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Blog | MoveMates

Von , , , , , , und am 11.06.2025

Am Anfang des 2. Semesters des Master-Studiengangs Interactive Technologies (Masterklasse Mobile) fand die “Extreme Programming Week” statt (auch “Wild Week” genannt). Für diese Woche bekamen wir die Challenge, als ganze Masterklasse gemeinsam (insgesamt 8 Personen) innerhalb von 5 Tagen (Montag bis Freitag) eine App zu entwickeln. Die konkrete Aufgabenstellung erhielten wir erst am Montag, und am Freitagnachmittag sollte die MVP-Version präsentiert werden.

Aufgabenstellung

Die Aufgabenstellung und das MVP wurde uns größtenteils vorgegeben, wobei wir vor allem bei den optionalen zusätzlichen Features mitreden konnten. Prinzipiell war die Idee, eine App zu entwickeln, über die man gewisse Echtzeitdaten wie Standort, Geschwindigkeit, Herzfrequenz etc. mit einer Gruppe austauscht. Einsatzbereiche gibt es dabei mehrere. Beispielsweise könnte man sich auf den Sport- (Laufen, Radfahren etc.) oder auf den Gesundheitsbereich (inkl. Fallerkennung) fokussieren. Letztendlich haben wir uns für den Bereich „gegeneinander Laufen“ entschieden.

MVP (Minimum Viable Product)

Um am Ende sagen zu können, dass wir die Aufgabe gemeistert haben, wurde ein MVP (Minimum Viable Product) mit den grundlegendsten Funktionen definiert. Was den Client betrifft, waren das Auslesen und sinnvolle Übertragen von Sensor-Daten, Login und Teambildung aber auch eine “coole Darstellung” wichtig. Vor allem beim letzten Punkt sollten wir uns wirklich Gedanken machen, was im Kontext gut funktioniert, anstatt einfach nur alle Daten in Zahlenform anzuzeigen.
Serverseitig lag der Fokus auf der Verteilung der Daten in Echtzeit im Team.
Außerdem sollte die App auf mindestens einer Plattform nativ im Testmodus verfügbar sein.

NTH (Nice to Have)

Neben dem MVP wurden auch optionale Features notiert, genannt “Nice to Haves”, die dann umgesetzt werden sollten, sobald das MVP fertig ist. Diese Liste wurde auch während der Woche erweitert.
Dazu gehörte die Distribution auf beiden Plattformen (iOS und Android) oder das Einführen eines Handicaps, welches dazu genutzt werden kann, dass unterschiedlich starke Leute in einer Sportart gegeneinander antreten können. Eine History vergangener Sessions, eine Exportmöglichkeit der Daten, Gamification, das Laufen der App im Hintergrund, Micro-Interactions und Vibration waren ebenso Punkte auf dieser Liste. Andere Ideen waren die Berechnung eines Leistungswerts, Tests oder die Verwendung eines QR-Codes zur Gruppenbildung.

Verwendete Technologien

Im Projekt setzten wir auf Technologien, die wir bereits im vorherigen Semester kennenlernen durften bzw. mit denen einige unserer Gruppenmitglieder*innen bereits Erfahrung hatten. Von Anfang an war klar, dass sich eine native Umsetzung unserer App für sowohl Android als auch iOS wohl zeitlich nicht ausgehen würde, weshalb wir im Frontend auf eine Cross-Plattform Technologie setzten.

Zusammenspiel der verwendeten Technologien und Infrastruktur

Frontend

Im Frontend arbeiteten wir mit dem Cross-Platform Framework Ionic (Capacitor), in Kombination mit der Frontend-Technologie React – geschrieben in Typescript. Die Wahl fiel darauf, da wir im 1. Semester unseres Studiums sowohl ein Projekt mit React umsetzen mussten, als auch in unserer Masterklasse mit dem Ionic Framework arbeiteten.

Die ersten Screen-Prototypes designten wir mit der Design-Software Figma.

Backend

Im Backend verwendeten wir NestJS, ebenfalls in Kombination mit Typescript, da wir diese Backend-Technologie ebenfalls im 1. Semester unserer Masterklasse in einem Projekt verwendeten und so die Einstiegshürde wegfiel.

Da unsere App sehr stark auf Live-Daten angewiesen ist (sowohl das Senden der aktuellen Sensordaten eines Users, als auch das Erhalten der Live-Daten anderer User während einer Aktivität), entschieden wir uns, hierfür auf Websockets zurückzugreifen, welche nahtlos in NestJS unterstützt wurden. Beim Erstellen einer Session für alle Teilnehmer*innen wurde ein Websocket „Topic“ erstellt, welches in den Apps aller Nutzer*innen subscribed werden konnte und mit welchem immer die aktuellen Live-Daten in einem fest definierten Intervall ausgetauscht wurden.

Datenbank

Für die Persistenz unserer Daten setzten wir auf eine PostgreSQL Datenbank, ergänzt durch den Object-Relational Mapper (ORM) TypeORM. Wir wählten PostgreSQL aufgrund seiner Zuverlässigkeit und weiten Verbreitung als relationale Datenbank, was uns eine solide Basis für unsere Anwendung bot und zukünftige Skalierbarkeit ermöglichte. Ein weiterer ausschlaggebender Faktor war die exzellente Kompatibilität mit NestJS und die vorhandene Teamerfahrung mit TypeORM.

