4.2 KiB
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📄 Heval Light – Requirements Document
1. Überblick
Heval Light ist eine persönliche Assistenten-App für iOS und Android, die Nutzern hilft, ihren Alltag zu organisieren.
Die App bietet Kalender- und Erinnerungsfunktionen, erkennt Wohn- und Arbeitsorte, und soll langfristig durch Sprachsteuerung und KI-Integration zu einem intelligenten Begleiter werden.
2. Zielgruppe
- Studierende → Verwaltung von Uni-Terminen, Vorlesungen, Deadlines
- Arbeitnehmer:innen → Meetings, Arbeitswege, Standortinformationen
- Privatpersonen → Erinnerungen, Einkaufslisten, persönliche Termine
3. Ziele der App
- Einen zentralen Assistenten für Termine, Erinnerungen & Standortinfos bieten
- Daten lokal & sicher speichern (kein Zwang zu Cloud-Diensten)
- Einfacher Login & biometrische Authentifizierung
- Integration von Standort, Spracheingabe & KI-Unterstützung
4. Benutzerrollen
-
Registrierter Nutzer
- Kann ein Profil erstellen (Name, E-Mail, Wohnort, Arbeitsplatz/Schule/Uni)
- Kann Kalender & Erinnerungen verwalten
- Kann optional Sprachbefehle nutzen
- Kann Face ID / Touch ID für Login verwenden
-
Später: KI-Assistent / Hintergrundlogik
- Erkennt wiederkehrende Muster (z. B. Standort, Termine)
- Schlägt automatische Aktionen vor
5. Muss-Features (Minimum Viable Product)
-
✅ Registrierung & Login
- Vorname, Nachname, E-Mail, Passwort
- Speicherung in SQLite
- Biometrische Authentifizierung (Face ID/Touch ID)
-
✅ Kalender & Erinnerungen
- Zugriff auf iOS Kalender/Erinnerungen
- Manuelles Hinzufügen von Terminen in SQLite
- Anzeige in einer FlatList
-
✅ Benutzer-Session
- Speicherung via AsyncStorage
6. Soll-/Kann-Features (geplante Erweiterungen)
-
GPS-Integration (expo-location)
- Automatische Erkennung von Wohnort & Arbeitsplatz
- Reverse Geocoding → Adresse automatisch eintragen
-
Sprachsteuerung (react-native-voice)
- Termine & Erinnerungen per Sprache hinzufügen
- Sprachausgabe für wichtige Benachrichtigungen
-
Push-Notifications
- Erinnerungen & Kalenderbenachrichtigungen
-
AI-Integration (OpenAI API)
- Chatbot für Terminorganisation & Erinnerungen
- Intelligente Vorschläge (z. B. „Soll ich dich morgen an den Termin erinnern?“)
-
Mehrsprachigkeit (Deutsch/Englisch)
7. Use Cases
UC1: Registrierung mit Standort
- Nutzer öffnet die App und wählt Registrieren
- Gibt Name, E-Mail, Passwort ein
- Optional → Klickt auf „Aktuellen Standort übernehmen“ → App füllt Wohnort automatisch
- Optional → Gibt Arbeitsplatz/Uni/Schule ein
- Daten werden in SQLite gespeichert
UC2: Termin/Erinnerung hinzufügen
- Nutzer öffnet den Kalender
- Klickt auf „+“ → Modal öffnet sich
- Trägt Titel, Start-/Endzeit ein → Speichern in SQLite
- Termin wird in Liste angezeigt
UC3: Termin per Spracheingabe
- Nutzer klickt auf Mikrofon-Icon
- Spricht „Meeting mit Max am Freitag 15 Uhr“
- App erkennt Text & speichert automatisch als neuen Termin
UC4: Login mit Face ID
- Nutzer öffnet die App
- App fragt automatisch Face ID/Touch ID an
- Nach erfolgreicher Authentifizierung wird der Nutzer direkt eingeloggt
8. Technische Anforderungen
- Framework: React Native + Expo (Managed Workflow)
- Datenbank: SQLite (lokal)
- Geräte-Features:
- Face ID / Touch ID →
expo-local-authentication - Kalenderzugriff →
expo-calendar - Standort →
expo-location - Spracheingabe →
react-native-voice
- Face ID / Touch ID →
- Speicher: AsyncStorage für Sessions
- Geplant: KI-Integration über OpenAI API
9. Sicherheits- und Datenschutzaspekte
- Alle Daten bleiben lokal auf dem Gerät
- Keine Cloud-Verbindung notwendig
- Geplant: Verschlüsselte Speicherung für sensible Daten (SecureStore)
10. Erfolgskriterien
- Nutzer kann ohne Internet registrieren & anmelden
- Termine & Erinnerungen lassen sich manuell hinzufügen
- Standort kann automatisch erfasst werden
- Biometrische Anmeldung funktioniert zuverlässig
- Später: Spracheingabe & KI-Assistent integrierbar