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title: 'NutriPhi: Production Readiness Audit'
description: 'Ernährungstracking mit Gemini AI Food-Analyse, 8 Backend-Modulen und 1.457 Test-Zeilen - aber nicht deployed'
date: 2026-03-19
app: 'nutriphi'
author: 'Till Schneider'
tags: ['audit', 'nutriphi', 'production-readiness', 'ai']
score: 63
scores:
  backend: 78
  frontend: 62
  database: 80
  testing: 58
  deployment: 40
  documentation: 85
  security: 68
  ux: 55
status: 'beta'
stats:
  backendModules: 8
  webRoutes: 10
  components: 5
  dbTables: 6
  testFiles: 8
  testCount: 45
  languages: 2
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## Zusammenfassung

NutriPhi ist ein **AI-gestütztes Ernährungstracking** mit Google Gemini für Food-Analyse. Solides Backend mit guter Doku und Tests, aber nicht deployed und schwache Web-UI.

## Backend (78/100)

- 8 Module: Analysis, Favorites, Goals, Meal, Recommendations, Stats, Utils, Database
- 6 Controller, Gemini AI Integration
- 18 Auth Guard Usages
- **Lücke:** Keine DTOs, kein Rate Limiting

## Frontend (62/100)

- Nur 10 Routes, 5 Komponenten, 2 Stores
- Minimal für die Feature-Komplexität
- **Lücke:** Wenig State Management, kein PWA

## Testing (58/100)

- 8 Test-Files, 1.457 LOC Tests (~45 Tests)
- Gute Coverage für Backend Services
- **Lücke:** Keine E2E Tests

## Documentation (85/100)

- 368 Zeilen CLAUDE.md - sehr umfassend
- Gemini Integration, Schema, API alles dokumentiert

## Deployment (40/100)

- Dockerfiles vorhanden, aber **nicht deployed**
- Kein docker-compose.macmini.yml Eintrag
- Landing Page auf Cloudflare Pages

## Top-3 Empfehlungen

1. **Production Deployment** - docker-compose.macmini.yml + Deploy
2. **Rate Limiting** - ThrottlerModule für AI-Endpoints
3. **Web-UI ausbauen** - Mehr Komponenten, Stores, Interaktivität