ER-Diagramm der movemates DB

Die Struktur unserer Datenbank wird ist in diesem ER-Diagramm veranschaulicht. Die Kernentitäten bilden User, Session und Messerwerte. Zwischen :

  • User: Hier hinterlegen wir alle notwendigen Benutzerinformationen, darunter Id, Vorname, Nachname, Email, Passwort und physiologische Daten wie Geburtsdatum, Groesse, Gewicht und Geschlecht. Diese Informationen sind essenziell, insbesondere das Geburtsdatum für die Berechnung der individuellen Herzfrequenzzonen.
  • Session: Diese Entität verwaltet die Details der Lauf-Sessions, wie Id, Status, Enddatum, Typ und Startdatum.
  • User_Session: Als Verbindungstabelle stellt sie die Beziehung zwischen Benutzern und Sessions dar und speichert die Rolle des Teilnehmers innerhalb einer Session.
  • Messwerte: Diese zentrale Entität ist für die Speicherung der während einer aktiven Session gesammelten Sensordaten zuständig. Dazu gehören Zeitstempel, Geschwindigkeit, Breitengrad, Längengrad, Lage, Richtung, Herzfrequenz und Schrittfrequenz. Diese Daten bilden die Grundlage für unsere Echtzeitanzeigen und potenzielle historische Analysen.

Mit unserer PostgreSQL DB wird somit das Rückgrat unserer App, indem alle statischen Benutzer- und Sitzungsdaten sowie die dynamischen Sensordaten gespeichert sind, die für die Kernfunktionen und die Visualisierung notwendig sind, gebildet.

Um diese DB stabil und einfach zu handhaben, nutzten wir Docker. Das erlaubte uns, die PostgreSQL-Datenbank in einem eigenen, isolierten „Container“ laufen zu lassen. Dies vereinfacht nicht nur die Einrichtung erheblich, sondern stellt auch sicher, dass die Datenbank immer in einer konsistenten Umgebung läuft und ihre Daten sicher verwahrt bleiben. Dank dieser Docker-Einrichtung konnte sich unser Backend-Service problemlos und zuverlässig mit der Datenbank verbinden, sobald diese bereit war. Die Konfiguration mit TypeORM wiederum sorgte dafür, dass unsere App die Daten korrekt lesen, schreiben und verwalten konnte. Besonders wichtig dabei waren unsere TypeORM Datenbank-Migrationen. Diese funktionieren wie kleine, versionierte Skripte, die es uns ermöglichten, die Struktur der Datenbank (wie z.B. neue Spalten hinzufügen oder bestehende ändern) im Laufe der Entwicklung schrittweise und kontrolliert anzupassen, ohne Daten zu verlieren.

OpenAPI

Damit wir in unserem Frontend nicht noch einmal alle Backend Objekte doppelt anführen müssen und um Zeit zu sparen, haben wir uns dazu entscheiden, den OpenAPI Generator zu verwenden. Die grundsätzliche Funktion von diesem ist, dass man im Backend mithilfe eines Decorators, wie Swagger, die Endpunkte definiert und dokumentiert. Mithilfe dieser Dokumentation, kann man dann für das Frontend Client-Funktionen erstellen lassen, welche mit dem Backend konsistent und typensicher sind. In unserem Backend haben wir Swagger verwendet, um per Decorator die Endpoint Spezifikationen anzugeben. Im Frontend haben wir dann die @openapitools/openapi-generator-cli installiert, welche einen Befehl bereitstellt, mit welchem man die API erstellen kann. Davor ist noch eine OpenAPI Spec Datei benötigt, welche openapitool.json heißt, in welcher man die Einstellungen für die API angibt. Danach kann man jederzeit die API generieren lassen und sie verwenden.

CI/CD

Für unsere Backend-Applikation wurde uns ein Server auf unserer FH-Cloud zur Verfügung gestellt. Haben wir nun unsere NestJS Applikation per FTP auf diesen Server geladen? Natürlich nicht! Haben wir stattdessen viel Zeit in Continuous Integration und Deployment (CI/CD) investiert? Selbstverständlich! Schon am ersten Tag der Woche haben wir ein docker-compose.yml geschrieben. Damit ließ sich die Backend-Applikation mit einer Postgres Datenbank starten. Mit der Unterstützung unseres Masterklassenleiters Armin haben wir am Morgen des zweiten Tages Docker auf unserem Server installiert. Dann haben wir einen GitLab Runner mit dem Shell Executor eingerichtet und das .gitlab-ci.yml geschrieben. Darin haben wir einen Deploy Job definiert, der bei einem Commit auf den “main” Branch docker-compose ausführt und damit die neueste Version der Anwendung auf unserem Server startet. Ebenfalls haben wir den Build unserer Android-App automatisiert. Dafür brauchte es einen Job um die Dependencies der Ionic App zu installieren, einen Job um die Frontend-Applikation zu bauen, einen um das .apk zu bauen und schließlich einen Job um das .apk zu publishen. Damit wir reproduzierbare Builds und einen sauberen Server haben, wollten wir all diese Jobs in Containern ausführen. Dazu mussten wir einen weiteren GitLab Runner aufsetzen, der dieses Mal den Docker Executor verwendet. Der Build der Android App verwendet das Image alvrme/alpine-android und die anderen ein simples Node.js Image. Continuous Deployment war geschafft, Continuous Integration folgte.

Wenn man ein neues NestJS-Projekt startet, werden automatisch Eslint mit Prettier und Jest eingerichtet. Damit das Code-Linting/Formatting und die Tests auch in der Pipeline ausgeführt werden, haben wir dafür jeweils einen Job in einem “test” Step in unsere Pipeline erstellt. Vorgelagert findet ein Job statt, der die Dependencies installiert. Alle drei Jobs werden in einem Node.js Image ausgeführt. Hätten wir noch mehr Zeit gehabt, hätten wir noch für das Frontend einen Linting- und Test-Job erstellt.

