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Beta 19. März 2026 von Till Schneider

NutriPhi: Production Readiness Audit

Ernährungstracking mit Gemini AI Food-Analyse, 8 Backend-Modulen und 1.457 Test-Zeilen - aber nicht deployed

Gesamtscore

Gewichteter Durchschnitt aus 8 Kategorien

63 /100

Kategorie-Scores

Backend
78
Frontend
62
Database
80
Testing
58
Deployment
40
Doku
85
Security
68
UX
55

Metriken

6.521 Lines of Code
83 Source Files
0.6 MB (Source)
78 Commits
3 Contributors
2025-11-26 Erster Commit
19 API Endpoints
8 Backend Module
10 Web Routes
5 Stores
5 Komponenten
6 DB Tabellen
45 Tests
8 Test Files
2 Sprachen
158 TODOs/FIXMEs
298 Max File (LOC)
audit nutriphi production-readiness ai

Zusammenfassung

NutriPhi ist ein AI-gestütztes Ernährungstracking mit Google Gemini für Food-Analyse. Solides Backend mit guter Doku und Tests, aber nicht deployed und schwache Web-UI.

Backend (78/100)

  • 8 Module: Analysis, Favorites, Goals, Meal, Recommendations, Stats, Utils, Database
  • 6 Controller, Gemini AI Integration
  • 18 Auth Guard Usages
  • Lücke: Keine DTOs, kein Rate Limiting

Frontend (62/100)

  • Nur 10 Routes, 5 Komponenten, 2 Stores
  • Minimal für die Feature-Komplexität
  • Lücke: Wenig State Management, kein PWA

Testing (58/100)

  • 8 Test-Files, 1.457 LOC Tests (~45 Tests)
  • Gute Coverage für Backend Services
  • Lücke: Keine E2E Tests

Documentation (85/100)

  • 368 Zeilen CLAUDE.md - sehr umfassend
  • Gemini Integration, Schema, API alles dokumentiert

Deployment (40/100)

  • Dockerfiles vorhanden, aber nicht deployed
  • Kein docker-compose.macmini.yml Eintrag
  • Landing Page auf Cloudflare Pages

Top-3 Empfehlungen

  1. Production Deployment - docker-compose.macmini.yml + Deploy
  2. Rate Limiting - ThrottlerModule für AI-Endpoints
  3. Web-UI ausbauen - Mehr Komponenten, Stores, Interaktivität