Strecke & Bedingungen

Erfassen Sie hier alle relevanten Informationen über die Rennstrecke und die aktuellen Fahrbedingungen.

Streckeneigenschaften

Datenqualität
--%
Fehlend: -
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sec
sec
Differenz zum Bahnrekord
Kategorien können umbenannt werden. Die Namen gelten global für alle Strecken.

🌤️ Wetter & Notizen

°C
hPa
%

🏁 Streckenzustand & Grip-Analyse

🛣️ Belag-Eigenschaften

Weich 3 Hart
Trocken 1 Wasser steht

🎯 Grip-Bewertung (1-10 Skala)

Grip-Skala: 1-3 = Glatt/Rutschig • 4-7 = Mittlerer Grip • 8-10 = Optimaler Grip

🏎️ Kurve 1
5
5
5
🏁 Kurve 2
5
5
5
↗️ Kurvenausgang
5
5
5
📏 Gerade
5
🏁 Start-Positionen
🔴 Rot 5
🔵 Blau 5
⚪ Weiß 5
🟡 Gelb 5

Support

KI-Analyse, Empfehlungen und Diagnose-Tools für optimale Motorrad-Performance.

KI-Analyse

Automatische Auswertung aller Parameter für optimale Abstimmung

Empfehlungen

Konkrete Vorschläge für Setup-Verbesserungen

Diagnose

Fehlererkennung und Problemlösungsvorschläge

⚙️ Technische Konfiguration

Motor- und Fahrwerkseinstellungen für optimale Performance

🔧 Motoren

📊 Motor-Kennlinien Anzeige

📈

Keine Kennlinien-Daten

Lade eine CSV-Datei oder gib Eckwerte ein

🔧 Übersetzungen

🛞 Fahrwerk - Reifen

🛞 Reifen

Reifen
Name
Luftdruck (bar)
Größe (Zoll)
Abrollumfang (mm)

🤖 KI-Rennigenieur

📖 Renn-Vorbereitung

🤖 KI-Setup

Kompakter Setup-Vorschlag aus aktuellem Event-Kontext und belastbaren Referenz-Heats dieser Strecke.

°C
%
hPa
Guardrail: KI-Setup bleibt konservativ, wenn Wetter, Grip oder Referenzbasis zu schwach sind.
📋 Referenz-Renntage anzeigen
Noch nicht geladen.

🏁 Renntag

📊 Analyse-Ergebnis

Lade einen Karger-Log hoch und setze Marker, um die Analyse zu starten.

🧭 Metriken verstehen

Die Kennzahlen werden hier als Fahrbilder erklaert: Start, Grip, Kurvenruhe, Exit-Drive und Motorreserve. So wird sichtbar, was die Zahl praktisch bedeutet.

Noch keine Metrik-Erklaerung geladen.
CSI - Kurvenstabilitaet ℹ️
--
--
Keine Daten
EDT - Exit-Performance ℹ️
⏱️
--
Keine Daten
MSI - Motorbelastung ℹ️
🌡️
--
Keine Daten

🔄 V2 Empfehlungen Pruefe V2...

Aktualisiert die bestehenden V2-Empfehlungen (SSOT) aus der aktuellen Log-Analyse. Fahrer-Feedback wird beruecksichtigt.

🧪 Debug: Legacy Online/Offline
Nicht-SSOT Vorschlaege nur fuer Vergleich/Debug. Verbindlich bleibt V2 (SSOT) oben.
⚙ Erweiterte Einstellungen

❓ Was-waere-wenn ℹ️

Simuliere veraenderte Bedingungen: Regen, Temperaturwechsel, Bahndienst, Uebersetzungsaenderung.

Szenarien laufen deterministisch; API-Key nur fuer Freitext-KI

🔥 Zündung & KI-Optimierung

Verwalten Sie Zündkurven-Profile und lassen Sie die KI basierend auf Streckenbedingungen, Motor-Setup und Fahrer-Feedback eine optimierte Zündkennlinie berechnen.

📊 Zündkennlinien-Editor

Geben Sie Ihre Ist-Zündkennlinie ein. Die KI berechnet basierend auf allen verfügbaren Parametern (inkl. Ihrem Feedback) eine optimierte Kennlinie.

Drehzahl (rpm) Ist-Zündwinkel (°) Optimiert (°) Δ

📈 Kennlinien-Vergleich

💬 Fahrer-Feedback zur aktuellen Zündung

Geben Sie Feedback zur aktuellen Zündungseinstellung, damit die KI dies bei der Optimierung berücksichtigen kann.

Hinweis: Keywords wie "wheelspin", "träge", "Fehlzündungen" werden automatisch erkannt und berücksichtigt.

💡 Optimierungs-Analyse & Begründung

📊

Noch keine Optimierung durchgeführt

Geben Sie oben Ihre Ist-Zündkennlinie ein und klicken Sie auf "Kennlinie optimieren".

Die KI wird dann hier erklären, warum welche Änderungen vorgeschlagen wurden.

🔍 Offline Zündkurven-Suche

🔍 Filtere nach Bedingungen und klicke "Suchen"

Renntag-Nachbereitung

Nachbereitung und Vergleich der Läufe nach dem Renntag.