Visualisierung unserer GitLab CI/CD Pipeline

Im Hinblick auf CI war zwar die Basis für Unit Tests im Backend gelegt, aber leider fehlten uns die Tests, um wirklich Nutzen davon zu haben. Der GitLab Test Reporter zeigt die traurige Situation unserer Unit Tests (siehe folgenden Screenshot). Um das zu kompensieren, haben wir End-To-End-Tests geschrieben, die zumindest einen Teil der User Flows abdecken. Mit Cypress durchlaufen wir den Registrierungs- und Anmeldeprozess und starten einen neuen Gruppenaktivität. Die Cypress Tests werden leider nicht in der Pipeline ausgeführt, da unsere GitLab Runner mit den existierenden Jobs bereits alle Hände voll zu tun hatten. Gegen Ende der Woche, als der Zeitdruck stieg, mussten wir sogar manche Pipeline Steps deaktivieren, um das Deployment zu beschleunigen.

Erfolgreich durchgelaufene Pipeline (32 Minuten!)

Internes App-Publishing

Eine der Anforderungen unserer Auftraggeber war es, die fertige App auch auf zumindest einer der beiden Plattformen auf eine beliebige Weise öffentlich zur Verfügung zu stellen. Wir entschieden uns dafür Firebase App Distribution zu verwenden, um unsere Android App einer fest definierten Personengruppe ausliefern zu können. Es wurde ein Build Job in unserer GitLab Pipeline eingerichtet, der uns ein APK-File gebaut hat und dieses über die Firebase CLI in einen geschlossenen Test hochgeladen hat, in denen sowohl alle Teammitglieder*innen als auch unsere Dozenten eingeladen wurden. So wurde nach jedem Commit auf unseren master-branch eine neue App-Version veröffentlicht, die mit einem Klick in der Firebase App Distribution App heruntergeladen werden konnte.

Sensoren

In Bezug auf Sensoren wurden wir mit verschiedenen Heart Rate Monitors (HRMs) wie Wahoo Tickr Fit und einem Modell von Moofit ausgestattet. Um diese Daten auslesen zu können, haben wir das Capacitor Community Plugin “Bluetooth Low Energy” verwendet.

Beispiel: Einer der verwendeten Herzfrequenzsensoren

Arbeitsablauf

Generell haben wir beschlossen, dass wir jeden Tag um 9 Uhr mit der Arbeit beginnen werden. Wir haben auch die gesamte Woche vor Ort gearbeitet, da wir es als die bessere Option empfunden haben und gehört haben, wie schlecht es der Gruppe ging, welche nur im Home Office gearbeitet hat. Um uns besser organisieren zu können, haben wir jeden Tag um 10:00 ein Daily Standup abgehalten, wo wir unseren derzeitigen Stand den Dozenten gezeigt und erklärt haben und wir Feedback auf diesen erhalten haben. Bei diesen Standups haben wir auch unsere Ziele für den Tag festgelegt, damit wir wissen, auf was wir uns fokussieren werden.

Ziel des ersten Tages war es, ein Monorepo auf GitLab anzulegen und das Projekt zu initialisieren. Im Frontend beschäftigten wir uns mit den ersten Sensoren, und im Backend wurde die Datenbank aufgesetzt und mit den Websockets begonnen. Weiters richteten wir Firebase App Distribution für die Android Plattform ein.

Am Dienstag besprochen wir, wie unsere Entities/Daten aussehen würden. Das Feature “User Registrierung und Login” wurde implementiert, und wir machten uns Gedanken über das UI-Konzept und die Datenvisualisierung. Zusätzlich überlegten wir uns die Verwendung und Berechnung der Rohdaten der Sensoren, und implementierten automatisierte Android Builds.

Am Mittwoch, nachdem wir Feedback zu unserem UI-Konzept erhielten, verfeinerten wir dieses und überlegten uns ein bestimmtes Szenario für die Datenvisualisierung. Danach machten wir uns daran, die UI umzusetzen, ClientSDK zu generieren und Endpoints und Services im Backend zu erstellen. Weitere Ziele waren, Sensordaten über Websockets schicken und empfangen zu können, und eine Session sowohl im Frontend als auch im Backend erstellen zu können.

In den letzten beiden Tagen ging es darum, alle Features des MVP fertigzustellen und letzte Bugs zu fixen. Dazu gehörten: Auth (Route Guard, Token, …), alles rund um Sessions (Create, Join, End, Leave), die Kommunikation der Daten über Websockets, Edit Profile, Datenvalidierung (null, -1, …), Loading Indicator, und mehr.

Am Freitagnachmittag wurde das Endprodukt präsentiert – mehr dazu etwas später in diesem Blogbeitrag.

Neben der Arbeit kam aber auch nicht der Spaß zu kurz. Darum nutzten wir als Team am 4. Tag der Wild Week (Donnerstag) die Möglichkeit, beim FH internen “IMFix” Event vorbeizuschauen. Neben Snacks, Bier und guter Laune konnten wir uns bei mehreren Multiplayer Spielen entspannen, bevor es dann in die heiße Endphase des Projektes ging.

Abgeliefertes Endprodukt

Unsere App ist in mehrere übersichtliche Screens unterteilt, die den User Schritt für Schritt durch den gesamten Ablauf führen. Von der Anmeldung über die Erstellung oder Teilnahme an einer Session bis hin zur aktiven Nutzung während eines Laufs sind alle Funktionen klar strukturiert. Im Mittelpunkt stehen dabei das Dashboard als zentrale Steuerzentrale, der WaitingScreen zur Organisation der Teilnehmer*innen, sowie das Userprofil, in dem persönliche Daten verwaltet werden können. Während einer aktiven Session rücken das Leaderboard und die Kartenansicht in den Vordergrund. Hier werden in Echtzeit alle relevanten Informationen der Teilnehmer*innen angezeigt. 
Bevor jedoch der eigentliche Ablauf startet, erfolgt der Einstieg über den Login oder die Registrierung.

