Next Level intervals.icu

Training auswerten und planen

25.04.2026

GitHub Repo

intervals.icu liefert dir hervorragende Daten. Aber eine entscheidende Frage bleibt offen:

Was sollst du morgen trainieren – und warum?

Viele lösen das aktuell so:

• Screenshots erstellen
• in ChatGPT o.ä. hochladen
• Trainingsvorschläge generieren

Das funktioniert – ist aber:

• manuell
• unstrukturiert
• nicht reproduzierbar

Ich wollte genau das ändern.

Herausgekommen ist ein kleines Toolkit, das aus den intervals.icu Daten ein strukturiertes Coaching-System macht: https://github.com/rbrands/intervals-icu-sync

Der Unterschied zu „einfach ChatGPT fragen“:

• Trainingsdaten werden systematisch ausgewertet
• Trainingsprinzipien (u. a. nach Joe Friel) werden angewendet
• Entscheidungen basieren auf:
  • Ermüdung (CTL/ATL/Form)
  • Trainingsverlauf
  • Intensitätsverteilung
  • Fueling

Das Ergebnis ist kein generischer Vorschlag – sondern konkrete Coaching-Entscheidungen.

Das Toolkit übernimmt u. a.:

• Abruf aller relevanten intervals.icu Daten
• Wochenanalyse der Trainingsqualität
• Bewertung der Energieversorgung (Carbs!)
• Erkennung von Limitern (VO2max, FTP, Durability)
• Vorbereitung eines strukturierten Inputs für GenAI
• Generierung und Upload neuer Trainingspläne

Beispiel:

• Form: -25% → hohe Ermüdung
• gleichzeitig wenig Kohlenhydrate aufgenommen

Ergebnis: nicht mehr Intensität – sondern erst Fueling verbessern

Genau solche Entscheidungen trifft das System automatisch.

Damit die Analyse funktioniert, brauchst du:

• Leistungsdaten (Powermeter)
• Datenquelle in intervals.icu Garmin, Wahoo etc - nicht Strava (wg. Nutzungsbedinungen)!
• RPE nach jeder Einheit
• idealerweise:
  • HRV / Wellness-Daten
  • gepflegtes Gewicht
  • Trainingsplan (intervals Target Generator)

Optional, aber extrem hilfreich:
→ konsistente Aktivitäts-Tags (z. B. vo2max-high)

Typischer Ablauf:

1. Daten abrufen und aufbereiten → prepare_week_for_coach.py
2. Analyse im GenAI Tool → strukturierter Coaching-Input
3. Trainingsplan generieren lassen
4. zurück nach intervals.icu → upload_plan.py

Ergebnis: geschlossener Loop zwischen Daten, Analyse und Planung

Die eigentliche „Magie“ steckt nicht im Code, sondern in der Logik:

• Trainingsphilosophie (Friel)
• Entscheidungsregeln (Fatigue, Limiter)
• Fueling-Analyse
• strukturiertes Input-Schema

Alles ist:

• transparent
• anpassbar
• nachvollziehbar

Kein Blackbox-AI-Coach.

Fazit

Nich einfach ein weiteres Tool – sondern ein System, das:

• Trainingsdaten versteht
• Entscheidungen wie ein Coach trifft
• und dir konkrete nächste Schritte liefert

Und vor allem: Du behältst die volle Kontrolle und alles ist nachvollziehbar.

Webinar: Live Demo & Deep Dive

Ich zeige das komplette Setup live – inklusive:

• Datenanalyse einer echten Trainingswoche
• Generierung eines Trainingsplans
• Upload nach intervals.icu

• Montag, 11.5.2026 um 19 - 21 Uhr
• Online via Microsoft Teams: https://teams.microsoft.com/meet/385047340609748?p=wEZt2FDXIuNc5p2xdO

Links

• https://github.com/rbrands/intervals-icu-sync GitHub Repo mit allen Quellen/Tools. Im Verzeichnis docs die Präsentation des Webinars und eine Zusammenfassung
• https://chat.whatsapp.com/Gu5pMU5EoFt1ydfi4ZHr8S - WhatsApp Community für weiteren Austausch.
• https://robert-brands.com/training - Hier wird es Ankündigungen für Neuerungen/Verbesserungen geben.
• https://intervals.icu/g/training-club-cologne - Gruppe in intervals.icu - zum Austausch von Aktiväten usw.

Tools

• https://www.python.org/ - Python für alle Plattformen
• https://code.visualstudio.com/ - Editor/Laufzeitumgebung wie in Demo gezeigt. Open Source
• https://git-scm.com/ - Git-Tools zur Versionsverwaltung