Ein KI-Coach, der niemals nach Hause ruft.

Was der Coach tatsächlich tut

Vier Jobs, alle absichtlich eng gehalten. Es geht nicht darum, ein Chat-Begleiter zu sein; Es geht darum, die richtige Intervention zur richtigen Zeit anzustoßen und Journaleinträge nützlich zu machen, anstatt nur eine Aufzeichnung.

1. Praxis-Coaching

Wenn Sie eine Atem- oder Meditationssitzung abschließen, verwendet der Coach Ihren aktuellen Stimmungseintrag, Ihre Ziele, die Tageszeit und den Sitzungsverlauf, um vorzuschlagen, was als nächstes zu tun ist. Manchmal bedeutet das ein Folgeprotokoll. Manchmal bedeutet es, für einen Tag anzuhalten. Das System verwendet eine Regelebene für einfache Entscheidungen und das lokale Modell, wenn eine eher konversationelle Antwort nützlich ist.

2. Erkennung von Journalmustern

Im Journal ist die Verarbeitungsunterscheidung am wichtigsten. Der Coach liest aktuelle Stimmungseinträge und Gedankenaufzeichnungen auf dem Gerät; Diese Eingaben werden nicht an einen externen KI-Modellanbieter gesendet. Das aktuelle Repository kann weiterhin die zugrunde liegenden Einträge in einen authentifizierten Firebase-Datensatz pro Benutzer unter einer anonymen oder verknüpften Benutzer-ID schreiben, wie in der Datenschutzrichtlinie beschrieben.

3. Gedankenneuformulierung im CBT-Stil

Wenn Sie einen schwierigen Gedanken protokollieren, kann der Coach häufige kognitive Verzerrungen (Katastrophisierung, Gedankenlesen, Alles-oder-Nichts-Denken) identifizieren und alternative Formulierungen anbieten. Die Umformulierungen werden als Optionen und nicht als Ankündigungen dargestellt – es geht darum, das Menü der verfügbaren Gedanken zu erweitern, und nicht darum, das zu überschreiben, was Sie hatten.

4. Generierung von Schlafgeschichten

Für Entspannungssitzungen. Sie geben dem Trainer einen Rahmen oder ein Thema und er generiert eine Erzählung für die nächsten zehn bis dreißig Minuten. Da es lokal ist, können Sie alles verlangen; Nichts über Ihre Anfrage wird irgendwo außerhalb des Geräts protokolliert.

Wie es unter der Haube funktioniert

llama.rn stellt Bindungen für die Ausführung quantisierter Open-Weights-Sprachmodelle in React Native bereit und verwendet dabei dieselbe llama.cpp-Inferenz-Engine, die die lokale LLM-Bewegung auf macOS, Linux und Windows vorangetrieben hat. PulseWave lädt bei Bedarf ein kleines Modell im GGUF-Format in den Dokumentenordner der App herunter. Das Modell ist klein genug, um auf iOS 16+ Geräten mit der React Native-Legacy-Bridge ausgeführt zu werden.

Es gibt einen heuristischen Fallback. Wenn Sie das Modell nicht heruntergeladen haben oder die Modellinferenz aus irgendeinem Grund fehlschlägt, bietet eine regelbasierte Engine grundlegendes Coaching. Der Fallback ist dümmer, aber er erfolgt sofort und geht nie kaputt.

Warum wir es so aufgebaut haben

Der direkte Weg wäre gewesen, das Journal mit einer Cloud-API zu verbinden. Der Versand wäre schneller, intelligenter und einfacher gewesen. Wir haben dies nicht getan, weil die Daten sensibel sind, sich die Regulierungslandschaft verändert und die Vertrauenslast, die mit der Aussage einhergeht: „Ihre Notizen zur psychischen Gesundheit werden von unserem externen Modellanbieter verarbeitet“ ist, ist nicht der Fall. Wir fühlten uns mit der Art von Produkt, die wir entwickeln wollten, nicht kompatibel.

Der Kompromiss ist real. Das Modell ist kleiner. Die Antworten sind langsamer. Einige ausgefeilte mehrstufige Überlegungen sind nicht möglich. Wir glauben, dass sich der Tausch für das lohnt, was die App ist – ein persönliches Tool, kein Chat-Begleiter – und wir haben den Job des Trainers darauf ausgelegt, was ein kleines lokales Modell gut kann.

Was wird wo gespeichert

• Tagebucheinträge: verschlüsselter lokaler Cache plus ein authentifizierter Firestore-Eintrag pro Benutzer unter der anonymen oder verknüpften Benutzer-ID. Wird niemals als Analyseereignis oder zur Inferenz an einen externen KI-Modellanbieter gesendet.
• Stimmungs-Check-ins: Gleich wie Journaleinträge. Als Muster für Sie aufgetaucht; nicht extern aggregiert.
• Sitzungsverlauf: Berechtigte Datensätze werden lokal zwischengespeichert und können für Streifen, Programme und Kontinuität in den Firestore-Datensatz pro Benutzer geschrieben werden.
• Analysen: Wenn aktiviert, nur auf Ereignisebene (z. B. „session_completed“), ohne Tagebuchinhalte oder Gedankenaufzeichnungen. Ohne Werbe-ID-Unterstützung erstellt. Die Abmeldung ist in den Einstellungen möglich.
• Kontolöschung: Eine Schaltfläche in den Einstellungen löscht Firestore-Daten, AsyncStorage und Firebase Auth.

Wie PulseWave den Coach anzeigt

In der Startleiste, innerhalb des Journals, niemals aufdringlich.

Der Trainer erscheint dort, wo er nützlich ist, und bleibt anderswo aus dem Weg. Vorschläge live auf der heimischen Schnellschiene. Musterbeschriftungen erscheinen oben im Tagebuch, wenn es etwas Wertvolles zu sagen gibt. Gedankenneuformulierungen werden kontextbezogen angezeigt, nachdem Sie einen schwierigen Eintrag protokolliert haben. Keine Benachrichtigungen, keine Stupser, keine Schuldgefühle.

• Adaptive Heimvorschläge – basierend auf Tageszeit, Stimmung und aktuellem Verlauf.
• Musterhinweise im Tagebuch – sanft aufgetaucht, verwerfbar.
• CBT wird nach schwierigen Eingaben neu formatiert – pro Eingabe aktiviert.
• Schlafgeschichtengenerator – auf dem Schlafbildschirm.
• Heuristik Fallback – funktioniert auch ohne heruntergeladenes Modell.

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