Login und Registrierung

Beim ersten Öffnen der App wird der User auf den Login-Screen weitergeleitet. Hier kann man sich entweder mit bestehenden Zugangsdaten anmelden oder sich neu registrieren. Die Registrierung erfolgt über ein kurzes Formular, bei dem grundlegende Daten wie Benutzername, E-Mail-Adresse und Passwort abgefragt werden.

Dashboard

Sobald der Login oder die Registrierung abgeschlossen ist, gelangt der User auf das Dashboard. Hier stehen zwei Optionen zur Verfügung: Entweder eine neue Session zu erstellen oder einer bestehenden Session beizutreten. Diese Optionen sind jedoch zu Beginn ausgegraut dargestellt und können erst genutzt werden, wenn bestimmte Voraussetzungen erfüllt sind.

Auf dem Dashboard befinden sich drei Buttons zur Aktivierung der benötigten Sensoren:

  • GPS
  • Herzfrequenzsensor (inkl. Bluetooth-Verbindung zu einem Wearable)
  • Heading-Sensor

Zu Beginn sind alle drei Buttons rot eingefärbt, um anzuzeigen, dass die jeweiligen Sensoren noch nicht aktiv sind. Nach dem erfolgreichen Aktivieren – sei es durch das Einschalten eines Gerätesensors oder die Herstellung einer Verbindung – wechselt die Farbe auf grün, was visuell signalisiert, dass der jeweilige Sensor nun einsatzbereit ist.

Erst wenn entweder das GPS-Signal oder der Herzfrequenzsensor aktiviert wurde, werden die beiden Optionen „Session erstellen“ und „Session beitreten“ freigeschaltet und können ausgewählt werden. Optional kann zusätzlich der Heading-Sensor aktiviert werden, der später auf der Karte eine genauere Bewegungsrichtung ermöglicht.

Beim Beitritt zu einer Session muss zuvor die Session-ID, die man über einen QR-Code oder eine Nachricht erhalten hat, in ein Inputfeld eingegeben werden. Danach geht es automatisch weiter zum nächsten Screen.

Screenshot: Dashboard

WaitingScreen

Am WaitingScreen wird die aktuelle Teilnehmerliste angezeigt. Dort sieht der User, wer sich bereits angemeldet hat. Die Liste aktualisiert sich automatisch, sobald weitere Personen hinzukommen.

Über den Abmelde-Button kann sich der User jederzeit wieder von der Session entfernen. Man wird dabei direkt zurück ins Dashboard geleitet. Sollte jedoch der Host selbst auf „Abmelden“ klicken, wird nicht nur die eigene Verbindung getrennt, sondern die komplette Session gelöscht, inklusive aller Teilnehmerinnen. Auch in diesem Fall gelangen alle automatisch zurück ins Dashboard.

Screenshot: WaitingScreen

QR-Modal

Für den Ersteller der Session gibt es die Möglichkeit, einen QR-Code zu generieren. Dieser Button befindet sich oberhalb der Teilnehmerliste. Nach dem Klick öffnet sich ein Modal, in dem der QR-Code angezeigt wird. Dieser enthält die Session-ID und kann über einen Button ebenso in die Zwischenablage kopiert werden. Zusätzlich gibt es die Möglichkeit, die Session-ID direkt per Nachricht oder Social Media zu teilen. Wenn der Host entscheidet, dass alle bereit sind, kann die Session jederzeit über den Start-Button gestartet werden.

Sobald der Host einer Session auf “Start” klickt, kommen alle User*innen einer Session auf das Leaderboard. Dort befindet sich das Grundkonzept unserer App. Ganz oben am Screen findet man zwei Tabs, um zwischen 2 Ansichten zu wechseln: das Leaderboard und die Kartenansicht.

Leaderboard

Oben am Bildschirm findet der*die User*in die Ranganzeige. Der eigene Rang wird ziemlich groß dargestellt, damit man sofort erkennt, wo man sich am Leaderboard befindet. Gleich darunter findet sich das eigentlich wichtigste Feature unserer App, nämlich die visuelle Anzeige der Herzfrequenz und der Geschwindigkeit. Die Herzfrequenz wird bei uns in 3 Zonen eingeteilt. In der mittleren Zone befindet sich die „ideale Herzfrequenz“ für den*die User*in für die aktuelle Aktivität. Sobald man sich in der linken oder in der rechten Zone befindet, bedeutet das, dass die Herzfrequenz zu niedrig bzw. zu hoch ist. Die „ideale Herzfrequenz“ berechnet sich aus dem Alter des Users bzw. der Userin, damit die Fairness bei Teilnehmer*innen unterschiedlichen Alters erhalten bleibt. Die visuelle Darstellung wurde als Balken gelöst, da wir so die 3 Zonen in Farben unterteilen konnten und die aktive Herzfrequenz auf diesem Balken hin- und herwandern kann. Innerhalb der Balken befindet sich auch die Anzahl der Punkte, die man bekommt, je nachdem, in welcher Zone man sich befindet. Das Punktesystem für die Herzfrequenz wurde so gelöst, dass nur die mittlere Zone, also Zone 2, die meisten Punkte (+5 Punkte) bekommt. Die anderen zwei Zonen bekommen jeweils +2 Punkte. Somit bekommt der*die Nutzer*in alle 3 Sekunden, je nach Zone, die Punkte gutgeschrieben. 

Unterhalb des Herzfrequenz-Balkens befindet sich der Geschwindigkeits-Balken, dieser basiert auf dem gleichen Prinzip. Je nach Geschwindigkeit gehen die Punkte nach oben, je schneller desto mehr Punkte. Auch hier wurde der Balken in mehrere Zonen unterteilt, die farblich markiert sind.