🔥 Karger-Log laden

Keine Datei geladen
(Wie viele Heats wurden gefahren?)
Hinweis: Die automatische Heat-Erkennung ist unzuverlaessig (zaehlt auch Warmlaufphasen). Bitte die tatsaechliche Anzahl Heats manuell eingeben.

💬 Fahrer-Feedback pro Heat

📊 Heat-Uebersicht

Noch keine Daten.

⏱ Segment-Vergleich

Noch keine Daten.

🧪 Performance-Metriken

Noch keine Daten.

📋 Trends & Hinweise

Noch keine Daten.

📈 Diagramm

💾 Renntag speichern

Speichert Strecke, Wetter, Setup und Analyse-Ergebnisse in der Datenbank. Spaeter werden auf Basis dieser Daten Setup-Vorschlaege generiert.

Archiv & Historische Auswertung

Filtert gespeicherte Renntage nach Strecke, Motor, Duese, Zuendkennlinie, Reifen, Datum und Bahnzustand. Die Ansicht bleibt bewusst kontextgebunden und zeigt nur deterministische Aggregationen aus den gespeicherten Sessions.

Noch nicht geladen.
Noch keine Archivdaten.
Lade zuerst eine einzelne Strecke, um eine konservative Motor-Rangfolge unter vergleichbaren Bedingungen zu sehen.
Lade zuerst das Archiv, um Strecken-, Motor-, Duesen-, Kennlinien- und Reifen-Haeufungen zu sehen.
Noch nicht geladen.

🎓 KI-Trainingscenter

Trainiere die KI zu Hause mit echten KI-APIs. Die gespeicherten Antworten stehen dir dann offline an der Bahn zur Verfügung.

📊 Wissens-Datenbank Status

0
Szenarien trainiert
0
Mit echter KI
0
Offline genutzt

Wissens-Abdeckung nach Kategorien

🔧 Motor-Setup 0%
⚡ Zündung 0%
🏁 Strecken-Setup 0%
🏍️ Fahrwerk 0%
Letzte Aktualisierung: Noch keine Daten

🔑 KI-API Konfiguration

⏳ Status unbekannt
💡 Hilfe
Ollama (kostenlos): curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
OpenAI: API-Key von platform.openai.com (~$0.03/Anfrage)
Claude: API-Key von console.anthropic.com (~$0.015/Anfrage)

🎯 Wissen hinzufügen

Zwei Möglichkeiten:
1️⃣ KI-Analyse: Beschreibe ein Problem → Echte KI berechnet Lösung (benötigt API-Key)
2️⃣ Eigenes Wissen: Speichere Tuner-Tipps, bewährte Setups oder eigene Erfahrungen

Kritische Infos haben stärkeren Einfluss auf Berechnungen

📝 Freitext-Import

Tuner-Wissen schnell erfassen:
Kopiere Gespräche, Notizen oder Tipps als Freitext rein. Die KI extrahiert automatisch Szenarien daraus.

💡 Beispiel anzeigen 
Bei nassem Grip unter 5 nehme ich immer Ritzel 15/56 und senke den Reifendruck auf 0.8.
Für die Zündung gilt: Je nasser, desto früher - zwischen 26-28°.
Auf trockenen Bahnen über 300m fahre ich 14/54 mit hartem Setup.

📚 Gespeicherte Szenarien

📚

Noch keine Szenarien gespeichert

Erstelle dein erstes Trainings-Szenario oben.

💾 Wissensdatenbank verwalten

📤 Exportieren

Sichere deine Wissensdatenbank als JSON-Datei.

📥 Importieren

Lade eine Wissensdatenbank von einer Datei.

🔄 Repo-Sync

Hole repo-gepflegtes Wissen aus `data/knowledge` in die lokale Wissensdatenbank.

⚠️ Zurücksetzen

Lösche alle gespeicherten Szenarien.

🕒 Rundenzeiten

Erfassen Sie Runden per Quick-Timer, manuell oder per CSV-Import. Runden werden mit Strecke und Setup verknüpft.

Quick-Timer

00:00.000
Keine Zwischenzeiten

Manuelle Eingabe / Import

Rundenliste

🎓 Aus Renndaten lernen

Erstelle automatisch ein Trainings-Szenario aus den heutigen Renndaten. Das System sammelt alle Informationen und speichert sie in der Wissensdatenbank.

📊 Heutige Session-Daten

Runden: 0
Beste Zeit: --
Strecke: Nicht gesetzt
Wetter: Nicht gesetzt
💡 Beschreibe was gut/schlecht war. Diese Info wird mit den Daten gespeichert.

⚡ Zündkennlinien-Analyse und Optimierung

💬 Fahrerfeedback

📊 Karger Zündkurven-Analyse

⚠️ Hold und End setzen, Launch wird automatisch erkannt
0°
Scroll:

🧠 Warum diese Entscheidung?

🧠 Klicke auf eine farbige Zone im Chart, um die Entscheidung zu verstehen

🗺️ Optimierte Zündkennlinie

RPM Ist Soll
Warte auf Daten...

🔬 Objektive Analyse

Bereich Messwert Interpretation Empfehlung
Warte auf Daten...
V2-Analyse (Debug): Noch keine Daten vom Backend geladen.