Der Schutz von sensiblen Daten, insbesondere API-Keys und Umgebungsvariablen, stellt eine wichtige Grundlage dar. Sichere Speicherung, sorgfältiges Konfigurieren von Zugriffsbeschränkungen und regelmäßige Kontrollen sind unerlässlich, um Schwachstellen zu vermeiden und Datenschutzrichtlinien einzuhalten. Darüber hinaus punktet die Lösung mit Flexibilität hinsichtlich Gemini-Modellkonfiguration.
Entwickler können je nach Bedarf unterschiedliche KI-Varianten einbinden oder sogar eigene Modelle verwenden, um die Bestmöglichen Resultate zu erzielen. Auch bei der Einbindung von Cloud-Diensten ist auf eine reibungslose Authentifizierung zu achten, sowohl lokal als auch in der Produktionsumgebung, was durch Application Default Credentials vereinfacht wird. Zusammenfassend zeigt das Projekt, wie technologische Innovationen, agile Entwicklungsmethoden und persönliche Leidenschaft zusammenwirken können, um komplexe Herausforderungen in der Praxis zu bewältigen. Der smarte Routenplaner ist nicht nur für Ultra-Radfahrer eine enorme Erleichterung, sondern auch ein Beispiel dafür, wie KI, Cloud-Technologien und offene APIs ineinandergreifen, um individuelle Probleme im Alltag zu lösen. Das Prinzip von Vibe Coding – spontan beginnen, iterativ verbessern und den pragmatischen Nutzen in den Fokus stellen – lädt Entwickler und Enthusiasten gleichermaßen dazu ein, kreative Ideen mutig umzusetzen.
Mit den heute verfügbaren Tools lässt sich nahezu jede persönliche Herausforderung digital abbilden und optimieren. Esther Lloyds Ansatz beschreibt zudem eine Entwicklung hin zu einer neuen Rolle der Entwickler: weg vom reinen Codierer hin zum Systemarchitekten, Promptexperten und Integrator von KI-Technologien. Für alle Radsportler, Programmierer oder einfach nur technikbegeisterten Menschen bietet sich mit dieser Art von Projekt eine große Chance, persönliche Projekte durch Technologie zu verbessern und gleichzeitig wertvolle technische Fähigkeiten zu vertiefen. Schließlich geht es nicht nur um das Fahrradrennen selbst, sondern auch darum, wie man Herausforderungen annimmt, kreative Lösungen entwickelt und am Ende mit Freude und Erfolg ans Ziel kommt. Wer weiß, vielleicht ist der nächste intelligente Planer für Outdoor-Abenteuer, Stadtnavigation oder sogar komplexe Logistikaufgaben nur einen inspirierenden Gedanken entfernt – und lässt sich mit Vibe Coding ebenso realisieren.
Durch Verstärkung von Automatisierung und KI können wir uns zukünftig auf die wesentlichen Dinge konzentrieren und neue Wege einschlagen, die bisher undenkbar schienen. Eine spannende Zukunft steht uns bevor, in der Technologie und Mensch zusammen Großes bewegen.