Unterhalb der beiden Balken befindet sich auch schon das Leaderboard. Dort werden alle Teilnehmer*innen angezeigt, sowie deren Punktzahl. Alle Punkte werden permanent alle 3 Sekunden geupdatet, damit das Board ständig in Bewegung ist. Wenn sich Plätze ändern, passiert dies in einer überlappenden Animation. Außerdem werden Plätze 1-3 in den klassischen Farben Gold, Silber, Bronze dargestellt.

Screenshot: Leaderboard

Kartenansicht

Auf dieser Seite befindet sich eine Karte von „Leaflet“, die in voller Bildschirmgröße dargestellt wird. Sie dient dazu, dass man jederzeit alle Teilnehmer*innen aktiv auf der Karte verfolgen kann, sollte sich beispielsweise ein*e User*in in einer anderen Stadt befinden. Alle Teilnehmer*innen werden jeweils als Dreieck, in einer individuellen Farbe, dargestellt. Wir haben uns für Dreiecke entschieden, weil wir so die Richtung anzeigen können, in die sich ein*e Nutzer*in bewegt. Aufgrund zeitlicher Begrenzung war das auch schon die Funktion unserer Karte.

Screenshot: Kartenansicht

User-Profil

Das Userprofile ist sehr simpel gehalten und bietet nur die Möglichkeit, Daten der Nutzer*innen zu ändern, wie zum Beispiel das Alter. Außerdem befindet sich dort der Logout Button.

Endpräsentation und Feedback

Ablauf der Präsentation / Abgabe

Am Nachmittag des fünften und letzten Tags der Extreme Programming Week war es soweit: das Produkt der Woche sollte präsentiert werden. Kurz vor dem ausgemachten Termin mit unseren Masterklasseleitern war es noch recht stressig, da noch einige kleine Bugs aufkamen, die gefixt werden mussten. Trotzdem schafften wir es recht pünktlich, mit der App-Demo anzufangen.

Zuerst installierten wir die App auf unseren Handys: auf Android via Firebase App Distribution und für iOS direkt von Xcode am Laptop auf das iPhone via USB-Kabel. Danach zeigten wir unseren Masterklasseleitern, wie man sich in der App registrieren und einloggen kann, und wie das Dashboard und die Account-Seite aussehen, sobald man eingeloggt ist. Die Herzfrequenz-Sensoren, welche wir zur Verfügung hatten, wurden unterschiedlichen Personen angelegt und mit Handys verbunden.

Schließlich war es Zeit für eine Demonstration der App in einem echten Szenario: eine Person unter uns erstellte eine Session und alle anderen traten dieser bei. Sobald alle drinnen waren, machten wir uns auf den Weg. Während einem Spaziergang rund um das Gebäude (der Rückweg wurde sogar gelaufen!) probierten wir die App aus und beobachteten dabei unsere eigenen Werte (Herzfrequenz, Position, Geschwindigkeit), sowie die Punkte auf dem Leaderboard.

Als wir zu dem Raum der Lehrveranstaltung zurückkehrten, gaben unsere Masterklasseleitern ihr Feedback zu unserem Endprodukt. Dadurch, dass wir die Anforderungen des MVP erfüllten, und auch noch einige Nice-To-Have-Funktionalitäten einbauten, war unser Projekt erfolgreich. Wir freuten uns über die positiven Rückmeldungen und über Ideen für mögliche Erweiterungen und Verbesserungen der App.

Erhaltenes Feedback: Verbesserungspotenzial

Im Laufe der interaktiven Live-Demo und im Anschluss zur Präsentation erhielten wir folgendes Feedback:

  • Die WebSocket-Verbindung bricht öfters ab (z.B. beim Wechsel von WLAN zu Mobilen Daten, und auch nach einer Weile von Inaktivität). Eine Möglichkeit, sich (automatisch) wieder verbinden zu können, sollte implementiert werden.
  • Die Berechnung der Daten (Punkte für das Leaderboard) wird momentan clientseitig durchgeführt. Die Berechnung sollte serverseitig passieren.
  • Wenn sowohl die Herzfrequenz, als auch die GPS-Daten, null sind, verschwindet der visuelle Balken dieser Person im Leaderboard.
  • Der Code, der eingegeben werden muss, um einer Session beizutreten, sollte kürzer sein. Zusätzlich wäre ein eingebauter QR-Code-Reader cool. (Dies hatten wir eigentlich vor, es ist sich zeitlich aber leider nicht ganz ausgegangen)
  • Es wäre gut, während der Session sehen zu können…
    • …wie akkurat die Daten sind (z.B. Position).
    • …ob eine Person einen Herzfrequenz-Sensor verbunden hat. (Zusätzlich wäre es von Vorteil, sich während der Session auch später noch mit einem Herzfrequenz-Sensor verbinden zu können.)
    • …ob eine Person momentan disconnected ist.
  • Ein Nice-To-Have wäre noch, dass man in dem Leaderboard während der Session auf einzelne User*innen draufklicken kann, um Detaildaten zu der Person zu sehen. Eventuell könnten in der View die Daten der anderen Person auch gleich mit den eigenen verglichen werden.

Fazit aller Teilnehmer*innen

Im folgenden Abschnitt möchten wir noch unser Fazit und unsere Erfahrungen teilen, die wir während der Extreme Programming Week sammeln konnten.

Katharina

Ich bin sehr stolz auf das, was wir in diesen fünf Tagen geleistet haben. Die Extreme Programming Week hat nicht nur unsere Zeitmanagement-Skills, sondern auch zum ersten Mal unsere koordinierte Zusammenarbeit als Team auf die Probe gestellt. Ich war positiv überrascht, wie gut dies funktioniert hat – ich glaube, die täglichen Meetings haben sehr stark zu unserem Erfolg beigetragen.

