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docs: Offline-PWA in TASKS.md abgehakt

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Nick Szaunig committed 2026-08-25 01:14:28 +02:00
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@@ -284,7 +284,7 @@ Software-seitig umsetzbare Punkte werden gebaut. Punkte, die dedizierte native B
- [ ] Wetterintegration / Wetterhistorie je Bienenstand (externe Wetter-API anhand Bienenstand-Koordinaten) - [ ] Wetterintegration / Wetterhistorie je Bienenstand (externe Wetter-API anhand Bienenstand-Koordinaten)
- [ ] Trachtprognosen (heuristische Einschätzung aus Wetterdaten + Saison + historischen Ernten, kein ML-Modell) - [ ] Trachtprognosen (heuristische Einschätzung aus Wetterdaten + Saison + historischen Ernten, kein ML-Modell)
- [ ] Öffentliche Herkunftsseiten für Honigchargen + Kunden-QR-Code (Abschnitt 27: `wabenhain.com/herkunft/{lot}`, öffentlicher Read-Endpoint) - [ ] Öffentliche Herkunftsseiten für Honigchargen + Kunden-QR-Code (Abschnitt 27: `wabenhain.com/herkunft/{lot}`, öffentlicher Read-Endpoint)
- [ ] Vollständig offlinefähige PWA mit Sync (Service Worker + IndexedDB-Warteschlange für Durchsichten, Sync bei Wiederverbindung) - [x] Vollständig offlinefähige PWA mit Sync (Service Worker + IndexedDB-Warteschlange für Durchsichten, Sync bei Wiederverbindung)
- [ ] NFC-Tags (Web-NFC-API, nur Chrome/Android; kodiert denselben Deep-Link wie der QR-Code; kein Fallback für andere Browser möglich) - [ ] NFC-Tags (Web-NFC-API, nur Chrome/Android; kodiert denselben Deep-Link wie der QR-Code; kein Fallback für andere Browser möglich)
- [x] ~~Native Smartphone-App~~ – nicht umsetzbar in diesem Kontext: erfordert eigene native Codebasis, App-Store-Vertrieb und Build-Pipeline ausserhalb einer Web-Session - [x] ~~Native Smartphone-App~~ – nicht umsetzbar in diesem Kontext: erfordert eigene native Codebasis, App-Store-Vertrieb und Build-Pipeline ausserhalb einer Web-Session
- [x] ~~KI-Auswertung von Völkerdaten, automatische Anomalieerkennung, Fotoanalyse~~ – nicht umsetzbar in diesem Kontext: erfordert dediziertes ML-Modelltraining/-Betrieb, keine seriöse Umsetzung als einfache Heuristik - [x] ~~KI-Auswertung von Völkerdaten, automatische Anomalieerkennung, Fotoanalyse~~ – nicht umsetzbar in diesem Kontext: erfordert dediziertes ML-Modelltraining/-Betrieb, keine seriöse Umsetzung als einfache Heuristik