Atomic Habits Hook App – Graceful Consistency with AI‑Optimized Habit Tracking

Key Takeaway

Die Atomic Habits Hook App setzt auf “Graceful Consistency > Fragile Streaks” und kombiniert die Prinzipien von James Clear, Nir Eyal und B.J. Fogg mit KI‑gestützter Optimierung, um identitätsbasierte Gewohnheiten nachhaltig zu fördern.

Summary

• Repository: lenghurst/atomichabits – Flutter‑basierte mobile Habit‑Tracking‑App.
• Core Idee: Statt fragiler Streaks einen Graceful Consistency Score nutzen (7‑ bzw. 30‑Tage‑Durchschnitt, Never‑Miss‑Twice‑Philosophie).
• Theoretische Grundlagen:
  • Atomic Habits (Identity���Based Habits, 4 Laws, 2‑Minute Rule)
  • Hook Model (Trigger → Action → Variable Reward → Investment)
  • Fogg Behavior Model (Behavior = Motivation × Ability × Prompt)
• AI‑Integration:
  • Schnellstart‑Dokumentation (README.md, AI_CONTEXT.md, ROADMAP.md).
  • “Big Three” Docs müssen synchron gehalten werden.
  • AI‑Agenten (Claude, Codex, etc.) werden in Feature‑Branches dokumentiert, dann in main zusammengeführt.
• Projektstruktur:
  • lib/: App‑Entry, Data‑Layer (State, Services, Models), Features (Onboarding, Today, Settings), Shared Widgets, Utils.
  • Plattform‑spezifische Ordner (android, ios, linux, macos, windows, web).
  • supabase/migrations: Datenbank‑Schema‑Migrationen.
• Wichtigste Dateien:
  • README.md: Überblick, Architektur, Benutzerdokumentation.
  • AI_CONTEXT.md: Aktueller Zustand zur KI‑Nutzung.
  • ROADMAP.md: Prioritäten, Sprint‑Tracking, technische Schulden.
  • Weitere Dateien wie CHANGELOG.md, CREDITS.md, GITHUB_UPLOAD_SUMMARY.md, IMPLEMENTATION_SUMMARY.md und Varianten für AI.
  • Spezi- und Test‑Guides (PHASE_19_SPEC.md, PHASE_24_BRAIN_TRANSPLANT.md, QUICK_TEST_GUIDE.md, TESTING_GUIDE.md).
• Architekturprinzipien:
  • Vibecoding: klare Trennung UI (Dumb Widgets) und Logik (Controllers, Helpers).
  • Komponenten liefern Layout/Visuals, Controller verwalten Zustand/Logik, Helpers führen reine Berechnungen aus.
• Branch Hygiene:
  • Prüfen auf nicht gemergte Feature‑Branches (git branch -r --no-merged main | grep -i "<feature-keyword>").
  • Bestehende Arbeit nutzen statt neu zu erstellen.
• Benutzer‑Erfahrung:
  • Fokus auf identitätsbasierte Zielsetzung.
  • „Never Miss Twice“ ermöglicht sanftes Versagen mit positiven Feedback‑Cycles.
  • Kompasionierte Nachlass‑Nachrichten statt Scham.
  • AI‑basierte Vorschläge zur Optimierung von Gewohnheiten.
• Releases & Kontinuität:
  • 44 Commits, 1 Issue, 0 Forks, 2 Stars, 1 Pull‑Request offen.
  • CI/CD‑Flows über Actions, Sicherheits‑ und Insights‑Tab.

Queries

Wie wird die Graceful Consistency Score in der App berechnet?

Welche KI‑Modelle werden zur Optimierung von Gewohnheiten eingesetzt?

Was sind die wichtigsten Regeln für Branch Hygiene laut dem Projekt?

Quelle: https://github.com/lenghurst/atomichabits