Meine Aufgaben während der Woche waren unter anderem das Leiten der Meetings, das Testen und Debuggen der nativen Funktionalitäten (insbesondere auf dem iPhone) und Frontend Development. Dabei habe ich mich zum Beispiel intensiv mit Device-Daten (Geolocation, Accelerometer, Gyroskop, etc.) beschäftigt, um diese einerseits in der App anzuzeigen, und andererseits, um sie zur Berechnung von Herzfrequenzzonen, Kalorienverbrauch und sogar einem Schrittzähler zu verwenden. Letzteres hat es aus Zeitgründen leider nicht in das Endprodukt geschafft, aber die Erfahrungen, welche ich dabei gesammelt habe, bleiben mir erhalten.

Im Laufe der Woche hatte ich auch die Möglichkeit, gemeinsam mit Caro im Pair-Programming-Stil an der Authentifizierung im Frontend zu arbeiten. Diese Art des Arbeitens war recht neu für mich, aber ich muss sagen, dass ich eine sehr positive Erfahrung damit gemacht habe – wenn zwei kreative Köpfe zusammenkommen, kann so einiges entstehen!

Zusammenfassend kann man sagen, dass die Woche recht stressig war, besonders gegen Ende hin, aber ich habe sehr viel dabei gelernt. Vom technischen Know-how bis hin zu Leadership, Zeitmanagement und Team-Skills war alles dabei. Ich wünschte, ich hätte noch mehr Einblick in das Backend und den CI/CD-Prozess bekommen können, aber aus Zeitgründen war das nicht möglich. Alles in allem blicke ich positiv auf die Extreme Programming Week zurück: es war eine spannende Woche voller wertvoller Erfahrungen, welche uns als Team noch enger zusammengeschweißt hat, und aus der ich viel neues Wissen für die Zukunft mitnehme.

David

Ich blicke gerne auf die Wild Week zurück und bin stolz auf das Endprodukt, das wir als Team in der Woche geschaffen haben. Es war schön zu sehen, wie jedes Teammitglied seine bisherigen technischen Erfahrungen bei den verschiedenen Teilaufgaben des Projekts einbringen konnte. Durch das Setup (alle Teammitglieder ständig in einem Raum) konnten wir das Know-How auch sehr gut mit allen teilen.

Sehr motivierend fand ich auch die Aufteilung in tägliche Sprints mit einem Meeting in der Früh, in dem wir immer die Aufgaben definierten und zwischen den Teammitgliedern verteilten, da man so ein festes Ziel für den Tag vor Augen hatte, auf das man hinarbeiten konnte.

Ich konnte auf jeden Fall ein paar persönliche Learnings aus der Wild Week mitnehmen: Da das zu entwickelnde Produkt ja am Freitag zu präsentieren war und dadurch die Zeit ein extrem limitierender Faktor, war es essentiell, sich auf das MVP zu konzentrieren und sich nicht in Details zu verlieren. Das hat im Laufe der Woche mal mehr, mal weniger gut geklappt. Es ist auch gar nicht so leicht, stets den Fokus auf die Grundfunktionalität zu behalten, da man bei Projekten mit kompletter Entscheidungsfreiheit als Entwickler automatisch darüber nachdenkt, welche Features man nicht noch hinzufügen könnte. Gegen Ende der Woche hat sich das Pareto-Prinzip aus meiner Sicht auch wieder zum Teil bewahrheitet. Durch Erfolgsmomente am Anfang des Projekts ist man leicht dazu verleitet anzunehmen, dass die Entwicklungsgeschwindigkeit im selben Tempo bis zum Abschluss beibehalten werden kann – was sich nicht bewahrheitet hat. In einem zukünftigen Projekt dieser Art wäre es für mich wichtig, mehr Fokus darauf zu legen, wirklich beim MVP zu bleiben und den ganzen Entscheidungsprozess über zusätzliche Features erst gar nicht aufkommen zu lassen.

Aus technischer Sicht fand ich super, mich wieder mehr mit React beschäftigen zu können. Hier habe ich einiges an Know-How aus der Woche mitnehmen können. Zusätzlich fand ich die Diskussionen mit meinen TeamkollegInnen über Architekturentscheidungen sehr spannend und fand es super, das ganze Tech Setup inkl. CI/CD für ein Projekt dieser Art von Grund auf einzurichten. Es war auch das erste Mal, dass ich an einer App gearbeitet habe, die hauptsächlich Websockets als Kommunikationskanal verwendet – es war spannend, mal mit einem anderen Schnittstelle als REST zu arbeiten.

Andreas

8 Teammitglieder, fast 5 Tage Entwicklungszeit und eine gemeinsame App-Idee realisieren – das war unser intensives und lehrreiches Projekt am Anfang des 2. Semesters, aus dem ich persönlich viel mitnehmen konnte. Die Woche war geprägt von enger Teamkommunikation, klarer Aufgabenverteilung und vielen kleinen Abstimmungen, die am Ende zu einem funktionierenden Gesamtprodukt geführt haben. Besonders interessant war für mich, wie unterschiedlich einzelne Teammitglieder an Aufgaben herangegangen sind – sowohl inhaltlich als auch methodisch. Dabei habe ich nicht nur verschiedene Denkansätze kennengelernt, sondern auch praktische Coding-Tipps und Lösungsstrategien aufgeschnappt, die mir in Zukunft sicher weiterhelfen werden.

