Bewertiko – eine App in acht Tagen

Acht Tage. So viel Zeit haben wir uns gegeben, um herauszufinden, wie weit ein einzelner Entwickler heute kommt. Am Ende sollte eine App im App Store stehen, mit Konten, Abgleich zwischen Geräten und allem, was Apple bei der Prüfung sehen will.

Das Ergebnis heißt Bewertiko: eine private Sammlung für alles, was man kauft und ausprobiert. Der Espresso, der enttäuscht hat. Das Olivenöl, das man unbedingt wieder kaufen will.

Erst streichen, dann bauen

Vor der ersten Zeile Code haben wir auf einer Seite aufgeschrieben, was Bewertiko können muss: eine Note von 1 bis 10, die Frage „Würde ich es wieder kaufen?“, eine Notiz und ein Foto. Ein Dashboard, Favoriten und ein paar andere schöne Ideen sind dabei rausgeflogen. Die Seite lag die ganze Zeit im Repository. Nach jedem größeren Schritt haben wir nachgesehen, was erledigt ist und was noch fehlt.

Programmiert haben wir mit KI-Unterstützung, wie schon bei 481 ₿-Tools. Dass das so gut funktioniert hat, lag vor allem an dieser einen Seite: Jeder Schritt ließ sich gegen etwas Konkretes prüfen.

Am Abend des ersten Tages lief die App bereits auf dem iPhone, mit Sammlung, Formular und Bestenlisten, gespeichert erst einmal nur lokal. Alles Weitere wurde an etwas angebaut, das schon funktionierte.

So wenig Eigenes wie möglich

Bewertiko sieht aus wie eine Apple-App, weil es fast nur Apples Bausteine nutzt: Systemschrift, Systemfarben, Standardlisten und -menüs. Gestalten mussten wir kaum etwas, und den Dark Mode und auf iOS 26 das neue Liquid-Glass-Design gab es gratis dazu.

Beim Backend genauso. Anmeldung, Datenbank und Fotos laufen über Supabase, einen eigenen Server gibt es nicht. Wer was sehen darf, regelt die Datenbank selbst, und Bewertungen bleiben privat, bis man sie für Freunde freigibt.

Auch das Durchklicken haben wir uns gespart. Automatische Tests machen von jeder Ansicht Screenshots, hell und dunkel, mit großer Schrift, auf alten und neuen iOS-Versionen. Ein verrutschter Button fällt so auf, bevor ihn jemand auf dem Telefon sieht.

Die Kamera rät mit

Ein Foto vom Produkt, und Bewertiko schlägt Name und Kategorie vor. Das erledigt Apple Intelligence direkt auf dem iPhone, das Bild verlässt dabei das Gerät nicht. Im Laden genügt der Strichcode, um zu sehen, ob man ein Produkt schon einmal bewertet hat.

Die erste Version lag allerdings oft daneben und erfand Modellnummern, die es nicht gibt. Also haben wir eine Reihe von Testfotos von Hand beschriftet und jede Änderung daran gemessen. Die richtige Kategorie traf sie danach in 80 statt 55 Prozent der Fälle, und die erfundenen Modellnummern sind verschwunden.

Android in drei Stunden

Die größte Überraschung war ein Versuch nebenbei. Wir haben einem KI-Agenten genau einen Auftrag gegeben: die iOS-App für Android nachbauen, aber so, dass sie sich wie eine Android-App anfühlt. Dann haben wir ihn machen lassen.

Drei Stunden später lief eine Android-App in Kotlin mit Jetpack Compose. Eingreifen mussten wir kein einziges Mal. Alles funktionierte, bis hin zur Strichcode-Erkennung mit Google Lens.

Aus dem Nichts kam das nicht. Backend und Datenmodell standen fest, und die Dokumentation beschrieb genau, wie sich die App verhalten soll. Der Agent musste nichts erfinden, nur übersetzen. Veröffentlicht haben wir die Android-Version noch nicht, beeindruckt hat sie uns trotzdem.

Acht Tage reichen also für eine App, die man veröffentlichen kann. Vorausgesetzt, man weiß, was man weglässt.