Mein Fokus lag zu Beginn auf der Planung unserer Datenbank. Zusammen mit Matthias habe ich verschiedene Datenbanktypen – wie z.B. relationale, NoSQL und Time-Series DBs – hinsichtlich ihrer Eignung für unseren Use Case bewertet. Auf Basis dieser Überlegungen sind wird bei einer klassischen relationalen DB geblieben, für die Matthias und ich ein erstes ER-Diagramm entworfen haben, das wir anschließend im Team besprochen und gemeinsam überarbeitet haben. Auch wenn dieser Prozess Zeit gekostet hat, konnten wir dadurch eine saubere, tragfähige Struktur aufsetzen, die sich später fast vollständig problemlos in NestJS integrieren ließ. Im weiteren Verlauf (nachdem der technische Aufbau der DB gestanden ist) habe ich mich verstärkt dem Frontend gewidmet, insbesondere der Nebenmaske für die User*innendaten, die noch nicht von meinen Kolleg*innen bearbeitet wurden. Dort konnte ich eigenständig erste Komponenten entwickeln, gerade bei Bereichen mit direktem Bezug zur Datenbank. Bei komplexeren Problemen habe ich auf Pair Programming gesetzt, um gemeinsam mit dem gebündelten Stärken meiner Kolleg*innen gezielte Lösungen zu finden.

Eine besondere Herausforderung war auch für mich der Umgang mit dem begrenzten Zeitrahmen bei gleichzeitigem Anspruch auf sauberen, wartbaren Code. Ich habe gelernt, wie entscheidend es ist, in der Entwicklung frühzeitig sinnvolle Prioritäten zu setzen – also die „richtige“ Reihenfolge zu finden: Was muss funktionieren, was ist optional, und was kann man notfalls zurückstellen? Diese Balance war nicht immer einfach, aber essenziell, um alle Kernfunktionen zuverlässig umzusetzen. Mein Versuch, am Ende noch die Safe-Area technisch sauber zu integrieren, ist trotz mehrerer Ansätze gescheitert – aber genau daraus habe ich am meisten gelernt: Nicht jede Idee lässt sich unter Zeitdruck noch sinnvoll umsetzen, und pragmatisches Handeln ist oft wichtiger als Perfektion im Detail.

Um mein Fazit abzurunden, möchte ich gerne festhalten, dass dieses Projekt nicht nur meine technischen Fähigkeiten weiterentwickelt, sondern auch mein Verständnis für effiziente Teamarbeit unter Druck geschärft hat. Besonders der Umgang mit begrenzter Zeit und die bewusste Fokussierung auf das Wesentliche haben mir gezeigt, worauf es in realen Entwicklungsprozessen wirklich ankommt.

Felix

Die Programming Week war für mich auf jeden Fall ein Highlight. In einer relativ großen Gruppe so ein Projekt in nur 5 Tagen umzusetzen war nicht nur super anstrengend, sondern auch spannend und lustig. Ich muss echt sagen, dass ich sehr viel gelernt habe, auch wenn ich leider von manchen Bereichen des Projekts nicht so viel mitbekommen habe, was aber durchaus verständlich ist, wenn man unter diesem Zeitdruck steht.

Ich habe viel im Pair-Programming gearbeitet und das vor allem am Frontend. Das war für mich echt nützlich, da ich so schneller in das Projekt und in React reinfinden konnte. Ich habe mit Caro zuallererst begonnen, dass wir den Heart-Rate-Sensor mit Bluetooth verbinden können und die Daten auslesen können, das hat Anfangs ein bisschen schwierig funktioniert, aber dann haben wir zusammen auch schnell eine Lösung gefunden, was gerade am ersten Tag super motivierend war. Auch sonst war das gesamte Projekt sehr gut aufgebaut, weil wir jeden Tag mit einem Meeting begonnen haben, um die heutigen Ziele festzulegen. Anfangs dachte ich, dass wird ja dann echt einfach am Freitag fertig zu werden, wenn alles so schnell weitergeht, aber wie so oft unterschätzt man dann den Stress der letzten Tage. Wie ich schon einmal erwähnt habe, hätte ich noch sehr gerne mehr in das Backend und in die Websockets geschaut, aber leider war das zeitlich nicht mehr ganz möglich, aber dafür konnte ich im Frontend fast überall mitarbeiten, was natürlich auch dort mein Wissen verbessert hat.

Das gesamte Projekt haben wir echt gut als Gruppe gemeistert. Wir hatten Spaß, waren gestresst und haben alle glaube ich sehr viel dabei gelernt. Das Endprodukt konnte sich bei der Präsentation auch sehen lassen, außer vielleicht ein paar kleine Bugs. Ich konnte auf jeden Fall sehr viel lernen und würde diese Art von Projekt gerne wiederholen, auch wenn eine Pause nach dieser Woche sehr gut getan hat. 

Caroline

Es war sehr spannend zu sehen, wie viel man zu acht in einer Woche bzw. 5 Tagen schafft zu entwickeln. Ich habe mich vor allem mit dem Frontend beschäftigt und dabei meist Pair Programming mit verschiedenen Personen betrieben. Dieses Konzept ist mir bereits aus dem Bachelor bekannt und mir persönlich gefällt es sehr gut, da man so schneller Fehler bemerkt.

Montags habe ich mich mit Felix um die Verbindung zum Heart Rate Sensor gekümmert. Anfangs gab es ein paar Schwierigkeiten, doch dann folgte das Erfolgserlebnis. Die Verwendung von HRMs und Bluetooth LE war für mich neu, aber sehr interessant. Dienstags habe ich mich vor allem mit dem Login- und Registrierungs-Screen beschäftigt und dafür anfangs Farben und Schriftarten global definiert und Tailwind aufgesetzt. In Bezug auf die Formulare auf den zwei Screens nutze ich React Hook Form, wobei ich die Library zu einem späteren Zeitpunkt ersetzt habe, da der State nicht immer aktualisiert wurde. Nachdem wir am Mittwoch unser UI-Konzept und die Datenvisualisierung überarbeitet hatten, habe ich mit Felix die Umsetzung des LiveActivity-Screens begonnen. Donnerstags war ich mit Katharina für den Authentifizierungscheck beim Aufruf gewisser Routen verantwortlich und habe Andi beim Bearbeiten der Profilinformationen geholfen. Am letzten Tag war Endspurt angesagt und somit auch Bug Fixing. Dabei habe ich einerseits David bei der Verwendung der WebSockets im Frontend unterstützt, andererseits Matthias bei der Session Erstellung/Teilnahme.

Ich finde, wir haben das als Gruppe sehr gut gemeistert, mit dem Daily Planning am Anfang war klar definiert, was gemacht wird, und das Endprodukt (bis auf die paar Bugs) kann sich sehen lassen. Vor allem was die Verbindung mit den Sensoren und die Erstellung eigener sogenannter Guarded Routes betrifft, habe ich einiges gelernt, was auch in Zukunft hilfreich sein könnte. Neben den technischen Aspekten habe ich nochmals gesehen, wie wichtig es ist, sich zuerst auf das MVP zu konzentrieren und sicherzustellen, dass das die anderen auch tun, da man sonst Zeit verliert und sich verrennen kann.

Sebastian

Die Wild Week war ein wirklich interessantes und spannendes Erlebnis. Ein ganzes Projekt in nicht einmal 5 Tagen auf die Beine zu stellen war extremst stressig, aber auch wirklich toll zu sehen, was man eigentlich in so kurzer Zeit auf die Beine stellen kann, wenn man sich wirklich ins Zeug lägt. Auch konnte ich einiges aus dieser Woche mitnehmen.

Zum einen hatte ich bisher noch keine Erfahrung mit Ionic in Verbindung mit React. Ich habe nur Ionic und Angular oder React Native verwendet, aber nicht beide zusammen. Auch habe ich einiges über die Verwendung von Herz Sensoren erfahren, auch wenn meine Erfahrung hier etwas kurz gekommen ist, da ich größtenteils im Backend zuständig war. Ich hätte sehr gerne auch andere Bereiche mir angeschaut, aber aufgrund des Zeitstresses ist es verständlich, dass dies nicht wirklich möglich war. In der Woche habe ich manchmal allein gearbeitet, zum Beispiel für die Erforschung, wie das Accelerometer im Handy funktioniert oder im Backend die Datenspeicherung über die passenden Endpoints zu ermöglichen, habe aber auch einiges im Pair Programming gemacht. Auf beiden Seiten. Auch wenn ich diese Technik schon aus dem Bachelor kannte, ist es trotzdem immer interessant zu sehen, wie gut Pair Programming funktioniert. Eine weitere Person neben sich zu haben, die sich nur darauf konzentrieren kann, was geschrieben wird und sofort erkennen kann, wenn man eine Sache vergisst oder welche einem bei Problemen hilft, ist sehr wertvoll, vor allem wenn nicht jede Person im Team an einer eignen Sache arbeiten kann.

Im großen und ganzem finde ich das die Wild Week wirklich toll gelaufen ist. Wir haben uns viel vorgenommen, dies aber auch toll hinbekommen. Mit den Daily Stand-ups, welche wir immer in der Früh gemacht haben, konnten wir uns jeden Tag auf unsere Ziele festlegen und auf diese fokussieren. Man konnte auch wirklich gut erkenne, weshalb das Prinzip eines MVPs existiertet. Ich hätte nichts dagegen, einmal wieder so ein Projekt zu wiederholen.

Jan

Es war eine spannende Woche! In fünf Tagen haben wir viel diskutiert, Entscheidungen getroffen und fleißig in die Tasten gehauen. Das Ergebnis ist ein Proof of Concept, der unsere interessante App-Idee greifbar macht. Mit diesem Ergebnis sind wir insgesamt sehr zufrieden. Allerdings schwingt beim „insgesamt“ auch ein kleiner Vorbehalt mit: Hätten wir vielleicht noch mehr aus dieser Woche herausholen können?

Viel Zeit hat unser Team zur Konzeption der App aufgewendet. Diese Zeit scheint mir rückblickend gut investiert. Es war wichtig, eine Idee auszuarbeiten, die wir spannend und sinnvoll fanden. Erst mit dieser klaren Vorstellung konnten wir mit Elan loslegen. Unsere Schwächen sehe ich eher bei der Aufteilung und Priorisierung der Arbeit. Die Features der App haben wir in Backend und Frontend unterteilt und zu unabhängig voneinander umgesetzt. Das führte dazu, dass im Backend Funktionen implementiert wurden, die im Frontend letztlich keine Verwendung fanden. Wie im Kapitel zu CI/CD erwähnt, haben wir außerdem zu viel Energie in unsere Pipelines gesteckt. Ein weiteres Problem der Aufteilung war, dass das Zusammenführen der Arbeiten erst spät erfolgte, wodurch wir auch erst spät auf Probleme aufmerksam wurden. Sinnvoller wäre es wohl gewesen, wenn Sub-Teams End-to-End an einzelnen Features gearbeitet hätten, sodass die App schrittweise gewachsen wäre.

Insgesamt war es jedoch eine produktive Woche, in der wir als Team nicht nur viel geschafft, sondern auch viel Spaß gehabt haben. Es war wirklich schön, sich fünf Tage lang intensiv in ein völlig neues Thema zu vertiefen – eine willkommene Abwechslung! Die Erfahrungen aus dieser Woche und das gestärkte Teamgefühl werden uns im nächsten Projektsemester mit Sicherheit zugutekommen.

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